サマリー使用法

デフォルトでは、NLU ワークベンチの問題の自動解決チューニングは精度が最適化されます。ビジネス要件に応じて、他の目標に合わせてモデルを調整することもできます。問題の自動解決調整の 分析 ステップでは、調整目標リストを使用して、 精度、 自動化、または バランスを調整できます。これらのオプションのいずれかを選択すると、予測される 一致率 と IAR 対象範囲 パーセンテージがそれに応じて変化するため、考えられる結果を比較できます。

IARチューニングの分析ステップにアクセスするには、nlu_adminロールを使用し、次のようにナビゲートします。

1. 移動先 すべて > NLU ワークベンチ > モデル.
2. [ 問題の自動解決 ] タブを選択し、モデル名を選択します。チューニングエクスペリエンスは、最初にステップ 1 (フィードバック) に進みます。
3. フィードバックを提供し、[ 分析] ボタンを選択します。ステップ 2 (分析) が開きます。
4. セクション内 リストを使用して、 調整オプションと予測される結果を次に示します 精度、自動化、またはバランスのために調整でき、オプションを選択して予測シナリオを表示します。[ 目標の調整について学習する] リンクを選択して、次のウィンドウを開くこともできます。

精度

精度を調整すると、 IAR モデルは信頼性が比較的高い場合にのみ予測を行います。これにより、エラー率が低下しますが、解決されるインシデントも少なくなります。

精度は IAR ITSM モデルに推奨される調整オプションであるため、このオプションはデフォルトで選択されています。

自動化

自動化用に調整すると、 IAR モデルは低い信頼性しきい値で予測を行います。これにより、より多くの予測が得られるため、より多くのインシデントが解決されます。ただし、エラー率が高くなる可能性があります。

残額

バランスを調整すると、 IAR モデルは精度と自動化のバランスを取ろうとします。

マッチ率

一致率は、インテントが正しく予測されたインシデントの数を、そのインテントの予測数で割って定義されます。この比率は、 NO_INTENTを除くすべてのインテントで平均されます。

IAR 範囲

カバー範囲は、モデルが信頼度しきい値を超える予測を行うことができたために解決されるインシデントの割合として定義されます。予測にエラーが含まれている可能性があります。

調整オプションの使用

予測結果を比較するには、いくつかの異なる調整オプションを選択します。選択したオプションに応じて、予測マッチ率と IAR カバレッジ率のシナリオが表示されます。また、これらのレートが選択に応じてどの程度変化するかも表示されます。

分析の 詳細なブレークダウン セクションで詳細を確認してください。ここでは、モデル内の各インテントに固有の結果にドリルダウンできます。

インテントは、 仮想エージェント トピックにマップされているかどうかに応じて、マップされたインテントとマップされていないインテントにグループ化されることに注意してください。IARチューニングでフィードバックを提供した後、インテントからトピックへのマッピングをアクティブ化することができます。これを行うには、[ マップされていないインテントを表示] を展開し、[さらにイン テントをマップ ] ボタンを選択します。これにより、 IAR 管理コンソールが開きます。

要件に最適なチューニングオプションを決定したら、[目標のチューニングの詳細] ウィンドウの [選択肢を保存] ボタンを選択します。次に、[ モデルを調整して公開 ] ボタンを選択して、次の手順に進みます。