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sourceDocument: Xanadu AI 활성화
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    - Xanadu AI 활성화

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    - Platform


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# 패턴 어휘 항목 생성

# 패턴 어휘 항목 생성 {#ariaid-title1}

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

정규 표현식(regex) 인코딩을 사용하여 이메일 주소, 전화 번호 및 기록 명명 규칙과 같은 어휘 항목에 대한 패턴 형식을 설정합니다. 인스턴스의 어휘 데이터에 대한 고유한 패턴을 만들 수 있습니다.

## 시작하기 전에

* 플러그인, NLU 워크벤치 코어 플러그인, NLU 공통 모델 플러그인 및 예측 인텔리전스 플러그인이 모두 인스턴스에 설치되고 활성화되어 있는지 확인합니다NLU 워크벤치.
* 또는 AI 검색에 대해 가상 에이전트 기존 NLU 모델을 생성하거나 사용합니다.
* 필요한 역할: nlu_editor, nlu_admin 또는 admin 모델에 편집기를 할당해야 합니다.
{#create-pattern-vocabulary-item__ul_shl_vvs_tgb}

## 이 태스크 정보

패턴 어휘 항목은 정규 표현식(regex)을 사용하여 사용자의 발언에서 단어와 구의 변형을 찾습니다. 그런 다음 패턴은 이러한 변형을 사용자가 제공하는 동의어에 매핑합니다. 동의어는 의도 예측 중에 사용됩니다.

이 예제 시나리오에서는 인증과 NLU 가상 에이전트 관련된 요청에 대한 모델을 만들었습니다. 다단계 인증을 참조하기 위해 사용자는 종종 "MFA", "mfa" 또는 "mfa 인증"을 사용합니다. 이러한 변동을 처리할 패턴을 제공할 수 있습니다. 의도를 예측할 때 일치하는 동의어 Multi-factor Authentication 으로 대체됩니다.

정규 표현식에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 [엔터티에서 정규 표현식 사용](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/dT7gFr18zcjlR45ylm9HlA "엔터티에서 NLU 정규 표현식을 사용하여 시스템에서 텍스트를 찾고, 일치시키고, 관리하는 데 도움이 되는 패턴을 설정하는 방법을 알아봅니다.") .

## 프로시저

1. 다음으로 이동 모두NLU 워크벤치모델.  
   탭은 가상 에이전트 기본적으로 열립니다.
2. 모델의 애플리케이션에 해당하는 탭을 선택한 다음 모델 이름을 선택합니다.
3. 모델 상세 정보 탭에서 어휘 카드를 선택합니다.
4. Add a vocabulary(어휘 추가)를 클릭합니다.  
5. Add a vocabulary(어휘 추가) 창의 Type(유형) 필드에서 Pattern(패턴)을 선택합니다.
6. 사용자의 발언에서 단어나 구를 포함하는 정규 표현식과 모델이 의도를 예측하는 데 사용하는 동의어를 추가합니다.  
   이 예에서 정규식은 "mfa authentication"의 여러 변형을 다룹니다.

7. 저장을 클릭합니다.  
   결과: 패턴 어휘 항목이 모델 화면의 어휘 섹션에 나타납니다. 사용자의 발언에 철자 변형 중 하나가 포함될 때마다 시스템은 의미를 다단계 인증으로 인식합니다(이 예제).
**관련 개념**   

* [NLU 어휘](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/rCUb76ypvD74uIRdq8a2Xg "어휘 항목을 사용하여 NLU 시스템에서 사용자가 요청을 표현하는 다양한 방법을 인식할 수 있습니다. 어휘 소스를 사용하면 시스템이 테이블이나 목록의 객체(예: 회의실 이름 또는 카탈로그 항목)를 인식할 수 있습니다.")
* [엔터티에서 정규 표현식 사용](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/dT7gFr18zcjlR45ylm9HlA "엔터티에서 NLU 정규 표현식을 사용하여 시스템에서 텍스트를 찾고, 일치시키고, 관리하는 데 도움이 되는 패턴을 설정하는 방법을 알아봅니다.")