--- sourceDocument: Xanadu AI 활성화 sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ko-KR/xanadu/intelligent-experiences Release : - xanadu ft:locale : - ko-KR ft:publication_title : - Xanadu AI 활성화 ft:clusterId : - platai bundleId : - platai workflow : - Platform --- # 모델 관리 # 모델 관리 {#ariaid-title1} * 릴리스 버전: Xanadu * * 업데이트 날짜 2024년 08월 01일 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 3분 NLU 에서 모델의 수명주기를 NLU 워크벤치관리합니다. 모델 관리 단계에서는 모델을 빌드, 테스트 및 게시하는 반복적인 프로세스를 안내합니다. 모델을 생성에서 배포로 가져오 NLU 려면 여러 단계가 필요하며 여러 단계로 구분되어야 합니다. 모델을 조정하고 유지관리하려는 경우 이전 단계로 돌아갈 수 있습니다. 모델에 사용할 수 있는 단계는 모델의 애플리케이션에 따라 다릅니다. 시스템은 모델의 애플리케이션에 적용될 때만 단계, 버튼 또는 기능을 표시합니다. 모델 관리 단계를 사용하려면 필요한 모든 NLU 플러그인이 있는지 확인하십시오. 자세한 내용은 다음 자원을 참조하세요. * [활성화 NLU 워크벤치](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GacFM5FcwqvI3xISWjZyug "다음 플러그인을 활성화합니다 NLU 워크벤치.") * [NLU 워크벤치 설치 - 고급 기능](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/4CtwTV0fZPUriOwaWdppag "관리자 역할이 있는 경우 NLU 워크벤치 - 고급 기능 애플리케이션(com.snc.nlu.workbench.advanced)을 설치할 수 있습니다.") * [의도 검색 설치](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/170sbSeAUZb4_bu99~Tv8w "관리자 역할이 의도 검색 있으면 애플리케이션(sn_nlu_discovery)을 설치할 수 있습니다.") {#model-management-phases__ul_rlr_mxr_yqb} 주: NLU 워크벤치 - 고급 기능 및 의도 검색 에서 사용할 수 ServiceNow Store있습니다. NLU 모델 테스트 및 성능 모니터링 NLU 워크벤치 에는 - 고급 기능. ## 모델 작성 {#model-management-phases__section_ukd_2zc_dwb} 에 대한 가상 에이전트 모델을 생성하려면 또는 AI 검색로 이동합니다. NLU 워크벤치모델. 탭은 가상 에이전트 기본적으로 열립니다. 만들려는 모델에 적합한 탭을 선택합니다. 모델을 만드는 여러 가지 방법을 선택할 수 있습니다. * 미리 빌드된 모델 사용: 포함된 읽기 전용 모델 중 하나를 복사하고 비즈니스와 관련된 콘텐츠를 추가합니다. * CSV에서 데이터 임포트: 교육 발언과 일치하는 의도가 포함된 CSV 파일을 업로드합니다. * 빈 상태에서 시작: 새 모델을 처음부터 설정하는 프로세스를 진행합니다. {#model-management-phases__ul_vrz_p3s_yqb} 시작하려면 을 참조하십시오 [모델 생성](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/OpF1UBfAEpojjAFw7UgLqA "모델을 생성하는 것은 인스턴스에서 (NLU)를 활용 자연어 이해 하기 위한 첫 번째 단계입니다. 에 AI 검색NLU 워크벤치대한 가상 에이전트 모델을 만들고 ."). ## 모델 관리 단계 {#model-management-phases__section_mm2_cbd_dwb} 모델을 만든 후 다음으로 이동하여 관리 단계에 액세스합니다. NLU 워크벤치모델. 모델 애플리케이션의 탭을 선택한 다음 모델 이름을 선택하여 모델 개요에서 모델 상세 정보 페이지를 엽니다. 모델 개요 페이지에는 모델 빌드 및 교육, 모델 테스트 및 게시, 모델 조정의 세 단계가 가상 에이전트 있습니다. 이 단계는 모델을 빌드하고 개선하는 과정을 안내합니다. ## 모델 빌드 및 교육 {#model-management-phases__section_dqv_gry_wqb} 컨텐츠를 추가하고 관리하여 모델을 빌드합니다. * 의도: 의도를 추가하여 모델이 이해할 수 있는 사용자 요청의 범위를 넓힙니다. * 엔터티: 모델이 사용자의 요청에서 더 많은 상황별 세부 정보를 추출할 수 있도록 엔터티를 더 추가합니다. * 어휘: 어휘를 추가하여 모델이 업계 용어 및 두문자어와 같은 비즈니스와 관련된 단어와 구를 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. * 테스트 세트: 모델의 기본 테스트 세트에 테스트 발언과 예상 의도를 추가합니다. {#model-management-phases__ul_a2s_2wm_bwb} 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. 모델이 사용자로부터 접할 수 있는 발언을 사용하여 모델을 교육합니다. 자세한 내용은 [NLU 모델 교육 및 시도](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/tlDDaIH1fKnyTs~WvSgCdg "모델을 반복적으로 교육하고 시도하여 의도와 엔터티가 검증되고 컴파일되어 모델에 저장되도록 합니다.") 