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sourceDocument: Habilitar IA do Xanadu
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/pt-BR/xanadu/intelligent-experiences

 Release :

    - xanadu

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    - pt-BR

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    - Habilitar IA do Xanadu

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    - platai

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    - Platform


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# Criar e treinar seu modelo

# Criar e treinar seu modelo {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Xanadu
* 
* Atualizado 1 de ago. de 2024
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 3 min. de leitura

Depois de criar um modelo, crie o conteúdo do modelo adicionando intenções, entidades, vocabulário e enunciados de conjunto de testes. O conteúdo do modelo NLU determina como o modelo responde às entradas do usuário.  
Os modelos são compostos pelo seguinte conteúdo:

* Intenções: uma ação que o usuário deseja realizar ou que a aplicação realize.
* Entidades: objeto ou contexto de uma ação.
* Vocabulário: adicione vocabulário para ajudar seu modelo a entender o intervalo de palavras nos enunciados dos usuários.
* Conjunto de testes: para avaliar o desempenho do modelo, adicione enunciados de teste e as intenções que você espera que sejam previstas para esses enunciados.
{#managing-model-content__ul_adv_kxb_krb}

Para acessar o conteúdo do modelo, navegue até Workbench de NLUModelos. A guia Virtual Agent é aberta por padrão. Selecione a guia da aplicação do seu modelo e selecione o nome do modelo para abrir a página de detalhes do modelo. No cartão Criar e treinar seu modelo, selecione Exibir fase.

## Tentativas {#managing-model-content__section_ps1_r1c_krb}

Quando seu modelo recebe a entrada do usuário, ele usa uma intenção para executar uma ação do sistema. Por exemplo, um usuário digita <kbd class="ph userinput">Tenho um problema crítico com um laptop lento</kbd>. O modelo corresponde à entrada do enunciado com a intenção #TroublehootSlowComputer. Se a intenção estiver vinculada a um tópico Virtual Agent, ela acionará outras ações.

As intenções contêm enunciados de treinamento ou exemplos de entradas do usuário que acionariam a ação do sistema. Forneça enunciados realistas que o modelo pode encontrar dos usuários. A qualidade dos enunciados de treinamento afeta a precisão do seu modelo.

Para obter mais informações, consulte [Intenções do NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/OvH91XUMvZ2cZ9nlWIBuow "As intenções orientam as respostas dos seus modelos correspondendo uma ação do sistema às entradas do usuário. Modelos com boas intenções ajudam Virtual Agent e a pesquisa a responder aos usuários com precisão.").

## Entidades {#managing-model-content__section_ckf_y1c_krb}

Suas intenções usam entidades para fornecer contexto adicional para o modelo ao receber entradas. No exemplo do computador, o laptop é a entidade ou o objeto da ação.

As entidades NLU se enquadram em duas categorias: definidas pelo sistema e definidaspelo usuário. Entidades do sistema como DATA, HORA e LOCAL estão disponíveis por padrão em sua instância. Você pode criar suas próprias entidades definidas pelo usuário para fornecer associações adicionais e significado para seus requisitos de negócios.

Todas as entidades são reutilizáveis em outros modelos de NLU. No entanto, você deve adicioná-los a um enunciado de treinamento para cada modelo usá-los.

Para obter mais informações, consulte [Entidades de NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ir5k9DxQS8~XGcorpOPuuA "As entidades fornecem ao seu modelo contexto adicional ao receber a entrada do usuário. Adicione entidades aos seus enunciados e intenções para melhorar as previsões do seu modelo Compreensão da linguagem natural (NLU).").

## Vocabulário {#managing-model-content__section_yxv_dbc_krb}

A entrada dos usuários pode conter uma grande variedade de palavras e frases. Além disso, seu modelo pode não entender alguns termos usados em domínios especializados ou áreas de negócios.

Para melhorar a capacidade do seu modelo de entender uma ampla variedade de entradas do usuário, você pode definir sinônimos criando itens de vocabulário.

Por exemplo, seu modelo inclui uma entidade para o termo computador. Quando um usuário digita <kbd class="ph userinput">Preciso de um novo computador</kbd>, o modelo sabe como responder. No entanto, se um usuário inserir <kbd class="ph userinput"> <dfn class="term">laptop </dfn> </kbd> ou <kbd class="ph userinput">estação</kbd>de trabalho , o modelo poderá falhar em prever a intenção. Você pode adicionar vocabulário ao modelo para treiná-lo para entender sinônimos e variações.

Você também pode usar tabelas e listas como fontes de vocabulário. Seus modelos podem pesquisar as origens de vocabulário ao prever as intenções.

