자연어 이해 의 주제 검색 논리 가상 에이전트

  • 릴리스 버전: Australia
  • 업데이트 날짜 2026년 03월 12일
  • 소요 시간: 3분
  • 의도를 반환하는 방법 가상 에이전트 과 사용자에게 표시할 의도를 선택하는 방법을 이해합니다.

    주제 디스커버리의 필요 조건

    가상 에이전트 은 다음 조건이 충족될 때 주제를 검색할 수 있습니다.
    • 주제는 게시되고 활성 상태여야 합니다.

      주제 [sys_cs_topic] 테이블에서 활성, 게시됨검색 가능한 주제 값은 로 설정 true됩니다.

      주:
      주제가 표시됨 열은 주제 검색에 영향을 주지 않습니다.
    • 주제는 검색 가능해야 합니다.
    • 주제 조건은 런타임에 예로 평가되어야 합니다.
    • 주제에 대해 역할이 구성된 경우 요청자는 이러한 역할 중 하나 이상을 가져야 합니다.
    • 토픽의 NLU 모델에는 세션 언어에 대한 바인딩이 있어야 합니다.

    NLU 주제 디스커버리 논리

    가상 에이전트 가 제공자에게 NLU 예측 요청을 보냅니다. 요청에는 세션 언어에 바인딩된 발언과 모든 등록 NLU 된 모델 ID가 포함됩니다. 일치는 주제에 해당하는 의도를 반환 NLU 합니다. 가상 에이전트 그런 다음 다음 방법 중 하나로 응답합니다.
    • 신뢰 점수에 따라 요청자에 대한 주제를 자동으로 선택합니다.
    • 반환된 일치 목록에서 주제를 선택하라는 메시지를 요청자에게 표시합니다.
    • 일치하는 주제를 찾을 수 없습니다.

    일치하는 항목이 없더라도 백업 키워드가 활성화된 경우(속성true com.glide.cs.nlu.keywords.enabled ) 가상 에이전트 키워드를 기반으로 주제를 검색합니다.

    그림 1. 가상 에이전트 주제 디스커버리 논리
    가상 에이전트가 사용자에게 주제를 제공하는 데 사용하는 프로세스를 보여주는 주제 검색 흐름도입니다.

    가상 에이전트 NLU 신뢰 점수

    가상 에이전트 신뢰 점수를 사용하여 예측 의도를 반환합니다. 신뢰도 값을 설정하려면 다음을 수행합니다.

    1. 다음으로 이동 대화형 인터페이스 > 외부 NLU 통합 > 드라이버.
    2. ServiceNow NLU를 선택합니다. 모두를 선택하고 open_nlu_driver.list를 입력할 수도 있습니다.
    3. 의도 신뢰도 임계치 필드에 신뢰도 임계치를 입력합니다.

    의도의 신뢰 점수가 구성된 임계치보다 크거나 같으면 가상 에이전트는 이를 좋은 매치로 간주합니다.

    가상 에이전트 에서는 의도를 선택할 때 다음 논리를 사용합니다.
    • 가장 높은 예측 의도를 자동으로 선택합니다.
      이는 하나의 의도만 일치하거나 타이브레이커의 경우 다음으로 가장 가까운 일치가 먼 초일 때 발생합니다.
      주:
      가 사용되고 ServiceNow NLU 드라이버 테이블(open_nlu_driver.list)의 의도 신뢰도 델타 필드가 로 설정된 0경우 ServiceNow NLU 결정자가 있을 수 없습니다.
    • 요청자가 선택할 수 있는 주제 목록을 반환합니다.

      이는 자동 선택이 적용되지 않는 경우에 발생합니다. 목록의 길이는 시스템 속성에 com.glide.cs.max_number_display_topics 따라 결정됩니다.

    • 일치하는 의도가 없습니다.

      구성된 임계치 가상 에이전트 보다 크거나 같은 신뢰 점수로 의도가 0 NLU 으로 예측되는 경우 구성된 경우 키워드 검색으로 폴백합니다. (및 com.glide.cs.nlu.keywords.include_topics_bound_to_lang 시스템 속성은 com.glide.cs.nlu.keywords.enabled 다음과 같습니다true.

    중간 주제 NLU 디스커버리 논리

    주제가 실행되는 동안 요청자는 주제가 전환되는 발언 또는 구를 입력할 수 있습니다. 예:

    1. 요청자가 대화 중 가상 에이전트 이고 주제 A가 실행 중입니다.
    2. 주제 A는 사용자에게 생년월일을 입력하라는 메시지를 표시합니다.
    3. 요청자는 날짜를 선택하는 대신 "내 인시던트를 보고 싶습니다"를 입력합니다.
    4. 가상 에이전트 이 구문을 날짜로 해결할 수 없으므로 예측 요청을 발행합니다 NLU .
    5. NLU 예측기는 의도 B를 반환하고 가상 에이전트 주제 B가 의도 B에 바인딩되어 있음을 확인합니다.
    6. 가상 에이전트 가 대화를 주제 B로 전환한 다음, 주제 B가 요청자에게 인시던트에 대한 정보를 제공합니다.
    그림 2. 가상 에이전트 중간 주제 검색 논리
    가상 에이전트가 대화 중간에 주제를 변경하는 데 사용하는 프로세스를 보여주는 주제 디스커버리 흐름도입니다.