요약 사용량

기본적으로 문제 자동 해결 튜닝 NLU 워크벤치 은 정밀도를 위해 최적화됩니다. 비즈니스 요구 사항에 따라 다른 목표를 위해 모델을 조정할 수도 있습니다. 문제 자동 해결 조정의 분석 단계에서 조정 목표 목록을 사용하여 정밀도, 자동화 또는 균형을 조정할 수 있습니다. 이러한 옵션 중 하나를 선택하면 예상 일치율 과 IAR 적용 범위 백분율이 그에 따라 변경되므로 가능한 결과를 비교할 수 있습니다.

조정의 IAR분석 단계에 액세스하려면 nlu_admin 역할을 사용하고 다음과 같이 탐색합니다.

1. 다음으로 이동 모두 > NLU 워크벤치 > 모델.
2. 문제 자동 해결 탭을 선택한 다음 모델 이름을 선택합니다. 튜닝 환경은 처음에 1단계(피드백)로 열립니다.
3. 피드백을 제공한 다음, 분석 단추를 선택합니다. 2단계(분석)가 열립니다.
4. 다음은 정밀도, 자동화 또는 균형에 대해 조정할 수 있는목록을 사용하여 튜닝 옵션 및 예상 결과입니다 섹션에서 옵션을 선택하여 예상 시나리오를 확인합니다. 목표 조정에 대해 알아보기 링크를 선택하여 다음 창을 열 수도 있습니다.

정확도

정밀도 IAR 를 위해 조정된 경우 모델은 신뢰도가 상대적으로 높은 경우에만 예측을 수행합니다. 그 결과 오류율은 낮아지지만 해결된 인시던트도 줄어듭니다.

정밀도는 ITSM 모델에 권장되는 조정 옵션 IAR 이므로 이 옵션은 기본적으로 선택됩니다.

자동화

자동화 IAR 를 위해 조정되면 모델이 더 낮은 신뢰도 임계치에서 예측을 수행합니다. 이렇게 하면 더 많은 예측이 수행되어 더 많은 인시던트가 해결됩니다. 그러나 오류율이 더 높을 수 있습니다.

잔액

균형을 IAR 맞추도록 조정되면 모델은 정밀도와 자동화 사이의 균형을 유지하려고 시도합니다.

일치율

일치율은 의도가 올바르게 예측된 인시던트 수를 해당 의도에 대한 예측 수로 나눈 값으로 정의됩니다. 이 비율은 NO_INTENT를 제외한 모든 의도의 평균입니다.

IAR 보도

적용 범위는 모델이 신뢰도 임계치 이상으로 예측할 수 있었기 때문에 해결될 인시던트의 백분율로 정의됩니다. 예측에는 약간의 오류가 있을 수 있습니다.

조정 옵션 사용

여러 가지 조정 옵션을 선택하여 예상 결과를 비교합니다. 선택한 옵션에 따라 시스템은 예상 일치율 및 IAR 커버리지 비율에 대한 시나리오를 제공합니다. 또한 시스템은 선택에 따라 이러한 요율이 얼마나 변경되는지를 표시합니다.

자세한 내용은 분석의 자세한 분석 섹션에서 검토합니다. 여기에서 모델의 각 의도와 관련된 결과로 드릴다운할 수 있습니다.

의도는 주제에 매핑 가상 에이전트 되었는지 여부에 따라 매핑된 의도와 매핑되지 않은 의도로 그룹화됩니다. 조정에서 IAR 피드백을 제공한 후 일부 의도-주제 매핑을 활성화할 수 있습니다. 이렇게 하려면 매핑되지 않은 의도 보기를 확장한 다음 더 많은 의도 매핑 버튼을 선택합니다. 그러면 Admin Console이 IAR 열립니다.

요구 사항에 대한 최적의 조정 옵션을 결정했으면 목표 조정에 대해 알아보기 창에서 선택 사항 저장 단추를 선택합니다. 그런 다음, 모델 조정 및 게시 단추를 선택하여 다음 단계로 이동합니다.