문서를 참조하십시오. ## 모델 테스트 및 게시 {#model-management-phases__section_bqb_pzz_xqb} 모델을 테스트하여 성능을 측정하고 개선할 영역을 식별합니다. 주: 모델 테스트에는 NLU 워크벤치 - 고급 기능 스토어 애플리케이션이 필요합니다. 자세한 내용은 [NLU 워크벤치 - 고급 기능](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/xnmLReAeXuwK5fLdpt735w "NLU 워크벤치 - 고급 기능은 모델을 관리하고 개선하는 데 도움이 되도록 기능을 NLU 워크벤치 확장합니다.") 문서를 참조하십시오. 테스트 및 임계값에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 [모델 테스트 및 게시](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/XO5ZNaoD9mU8Jq1bs8ppFQ "모델의 성능을 NLU 평가하여 개선 영역을 식별합니다. 그런 다음 모델을 게시하여 다음과 같은 가상 에이전트다른 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 합니다."). 테스트 결과가 만족스러우면 모델을 게시하여 다른 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 합니다. 자세한 내용은 [모델 게시 NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ueVsXwu9dEosPbleyiq93g "(NLU) 모델을 게시 자연어 이해 하여 활성화하고 를 사용하는 NLU다른 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 합니다.") 문서를 참조하십시오. ## 모델 조정 {#model-management-phases__section_lcf_xym_bwb} - 고급 기능이 설치되어 있고 에 대한 가상 에이전트모델이 생성된 경우 NLU 워크벤치모델 조정 단계가 활성화됩니다. 이 단계에서는 전문가 피드백 루프 를 사용하여 실제 사용자 발화를 모델에 통합할 수 있습니다. 자세한 내용은 [모델 조정](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/93KMz13A_9IyQfvQXm_F4w "의 NLU 워크벤치모델 개요에서 모델 조정 단계를 열어 전문가 피드백 루프의 사용자 발언을 검토하고 통합합니다.") 문서를 참조하십시오. 모델이 에 대해 문제 자동 해결생성된 경우 홈페이지의 NLU 워크벤치 탭에서 모델 IAR 이름을 선택하여 튜닝으로 IAR 이동합니다. 자세한 내용은 [NLU의 문제 자동 해결 조정](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/qMQkcA93pCx6TIERFjygFw "NLU 워크벤치 홈페이지를 사용하여 NLU에서 IAR(문제 자동 해결) 조정을 지원합니다.") 문서를 참조하십시오. ## 모델 설정 {#model-management-phases__section_uhr_jwg_mrb} 모델 개요의 설정 페이지를 사용하여 모델의 이름과 설명을 변경합니다. 모델의 신뢰도 임계치를 수정할 수도 있습니다. 신뢰도 임계치는 모델이 의도를 예측할 수 있는 신뢰도를 결정합니다. 자세한 내용은 [NLU 모델 설정](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/w8OJ0U4s76uXJSF~KUkLCw "NLU 모델 개요의 설정 페이지에서 모델의 이름, 설명 또는 신뢰도 임계치를 변경합니다.") 문서를 참조하십시오. * **[모델 생성](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/OpF1UBfAEpojjAFw7UgLqA)** 모델을 생성하는 것은 인스턴스에서 (NLU)를 활용 자연어 이해 하기 위한 첫 번째 단계입니다. 에 AI 검색NLU 워크벤치대한 가상 에이전트 모델을 만들고 . * **[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. * **[모델 테스트 및 게시](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/XO5ZNaoD9mU8Jq1bs8ppFQ)** 모델의 성능을 NLU 평가하여 개선 영역을 식별합니다. 그런 다음 모델을 게시하여 다음과 같은 가상 에이전트다른 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 합니다. * **[NLU에서 관련 없음 탐지](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Qfiw_Ld8g6E~M3NlMDcPDw)** 관련 없음 감지로 채팅에 집중할 수 가상 에이전트 있습니다. 관련 없음 탐지 기능을 사용하여 관련 없는 발화에 대한 예측을 방지하도록 모델을 교육 NLU 합니다. * **[모델 조정](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/93KMz13A_9IyQfvQXm_F4w)** 의 NLU 워크벤치모델 개요에서 모델 조정 단계를 열어 전문가 피드백 루프의 사용자 발언을 검토하고 통합합니다. * **[NLU 모델 설정](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/w8OJ0U4s76uXJSF~KUkLCw)** NLU 모델 개요의 설정 페이지에서 모델의 이름, 설명 또는 신뢰도 임계치를 변경합니다.