Entwürfe und veröffentlichte Versionen von NLU-Modellen vergleichen

  • Freigeben Version: Washingtondc
  • Aktualisiert 1. Februar 2024
  • 2 Minuten Lesedauer

    • Vergleichen Sie einen Entwurf eines trainierten Natural Language Understanding (NLU)-Modells mit seiner neuesten veröffentlichten Version. Testen und überprüfen Sie die Änderungen, um sicherzustellen, dass die Leistung Ihres Entwurfsmodells verbessert wird.

    Vorbereitungen

    • Stellen Sie sicher, dass die Plugins [ NLU-Workbench, NLU-Workbench - Core, NLU-Workbench - Advanced Features und Predictive Intelligence installiert und aktiviert sind.
    • Erforderliche Rolle: nlu_editor, nlu_admin oder admin. Der Editor muss dem Modell zugewiesen sein.

    Warum und wann dieser Vorgang ausgeführt wird

    In diesem Beispielszenario trainieren und testen Sie ein veröffentlichtes NLU -Modell in NLU-Workbench iterativ mit dem Ziel, die Punktzahlen für die Vorhersagekonfidenz zu verbessern.

    Wenn Sie eine Äußerung für ein NLU -Modell versuchen:
    • Wenn das Modell trainiert und nie veröffentlicht wird, werden im Bereich „Testmodell“ nur trainierte Modellergebnisse angezeigt.
    • Wenn das Modell trainiert und veröffentlicht wird, werden im Bereich „Testmodell“ nur veröffentlichte Modellergebnisse angezeigt.
    • Wenn Sie Änderungen an einem veröffentlichten Modell vorgenommen und es trainiert haben, werden im Bereich „Testmodell“ sowohl die Ergebnisse des trainierten Modells als auch die Ergebnisse des veröffentlichten Modells zum Vergleich angezeigt.

    In diesem Beispielverfahren haben Sie das Modell aus einem vorab erstellten schreibgeschützten HR-Modell geklont. Sie haben das Modell geklont, um eine eigene geschäftsspezifische Version davon zu erstellen und dabei die vorhandenen Absichten aus dem vorgefertigten Modell zu nutzen.

    Prozedur

    1. Navigieren zu Alle > NLU-Workbench > Modelle.
      Die Registerkarte Virtual Agent wird standardmäßig geöffnet.
    2. Wählen Sie die Registerkarte aus, die der Anwendung Ihres Modells entspricht, und wählen Sie dann den Namen Ihres veröffentlichten Modells aus.
    3. Suchen Sie auf der Übersichtsseite des Modells nach der Karte Modell erstellen und trainieren, und klicken Sie auf die zugehörigeAnsichtsphase.
    4. Nehmen Sie eine Änderung an den Absichten, Äußerungen, Entitäten oder dem Vokabular vor.
      In diesem Beispielszenario fügen Sie der Absicht #UpdateEmail einige weitere Trainingsäußerungen hinzu.
    5. Trainieren und testen Sie das geänderte Modell, damit Sie die Vorhersagepunktzahlen im Vergleich zu den Punktzahlen der veröffentlichten Version anzeigen können.
      1. Klicken Sie auf der Registerkarte Modell trainieren auf die Schaltfläche Trainieren.
      2. Wenn das Training abgeschlossen ist, zeigt das System das Modell wurde erfolgreich trainiert an.
      3. Geben Sie auf der Registerkarte Modell testen diese Äußerung ein: falsche E-Mail-Adresse.
      4. Klicken Sie auf Start.

      Im Bereich werden Vorhersageergebnisse sowohl für das veröffentlichte Modell als auch für das trainierte Modell angezeigt. Vergleichen Sie die Ergebnisse der beiden Versionen des Modells vor und nach den Änderungen. In diesem Beispiel wurde die Konfidenzpunktzahl geringfügig erhöht. Durch wesentliche Änderungen am Modellinhalt können sich die Konfidenzpunktzahl oder sogar die Absichtsvorhersagen ändern.

      Absichtsseite mit der Funktion zum Vergleichen von Vorhersageergebnissen im Testbereich.

    Nächste Maßnahme

    Verwenden Sie die Informationen im Testbereich, um festzustellen, ob die von Ihnen vorgenommenen Änderungen die Leistung des Modells verbessern. Wenn Sie mit Ihren Änderungen zufrieden sind, testen Sie Ihr Modell vor der Veröffentlichung. Veröffentlichen Sie dann Ihr Modell, um die aktuelle veröffentlichte Version zu ersetzen.