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sourceDocument: Xanadu AI 활성화
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    - Xanadu AI 활성화

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    - Platform


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# NLU CSV 파일에서 모델 만들기

# NLU CSV 파일에서 모델 만들기 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
* 
* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 1분

발화와 의도가 포함된 CSV 또는 XLSX(Excel 통합 문서) 파일을 업로드하여 (NLU) 모델을 만듭니다 자연어 이해 . 이 방법을 사용하여 데이터 또는 다른 내보낸 모델에서 모델을 빠르게 만들 수 있습니다.

## 시작하기 전에

* 플러그인, NLU 워크벤치 코어 플러그인 및 예측 인텔리전스 플러그인이 NLU 워크벤치 모두 인스턴스에 설치되고 활성화되어 있는지 확인합니다.
* 및 AI 검색에 대한 가상 에이전트 모델을 생성할 NLU 수 있습니다.
* 필요한 역할: admin 또는 nlu_admin
{#create-nlu-model-csv__ul_shl_vvs_tgb}

## 이 태스크 정보

이 예시 절차에서는 달력과 NLU 관련된 사용자 요청을 이해하는 데 도움이 가상 에이전트 되는 모델을 작성합니다.  
CSV 파일에서 의도와 발화를 두 개의 열에 나열했습니다.그림 1. 샘플 CSV 설정

CSV 임포트로 모델을 생성할 NLU 때 다음 사항에 유의하십시오.

* 모델에는 각 의도에 최소 5개의 교육 발언이 있는 최소 1개의 의도가 필요합니다. 최적의 성능을 위해 의도당 15개의 교육 발언을 갖는 것을 목표로 합니다.
* 발언에는 쉼표가 포함될 수 없습니다.
* CSV 파일을 사용하여 가져오면 엔터티가 보존되지 않습니다. 임포트 후 필요에 따라 발언에 주석을 답니다.

## 프로시저

1. 범위를 새 모델에 대해 원하는 애플리케이션 범위로 설정합니다.
2. 다음으로 이동 모두NLU 워크벤치모델.  
   탭은 가상 에이전트 기본적으로 열립니다.
3. AI 검색과 같이 생성하려는 모델 유형에 해당하는 탭을 선택합니다.
4. 새 모델 만들기 단추를 선택합니다.
5. 모델을 어떻게 만드시겠습니까? 창에서 CSV에서 데이터 가져오기를 선택합니다.
6. 일부 세부 정보 추가 창에서 모델의 이름과간단한 설명을 추가합니다.  
   이 예제 시나리오에서는 이름에 <kbd class="ph userinput">달력 모델을</kbd> 입력하고 <kbd class="ph userinput">짧은 설명에 달력 요청에 응답하고 수행하기 위한 모델을</kbd> 입력합니다.
7. 드롭다운 목록에서 언어와 목적을 선택합니다.  
   이 예시 시나리오에서는 <kbd class="ph userinput">영어</kbd> 와 <kbd class="ph userinput">Virtual Agent</kbd>를 선택합니다.
8. 다음을 클릭합니다.
9. CSV 가져오기 화면에서파일 선택을 클릭합니다.  
10. 팝업에서 CSV 또는 XLSX(Excel 통합 문서) 파일을 선택합니다.
11. 다음을 선택합니다.  
    모델 빌드가 시작됩니다. 완료 후 모델 보기를 선택하여 모델 세부 정보 페이지를 엽니다.

## 다음에 수행할 작업

의도 및 교육 발언을 추가하여 모델 빌드를 계속합니다. 모델이 사용자의 입력을 이해하는 데 도움이 되는 엔터티와 어휘를 추가합니다. 자세한 내용은 [모델 빌드 및 교육](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/XilOWrgFKdYA91YU90ACHA "모델을 생성한 후에는 의도, 엔터티, 어휘 및 테스트 세트 발언을 추가하여 모델의 콘텐츠를 빌드합니다. NLU 모델 컨텐츠는 모델이 사용자 입력에 응답하는 방식을 결정합니다.") 문서를 참조하십시오.

테스트 발언과 의도를 추가하여 모델의 기본 테스트 세트를 빌드합니다. 자세한 내용은 [테스트 세트 생성 및 관리](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/G9pa4OqtVm2pD4ra12nDKA "모델의 기본 테스트 세트를 NLU 사용하여 모델의 성능과 정확도를 테스트합니다. 에서 NLU 워크벤치컨텐츠를 빌드하거나 업데이트하여 시간이 지남에 따라 테스트 세트를 관리합니다.") 문서를 참조하십시오.