Para obter mais informações, consulte [Vocabulário de NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ZnSg0p9f6AjZPqcy_AdnzA "Use NLU itens de vocabulário para ajudar o sistema a reconhecer as várias maneiras pelas quais os usuários expressam suas solicitações. Use origens de vocabulário para ajudar o sistema a reconhecer objetos em tabelas ou listas, como nomes de salas de conferência ou itens do catálogo.").

## Conjunto de testes {#managing-model-content__section_rgz_xvd_dwb}

Seu modelo contém um conjunto de testes padrão que você pode usar para avaliar o desempenho do modelo. Inicialmente, o conjunto de testes está vazio, pronto para ser preenchido com seu conteúdo. Adicione enunciados de teste e suas intenções esperadas para criar o conjunto de testes.

Para obter mais informações, consulte [Criação e gestão de conjunto de testes](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/YgaY~s3mslIJCH0Myu2W5Q "Use o conjunto de testes padrão do modelo NLU para testar o desempenho e a precisão do modelo. Gerencie seu conjunto de testes ao longo do tempo criando ou atualizando seu conteúdo no Workbench de NLU.").

## Painel de teste {#managing-model-content__section_hg5_y1x_trb}

Acesse o painel de teste clicando em Treinar modelo ou Experimentar modelo na fase Criar e treinar seu modelo. O treinamento incorpora novo conteúdo ao seu modelo. Com o modelo Experimentar, você pode inserir manualmente enunciados individuais para testar quais intenções o modelo prevê para eles.

Para obter mais informações, consulte [Treine e teste seu modelo de NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/fdPA1CzfDrRE3LRbXXwdSw "Treine e teste seu modelo iterativamente para que suas intenções e entidades sejam validadas, compiladas e salvas em seu modelo.").

Você também pode usar o painel de teste para fornecer feedback sobre as previsões do seu modelo. Seu feedback ajuda a melhorar a previsão de intenção. Consulte [Feedback do painel de teste](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/cEZvADX1IyMMqY~tdxE~1w "Ao testar seu modelo NLU na seção Testar modelo do painel de teste, use este recurso para fornecer feedback sobre as previsões de intenção do modelo.").

## Configurações {#managing-model-content__section_n1j_xsj_krb}

Use a guia Configurações para editar o nome, a descrição resumida e o limite de confiança do modelo. Você não pode mudar o idioma ou a finalidade do modelo.

Para obter mais informações sobre o limite de confiança, consulte [Teste e publique seu modelo](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bTsznRgzV32vXRAR_BHzsQ "Avalie o desempenho do seu modelo NLU para identificar áreas de melhoria. Em seguida, publique seu modelo para disponibilizá-lo para outras aplicações, como Virtual Agent."). Para obter mais informações sobre Configurações, consulte [Configurações do modelo de NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/8eVNDapiqgpxGsnrPtnjoQ "Altere o nome, a descrição ou o limite de confiança do modelo NLU na página Configurações da visão geral do modelo.").
* **[Intenções do NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/OvH91XUMvZ2cZ9nlWIBuow)**   
  As intenções orientam as respostas dos seus modelos correspondendo uma ação do sistema às entradas do usuário. Modelos com boas intenções ajudam Virtual Agent e a pesquisa a responder aos usuários com precisão.
* **[Entidades de NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ir5k9DxQS8~XGcorpOPuuA)**   
  As entidades fornecem ao seu modelo contexto adicional ao receber a entrada do usuário. Adicione entidades aos seus enunciados e intenções para melhorar as previsões do seu modelo Compreensão da linguagem natural (NLU).
* **[Vocabulário de NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ZnSg0p9f6AjZPqcy_AdnzA)**   
  Use NLU itens de vocabulário para ajudar o sistema a reconhecer as várias maneiras pelas quais os usuários expressam suas solicitações. Use origens de vocabulário para ajudar o sistema a reconhecer objetos em tabelas ou listas, como nomes de salas de conferência ou itens do catálogo.
* **[Criação e gestão de conjunto de testes](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/YgaY~s3mslIJCH0Myu2W5Q)**   
  Use o conjunto de testes padrão do modelo NLU para testar o desempenho e a precisão do modelo. Gerencie seu conjunto de testes ao longo do tempo criando ou atualizando seu conteúdo no Workbench de NLU.
* **[Treine e teste seu modelo de NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/fdPA1CzfDrRE3LRbXXwdSw)**   
  Treine e teste seu modelo iterativamente para que suas intenções e entidades sejam validadas, compiladas e salvas em seu modelo.
* **[Feedback do painel de teste](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/cEZvADX1IyMMqY~tdxE~1w)**   
  Ao testar seu modelo NLU na seção Testar modelo do painel de teste, use este recurso para fornecer feedback sobre as previsões de intenção do modelo.