La formule suivante est utilisée pour calculer le temps d’écriture estimé économisé : (nombre de mots de la réponse générée par LLM)/(taux d’écriture). Par exemple, si les notes de résolution générées par la réponse LLM comportent 180 mots, le temps d’écriture estimé économisé est de 180/40, soit 4,5 minutes. Les calculs sont basés sur l’hypothèse que la réponse générée par LLM est acceptée dans son intégralité par l’utilisateur. Le taux d’écriture pris en compte pour les calculs est basé sur la moyenne de l’industrie pour le taux d’écriture, qui est de 40 mots par minute. Pour définir une valeur en fonction de vos besoins, ajoutez une propriété système par le nom sn_na_analytics.wts.rate et définissez la valeur en conséquence. Pour plus d’informations sur l’ajout d’une propriété système, reportez-vous à la section Add a system property.

La formule suivante est utilisée pour calculer le temps de lecture estimé économisé : (Nombre de mots du contenu d’un enregistrement - nombre de mots du résumé de l’enregistrement généré par LLM)/(Taux de lecture). La description brève, la description, la priorité, l’état et les activités de l’enregistrement de métadonnées constituent le contenu d’un enregistrement. Par exemple, si le contenu d’un enregistrement de ticket contient 420 mots et que le résumé du ticket généré par le LLM contient 180 mots, le temps de lecture estimé économisé est de (420-180)/240, soit 1 minute. Le taux de lecture pris en compte pour les calculs est basé sur la moyenne de l’industrie pour le taux de lecture, qui est de 240 mots par minute. Pour définir une valeur en fonction de vos besoins, ajoutez une propriété système par le nom sn_na_analytics.rts.rate et définissez la valeur en conséquence. Pour plus d’informations sur l’ajout d’une propriété système, reportez-vous à la section Add a system property.