키워드에 비해 자연어 모델의 장점

자연어 모델은 컨텍스트와 회사의 데이터를 기반으로 인간의 언어를 처리하는 데 도움이 됩니다 가상 에이전트 . 이러한 방식으로 사용자가 필요로 하는 것을 해당 주제와 보다 정확하게 일치시킬 수 있습니다. 가상 에이전트 는 대규모 언어 모델(LLM) 및 자연어 이해 (NLU)를 지원합니다.

언어가 어렵다

키워드 일치에는 한계가 있습니다. 예를 들어, 때로는 사과가 과일 조각이고 때로는 전자 기기입니다. 맥락이 중요하고 의도도 중요합니다. 자연어 모델은 다음과 같은 문제를 처리하도록 설계되었습니다.

• 같은 것을 설명하는 방법은 여러 가지가 있습니다.

  예: Office 암호 재설정 또는 Office의 내 암호 재설정

• 표현식은 모호할 수 있습니다.

  예: 마이그레이션 후 누락된 메일을 보고하는 서버. 서버 또는 메일 중 누락된 것은 무엇입니까?

• 상황별 정보는 필수적입니다.

  예: 스테이징에서 London 인스턴스 활성화

• 단어는 시간이 지남에 따라 새로운 의미를 얻을 수 있습니다.

  예를 들어, 세포 는 생물학 또는 휴대폰과 관련이 있을 수 있습니다.

• 속어, 두문자어 및 업계 관용구는 해석하기 어려울 수 있습니다.

  예: 개발 인스턴스에서 SSO 설정

• 오류 메시지는 이해하기 어려운 경우가 많습니다.

가상 에이전트 는 두 가지 종류의 자연어 주제 디스커버리를 제공합니다. 인스턴스에서 둘 다 사용할 수 있지만 지정된 채팅에서 한 번에 하나씩만 사용할 수 있습니다.

에서 LLM 주제 디스커버리 가상 에이전트

LLM을 사용하여 복잡한 모델, 의도 또는 엔터티를 빌드하지 않고도 주제를 검색하고 생성형 AI 기능에 액세스합니다.

에서 자연어 이해(NLU) 주제 디스커버리 가상 에이전트

NLU 또는 지원되는 제공자를 사용하여 ServiceNow 주제를 검색합니다.