NLU モデルのドラフトバージョンと公開済みバージョンの比較
ドラフトのトレーニング済み 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを最新の公開バージョンと比較します。変更をテストおよびレビューして、ドラフトモデルのパフォーマンスが向上することを確認します。
始める前に
- NLU ワークベンチ プラグイン、NLU ワークベンチ - Core プラグイン、NLU ワークベンチ - 拡張機能型プラグイン、および Predictive Intelligence プラグインがインストールされ、アクティブ化されていることを確認します。
- 必要なロール:nlu_editor、nlu_admin、または admin エディターをモデルに割り当てる必要があります。
このタスクについて
このシナリオ例では、予測信頼スコアを向上させることを目的として、NLU ワークベンチで公開されたNLUモデルを繰り返しトレーニングして試しています。
NLUモデルに対して発言を試みると、次のようになります。
- モデルがトレーニング済みで公開されていない場合、[モデルをテスト] パネルにはトレーニング済みモデルの結果のみが表示されます。
- モデルがトレーニングされて公開されている場合、[モデルをテスト] パネルには公開されたモデルの結果のみが表示されます。
- 公開されたモデルに変更を加えてトレーニングした場合、[モデルをテスト] パネルには、比較のためにトレーニング済みモデルの結果と公開されたモデルの結果の両方が表示されます。
この手順例では、ビルド済みの読み取り専用の HR モデルからモデルのクローンを作成しました。モデルをクローン作成して、ビルド済みモデルの既存のインテントを活用しながら、独自のビジネス固有バージョンを作成しました。
手順
次のタスク
テスト パネルの情報を使用して、行った変更によってモデルのパフォーマンスが向上するかどうかを確認します。変更に問題がなければ、公開する前にモデルをテストしてください。次に、モデルを公開して、現在公開されているバージョンを置き換えます。