Criação e treinamento de uma solução de semelhança

Crie e treine uma solução de aprendizado de máquina para coletar e comparar seus registros existentes com novos registros semelhantes. Por exemplo, você pode comparar o texto em um registro de Incidente aberto com um registro de Incidente resolvido para reutilizar sua resolução.

Antes de Iniciar

• Função necessária: ml_admin ou admin

Importante:

Na versão Yokohama, os modelos nas estruturas de classificação, clustering e semelhança usam soluções de fluxo de trabalho. Eles são pré-treinados, portanto, um corpus de palavras não é necessário para suas novas soluções. Quando suas soluções existentes com um corpus de palavras são treinadas novamente após o upgrade, elas se tornam soluções de fluxo de trabalho e o campo Corpus de palavras é removido do formulário.

Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa

O sistema usa uma solução de semelhança de fluxo de trabalho, que é pré-treinada e não exige que você crie um corpus de palavras. Depois de comparar os registros existentes com base na semelhança, o sistema recomenda exemplos que você pode revisar e reutilizar em sua solução.

Para obter informações sobre como usar dados de treinamento criptografados, consulte Criptografia de dados na Inteligência preditiva.

Neste procedimento de exemplo, você está trabalhando em registros de incidentes e deseja localizar artigos relevantes da Base de conhecimento que possam fornecer resoluções para esses incidentes.

Procedimento

1. Verifique se você está no escopo da aplicação desejado para a definição da solução e navegue até Tudo > Inteligência preditiva > Semelhança > Definições de solução.
2. Na lista Definições de semelhança, selecione Novo.
3. No formulário Definição de semelhança, preencha os campos.

   Campo	Valor
   Rótulo	Insira um nome exclusivo para sua solução de semelhança. Por exemplo, neste caso de uso, você pode inserir Corresponder artigos de conhecimento a incidentes.
   Nome	Conforme você insere um valor de Rótulo, este campo é preenchido automaticamente com um nome somente leitura atribuído pelo sistema com base no valor do Rótulo.
   Corpus de palavras	Se você tiver uma solução de semelhança legada, poderá selecionar um corpus de palavras relevante no campo Corpus de palavras no formulário de definição. Nota: A partir da versão Washington DC, um corpus de palavras não é necessário porque um modelo pré-treinado é usado. O campo Corpus de palavras não está visível no formulário de definição para modelos pré-treinados. Para obter mais informações, consulte Criar corpus de palavras.
   Tabela	No campo Tabela, selecione a tabela que contém os registros que você deseja usar como fonte de informações. Neste caso de uso, você seleciona a tabela Conhecimento [kb_knowledge], pois os registros de Artigo da Base de Conhecimento podem fornecer informações relevantes para os Incidentes que você está tentando resolver. Depois de atribuir uma Tabela, o número de registros correspondentes às condições do filtro é exibido como um link. Selecione este link para exibir a lista de registros.
   Tabela de Teste	No campo Tabela de teste, selecione a tabela que contém os registros que você deseja direcionar. Neste caso de uso, selecione a tabela Incidente [incidente], pois ela contém os registros de incidentes que você está tentando resolver. Nota: Você pode selecionar a mesma tabela para Tabela e Tabela de teste. Por exemplo: usando condições de filtro, você pode coletar informações de incidentes recentes para ajudar nos incidentes de destino.
   Campos	Para a Tabela selecionada, insira campos que provavelmente contêm palavras e frases relevantes para os Incidentes que você está tentando resolver. Neste exemplo, você escolhe Descrição resumida e Corpo do artigo. Incluir o corpo do artigo aumenta suas chances de capturar detalhes informativos sobre o assunto. Nota: O tipo de registro não é um tipo de dados compatível.
   Campos de Testes	Para a Tabela de teste selecionada, insira campos que contenham texto que você deseja comparar com outros registros semelhantes. Neste exemplo, você escolhe a Descrição resumida dos registros de incidentes que está tentando resolver.
   Filtro	Selecione Adicionar condição de filtro para aplicar condições aos registros de Campos que você está usando como fonte de informações. Por exemplo, neste caso de uso, você pode definir uma condição workflow_state=published para recuperar somente artigos publicados da base de conhecimento. Nota: As inclusões de script não podem ser referenciadas no filtro. Use exibições de banco de dados como alternativa.
   Idioma de Processamento	Selecione o idioma dominante do conjunto de dados no qual você está treinando. Além disso, o processamento em inglês é aplicado a todos os conjuntos de dados por padrão. Por exemplo, se você selecionar italiano, o sistema processará os dados em italiano e inglês. Nota: O termo processamento indica algumas das etapas específicas do idioma usadas como parte do treinamento de uma solução, como tokenização de palavras, remoção de palavras irrelevantes e lematização.
   Palavras irrelevantes	Quando você seleciona o idioma de processamento, o sistema adiciona automaticamente uma lista de palavras irrelevantes para esse idioma. Por exemplo, se o idioma de processamento for o italiano, a lista Palavras irrelevantes padrão em italiano será exibida. A lista Palavras irrelevantes padrão em inglês também está incluída. Para usar uma lista de palavras irrelevantes personalizada, selecione o ícone de cadeado ( ) e pesquise no campo Selecionar registro de destino.
   Frequência de Treinamento	Selecione uma frequência de retreinamento. As opções disponíveis variam de Executar uma vez até A cada 180 dias.
   Frequência de Atualização	Selecione com que frequência você deseja atualizar os dados usados para recuperar os resultados de semelhança. Por exemplo, para registros de incidentes em aberto, você pode selecionar uma frequência de atualização de A cada 15 minutos, já que novos incidentes geralmente ocorrem com frequência ao longo do dia. Essa frequência pode aumentar a probabilidade de que registros recém-abertos sejam incluídos na atualização. No entanto, para registros de artigos de conhecimento da base de conhecimento, que normalmente não são criados com frequência, você pode escolher uma frequência de atualização menos frequente, como A cada 1 dia. Nota: O programador de ML limita o número de treinamentos que uma instância pode confirmar a 50 novas solicitações de treinamento de ML por instância em uma janela de 24 horas. Isso exclui solicitações de retreinamento programadas. Além disso, as atualizações de cluster e semelhança também são excluídas deste limite, mesmo se as novas solicitações de treinamento excederem 50 em uma janela de 24 horas.

4. Selecione o botão apropriado para a definição da solução.

   Opção	Descrição
   Salvar	Salve seu registro de definição de solução para que você possa retornar a ele mais tarde.
   Enviar e Treinar	Crie seu registro de definição de solução e treine-o.

5. Se você enviou a solução para treinamento, selecione OK na janela Ativação de treinamento para confirmar.

Resultado

• O sistema programa a definição da solução para processamento com o serviço de treinamento mais próximo e envia uma notificação quando o treinamento é concluído. A notificação inclui todos os erros que podem ter ocorrido durante o treinamento. Outros usuários podem assinar a categoria Inteligência preditiva Notificações.
• A solução treinada atualiza o formulário de definição de solução, onde ele fornece exemplos de soluções emparelhadas classificadas por grau de semelhança.
• Quando o treinamento é concluído, o sistema carrega a solução como um registro de anexo.

O que Fazer Depois

Revise os exemplos de solução de semelhança treinados na seção Links relacionados do formulário de definição de solução. Consulte Revisar exemplos de semelhança de solução.