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sourceDocument: Xanadu AI 활성화
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    - Xanadu AI 활성화

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    - Platform


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# 내 모델 테스트

# 내 모델 테스트 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
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* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 2분

자연어 이해 기본 테스트 세트에 대해 (NLU) 모델을 테스트합니다. 테스트는 모델이 현재 콘텐츠에서 어떻게 수행되고 있는지 결정하는 데 도움이 됩니다.

## 시작하기 전에

* NLU 모델 빌더 - 코어 플러그인, NLU 모델 빌더 플러그인, NLU 워크벤치 - 고급 기능 플러그인 및 예측 인텔리전스 플러그인이 모두 설치되고 활성화되어 있는지 확인합니다.
* 또는 AI 검색에 대해 가상 에이전트 교육된 모델이 있어야 합니다. 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.
* 모델을 테스트하기 위한 테스트 세트가 있습니다. 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.
* 필요한 역할: nlu_editor, nlu_admin 또는 admin 모델에 편집기를 할당해야 합니다.
{#test-your-model__ul_hbx_rzc_wrb}

## 이 태스크 정보

테스트 발언과 예상 의도가 포함된 기본 테스트 세트를 사용하여 모델 테스트를 실행합니다.

* 테스트 세트의 예상 의도가 모델의 의도와 일치하지 않는 경우 해당 의도가 있는 발언은 테스트에 사용되지 않습니다. 테스트 결과에는 포함되지 않습니다.
* Dialog Acts의 대화 중간 응답은 에서 시도하거나 테스트 NLU 워크벤치할 수 없습니다.
* 모델이 <kbd class="ph userinput">관련 없음</kbd>으로 표시된 발화에 대해 예측을 반환하지 않으면 해당 결과는 올바른 것으로 계산됩니다.
* 테스트 세트가 모델에서 의도의 60% 이상을 다루지 않는 경우 시스템은 신뢰도 임계치를 권장하지 않습니다. 그러나 테스트를 계속 실행할 수 있습니다.

이 예제 시나리오에서는 모델을 학습시켰고 성능을 평가하려고 합니다.

## 프로시저

1. 다음으로 이동 모두NLU 워크벤치모델.  
   탭은 가상 에이전트 기본적으로 열립니다.
2. 모델의 응용 프로그램에 대한 탭을 선택한 다음 테스트할 모델의 이름을 선택합니다.
3. 모델 개요의 모델 세부 정보 탭에서 모델 테스트 및 게시 단계에 대한 카드를 찾은 다음 단계 보기를 클릭합니다.
4. 새 테스트 실행을 선택합니다.  
   주:  
   테스트 중에는 다른 단계를 사용할 수 없습니다.
5. 새 테스트 실행 확인 대화 상자가 열리므로 확인을 선택합니다.  
   테스트가 시작되고 테스트가 진행 중입니다... 페이지가 로드됩니다.

## 결과

테스트가 완료되면 모델 테스트 및 게시 페이지가 다시 로드됩니다. 테스트 실행 날짜 필드에는 이 테스트의 날짜 및 시간이 반영됩니다.

개요 탭에는 테스트 결과 차트가 표시됩니다. 또한 상위 5개의 잘못된 의도와 상위 5개의 누락된 의도 목록도 표시합니다.

자세한 결과 탭에는 모든 테스트 발언과 예측 결과가 나열됩니다.

모델 테스트 및 게시에서 테스트 기록 보기를 클릭하거나 다음으로 이동하여 이전 테스트 결과를 볼 수 있습니다. 배치 테스트테스트 결과.

## 다음에 수행할 작업

결과를 사용하여 모델의 컨텐츠를 편집하고 개선합니다. 결과가 만족스러우면 모델을 게시하여 다음과 같은 가상 에이전트소비 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 합니다.