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sourceDocument: Xanadu AI 활성화
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    - Xanadu AI 활성화

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    - Platform


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# 테이블 어휘 소스 만들기

# 테이블 어휘 소스 만들기 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
* 
* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 3분

테이블의 값을 ServiceNow 어휘 소스로 사용합니다. 사용자 자연어 이해 (NLU) 모델은 제공된 동의어를 사용하여 테이블의 선택한 소스 필드의 값을 포함하는 발언을 해석합니다.

## 시작하기 전에

* 플러그인, NLU 워크벤치 코어 플러그인, NLU 공통 모델 플러그인 및 예측 인텔리전스 플러그인이 모두 인스턴스에 설치되고 활성화되어 있는지 확인합니다NLU 워크벤치.
* 필요한 역할: admin 또는 nlu_admin
{#create-table-lookup-source__ul_shl_vvs_tgb}

## 이 태스크 정보

ServiceNow 어휘 소스로 사용할 테이블을 추가합니다. 테이블의 소스 필드를 하나 이상 선택합니다. 그런 다음 테이블의 값이 포함된 발언을 해석할 때 모델이 사용할 동의어를 제공합니다. 참조 필드는 소스 필드로 지원되지 않습니다.  
테이블 어휘 소스를 생성하고 동기화하면 인스턴스에 있는 테이블의 값이 추출되고 서비스에 어휘 소스가 NLU 생성됩니다. 서비스에 대한 NLU 자세한 내용은 [NLU 서비스 업데이트를](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/BsMETy4EZyVB2FG~kJrwTg "서비스에 대한 NLU 최신 변경 사항을 숙지할 수 있도록 이 문서를 참조하십시오.") 참조하십시오.  
주:  
동일한 테이블과 필드를 참조하는 여러 어휘 소스를 생성하면 안 됩니다. 모델에서 참조하려는 특정 테이블과 필드에 대해 하나의 어휘 출처만 작성하고 동의어를 제공합니다. 그렇지 않으면 모델에 혼동이 발생하고 예측 품질에 방해가 됩니다.

이 예제 절차에서는 모델이 위치가 있는 발언을 해석할 수 있도록 하려고 합니다. 위치(cmn_location) 테이블에는 ServiceNow 중요한 위치에 대한 정보가 이미 포함되어 있습니다. 어휘 소스로 사용할 위치 테이블을 설정합니다.

## 프로시저

1. 다음으로 이동 모두NLU 워크벤치어휘 출처.
2. ServiceNow 테이블을 클릭합니다.
3. Add another table(다른 테이블 추가)을 클릭합니다.
4. 참조할 다른 테이블 추가 페이지에서 필드를 구성합니다.
   1. 테이블의 테이블, 핸들 및 동의어를 선택합니다.  
      이 예에서는 다음 구성을 사용합니다.
      * 테이블: 위치(cmn_location)를 선택합니다.
      * 핸들: 시스템에서 생성된 핸들 @Location를 사용합니다.
      * 동의어: 시스템에서 생성된 동의어인 Location을 사용합니다. 이 값을 업데이트하여 어휘 소스의 각 개별 항목에 대한 동의어가 되도록 할 수 있습니다.  
        주:  
        어휘 출처와 동일한 언어에서 일반적으로 발생하는 단어인 동의어를 선택합니다.
      {#create-table-lookup-source__ul_w1l_4xy_nnb}

   2. 소스 테이블에서 참조할 필드를 선택합니다.  
      주:  
      여러 필드를 추가하려면 더하기 아이콘을 선택합니다.  
      이 예에서는 다음 구성을 사용합니다.
      * 필드 이름: 국가(country) 및 도시(city) 필드를 선택합니다.
      * 옵션: 옵션을 클릭한 다음 두 필드 이름 값 모두에 대해 이 필드를 사용하여 값 조회 확인란을 선택합니다. 확인란을 선택하면 국가 이름 또는 도시 이름을 발언에 사용하여 어휘 소스에서 기록을 찾을 수 있습니다. 도시 열에 NYC, New York 및 New York City와 같은 여러 이름이 있는 경우와 같이 이 필드에 쉼표로 구분된 여러 값을 사용할 수도 있습니다.
      * 필드가 함께 표시될 수 있는 경우: 확인란을 비워 둡니다. 이 필드는 일반적으로 사용자가 발언에서 나란히 있는 단어를 입력하여 레코드를 찾을 수 있는 검색 모델에 사용됩니다 NLU . 예를 들어, 개발 팀에서 근무하는 Pierre라는 직원을 검색하면서 <kbd class="ph userinput">Pierre</kbd> <kbd class="ph userinput">Development</kbd> 를 입력할 수 있습니다. 여기서 이름과팀은 테이블의 두 필드입니다.
      {#create-table-lookup-source__ul_n5w_lj3_jsb}
   3. 고급 옵션을 구성합니다.  
      이 예에서는 다음 구성을 사용합니다.
      * 언어: 영어를 선택합니다.
      * 필터 기준: 조건 작성기를 사용하여 어휘 소스에 대한 소스 테이블의 값을 필터링할 수 있습니다. 이 시나리오는 비워 둡니다.
      * 새로 고침: 7일마다를 선택합니다. 이 옵션을 선택하면 시스템이 7일마다 테이블에서 새 값을 받도록 설정할 수 있습니다. 소스 테이블이 업데이트되는 빈도에 따라 선택할 수 있는 다양한 새로 고침 옵션이 있습니다.
      * 유사 항목 일치 사용: 이 확인란을 선택하면 발언의 철자가 약간 틀린 단어 또는 단어의 일부가 포함되어 있더라도 레코드를 일치시킬 수 있습니다. 예를 들어 캔자스시티와 같은 도시를 검색할 때 캔자스시티를 입력하거나 캔자스를 입력할 수 있습니다. 이 경우 시스템은 여전히 올바른 위치 기록과 일치시킬 수 있습니다. 유사 항목 일치는 경우에 따라 잘못된 일치를 반환할 수 있습니다. 유사 항목 일치는 드물게 사용하고 모델을 테스트한 후 사용합니다.
      * 대/소문자 구분: 유사 항목 일치를 사용하도록 설정하지 않는 경우 이 확인란을 선택하여 원본 테이블의 값을 대/소문자를 구분할 수 있습니다. 발화에서 올바른 케이스를 사용하지 않는 경우 모델은 의도를 예측하지 않습니다.
      {#create-table-lookup-source__ul_rgx_sj3_jsb}
   {#create-table-lookup-source__substeps_zdp_w33_jsb}
5. 저장을 클릭합니다.  
   결과:@Location 테이블 어휘 소스가 어휘 소스 화면에 나타나며 소스 테이블과 동기화되기 시작합니다.
6. 동기화가 즉시 시작되지 않으면 맨 오른쪽에 있는 동기화 조회 아이콘을 선택하여 원본 테이블 데이터를 서비스와 동기화합니다 NLU .  
   결과: 동기화가 완료되면 모델에서 어휘 소스를 사용할 수 있습니다. 테이블 어휘 소스를 업데이트한 후에는 모델을 다시 교육할 필요가 없습니다.

## 다음에 수행할 작업

발언에 주석을 달아 모델에 어휘 소스를 추가합니다. 의도에 예시 발언을 추가할 때 @ 기호를 사용합니다.