Options de réglage de la résolution automatique des problèmes
Lorsque vous réglez votre Résolution automatique des problèmes modèle dans Console NLU, vous pouvez ajuster la sortie pour plusieurs objectifs : précision, automatisation ou équilibre des deux. Comparez la façon dont votre choix d’options de réglage affecte le taux de correspondance et la couverture, avant de vous engager.
Utilisation synthétique
Par défaut, Résolution automatique des problèmes la syntonisation Console NLU optimise la précision. En fonction des besoins de votre entreprise, vous pouvez également adapter le modèle à d’autres objectifs. Dans l’étape Analyser du réglage de la résolution automatique des problèmes, la liste des objectifs de réglage vous permet d’ajuster la précision, l’automatisation ou l’équilibre. Lorsque vous sélectionnez l’une de ces options, le taux de correspondance projeté et les pourcentages de couverture IAR changent en conséquence, afin que vous puissiez comparer les résultats possibles.
- Accédez à la .
- Sélectionnez l’onglet Résolution automatique des problèmes , puis sélectionnez le nom du modèle. L’expérience de réglage s’ouvre initialement à l’étape 1 (Commentaires).
- Fournissez des commentaires, puis sélectionnez le bouton Analyser . L’étape 2 (Analyser) s’ouvre.
- Dans la section Voici vos options de réglage et les résultats prévus, à l’aide de la liste Vous pouvez ajuster pour plus de précision, d’automatisation ou d’équilibre, sélectionnez des options pour afficher les scénarios prévus. Vous pouvez également sélectionner le lien En savoir plus sur le réglage des objectifs pour ouvrir la fenêtre suivante.
Précision
Lorsqu’il est réglé pour plus de précision, le IAR modèle ne fait des prédictions que lorsque son niveau de confiance est relativement élevé. Il en résulte des taux d’erreur plus faibles, mais aussi moins d’incidents résolus.
La précision est l’option de réglage recommandée pour le IAR modèle ITSM, cette option est donc sélectionnée par défaut.
Automatisation
Lorsqu’il est réglé pour l’automatisation, le IAR modèle effectue des prédictions à un seuil de confiance inférieur. Il en résulte plus de prédictions, donc plus d’incidents sont résolus. Cependant, des taux d’erreur plus élevés sont possibles.
Solde
Lorsqu’il est réglé pour l’équilibre, le IAR modèle tente de trouver un équilibre entre précision et automatisation.
Taux de correspondance
Le taux de correspondance est défini comme le nombre d’incidents pour lesquels l’intention a été prévue correctement, divisé par le nombre de prédictions pour cette intention. La moyenne de ce rapport est calculée sur toutes les intentions, à l’exception de NO_INTENT.
IAR couverture
La couverture est définie comme le pourcentage d’incidents qui seraient résolus parce que le modèle a été capable de faire des prédictions supérieures à son seuil de confiance. Les prédictions peuvent contenir des erreurs.
Utilisation des options de réglage
Sélectionnez plusieurs options de réglage différentes pour comparer les résultats prévus. Selon l’option que vous sélectionnez, le système présente des scénarios pour les taux de correspondance et IAR les taux de couverture projetés. De plus, le système affiche à quel point ces taux changent en fonction de votre sélection.
Passez en revue les informations supplémentaires dans la section Voici une répartition détaillée de l’analyse . Ici, vous pouvez analyser les résultats spécifiques à chaque intention du modèle.
Notez que les intentions sont regroupées en intentions mappées et non mappées, selon qu’elles ont été mappées à Agent virtuel des rubriques ou non. Après avoir fourni des commentaires dans IAR Tuning, vous pouvez activer certains mappages intention-rubrique. Pour ce faire, développez Voir les intentions non mappées, puis sélectionnez le bouton Mapper plus d’intentions . La console d’administration s’ouvre IAR .
Lorsque vous avez choisi l’option de réglage optimale pour vos besoins, sélectionnez le bouton Enregistrer le choix dans la fenêtre En savoir plus sur les objectifs de réglage . Sélectionnez ensuite le bouton Ajuster et publier le modèle pour passer à l’étape suivante.