매핑된 엔터티 생성
어휘 소스 또는 엔터티에 대해 수동으로 생성하는 값 목록에 매핑된 엔터티를 생성합니다. 매핑된 엔터티는 모델이 발언을 해석할 때 컨텍스트로 사용할 수 있는 여러 값을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
시작하기 전에
- 플러그인(Core 플러그인, NLU 워크벤치 Common Model 플러그인 NLU 및 예측 인텔리전스 플러그인)이 NLU 워크벤치 인스턴스에 모두 설치되고 활성화되어 있는지 확인합니다.
- 또는 AI Search용 가상 에이전트 모델을 생성하거나 기존 NLU 모델을 사용합니다.
- 기존 의도를 작성하거나 사용합니다.
- 필요한 역할: nlu_editor, nlu_admin 또는 admin 모델에 nlu_editor 할당해야 합니다.
이 태스크 정보
매핑된 엔터티는 발언의 단어를 사용하고 지정된 소스를 기반으로 값을 추출합니다. 모델은 의도를 예측할 때 소스를 사용합니다.
매핑된 엔터티를 만들 때 소스에 대해 다음 세 가지 옵션을 사용할 수 있습니다.
- 수동 값 목록: 엔터티에 대한 값 목록을 수동으로 입력하려면 이 옵션을 사용합니다. 예를 들어 priority 라는 매핑된 엔터티를 만들어 발언의 urgent 단어에 매핑한 다음, 높음, 중간 및 낮음 값을 사용하여 수동으로 목록을 작성할 수 있습니다.
- 테이블 어휘 소스: 찾고 있는 값이 있는 테이블이 있는 ServiceNow 경우 이 옵션을 사용합니다. 엔터티를 테이블 어휘 소스에 매핑하면 엔터티가 테이블에서 여러 값을 참조할 수 있습니다. 예를 들어 @Location 어휘 소스를 사용하면 @Location에는 도시와 국가에 대한 값이 있습니다.
- 목록 어휘 출처: 찾고 있는 값이 있는 테이블이 없는 ServiceNow 경우 이 옵션을 사용합니다. 예를 들어, @mouse 어휘 소스를 사용합니다. 여기서 @mouse에는 다양한 핸드헬드 컴퓨터 장치 모델에 대한 값이 있습니다.
이 예시 절차에서는 긴급도를 위해 매핑된 엔터티를 생성합니다.
프로시저
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Create New Entity(새 엔터티 만들기)를 선택합니다.
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양식에서 필드를 구성합니다.
필드 설명 엔터티 이름 엔터티의 이름입니다.
유형 엔터티의 유형입니다.
모델 가용성 이 엔터티를 모델의 모든 의도에 포함하려면 이 옵션을 선택합니다.
소스 엔터티 값의 소스입니다.
이 엔터티에 대한 값 제공 모델에 컨텍스트를 제공하는 데 사용되는 값입니다.
이 예제 절차에서는 다음 구성을 사용합니다.- 엔터티 이름: 우선 순위
- 유형: 매핑됨
- 모델 가용성: 확인란 선택
- 소스: 매핑되는 실제 값과 값이 저장되는 위치를 참조하는 테이블 또는 목록이 있는 경우 사용합니다
- 엔터티에 매핑된 값: 높음, 중간, 낮음.
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저장을 클릭합니다.
결과: 매핑된 엔터티가 저장됩니다. 엔터티가 연결된 엔터티 탭에 나타납니다. 이제 모델은 머신 러닝을 활용하고 제공된 값을 사용하여 가능한 값을 식별할 수 있습니다.
다음에 수행할 작업
어휘 소스를 사용하여 매핑된 엔터티를 생성하면 소스의 값을 매핑된 엔터티로 사용할 수 있습니다.