--- sourceDocument: Yokohama habilitar IA sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/pt-BR/yokohama/intelligent-experiences Release : - yokohama ft:locale : - pt-BR ft:publication_title : - Yokohama habilitar IA ft:clusterId : - platai bundleId : - platai workflow : - Platform --- # Teste em lote para vários modelos # Teste em lote para vários modelos {#ariaid-title1} * Versão de lançamento: Yokohama * * Atualizado 30 de jan. de 2025 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 3 min. de leitura Teste múltiplo Compreensão da linguagem natural(NLU) em relação a um grande conjunto de enunciados para avaliar o desempenho dos modelos. Adicione conjuntos de testes, teste vários modelos e veja os resultados do teste. ## Uso resumido {#batch-testing-nlu__section_fds_blv_vnb} Use o teste em lote de vários modelos para criar e carregar conjuntos de testes compostos de enunciados e suas intenções esperadas. Em seguida, você pode executar testes em seus modelos de NLU. O teste em lote de vários modelos funciona com modelos para todos os idiomas de NLU compatíveis. Consulte [NLU suporte a idiomas](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/j6xLQgKbpxuoQ2PyIGuADw ". Workbench de NLUa aplicação fornece suporte para criação NLUmodelos em diferentes idiomas para uso em outras aplicações, como Virtual Agent."). ## Instalação {#batch-testing-nlu__section_kxx_jjd_lpb} O teste em lote de vários modelos faz parte do Workbench de NLU- Recursos avançados app disponível no ServiceNow® Store. Para usar o teste em lote de vários modelos, certifique-se de que o. Workbench de NLU- O plug-in Recursos avançados (com.snc.nlu.workbench.advanced) está ativo em sua instância. Para obter mais informações, consulte [Instalar NLU Workbench - Recursos avançados](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/b4FV_yphre0D6K5chnFzKA "Você pode instalar o. NLU Workbench - Recursos avançados aplicação ( com.snc.nlu.workbench.advanced se você tiver a função de administrador.")e. [Ative o Workbench de NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/y8wkdRCQAcWswv9t3elL5A "Ative os plug-ins a seguir para ativar o. Workbench de NLU."). ## Conjuntos de testes {#batch-testing-nlu__section_npp_clv_vnb} Conjuntos de testes são listas de enunciados e intenções correspondentes. Crie um conjunto de testes usando uma tabela em um arquivo CSV ou XLSX (pasta de trabalho do Excel). A tabela deve conter duas colunas: Uma para enunciados e outra para a intenção esperada. Seu conjunto de testes pode incluir até 10 000 linhas. Para aproveitar ao máximo o teste de seus modelos de NLU, seus conjuntos de testes devem incluir enunciados que o modelo provavelmente encontrará de seus usuários. Os enunciados de teste devem estar no mesmo idioma do modelo a ser testado. O conjunto de testes também deve incluir enunciados sem intenções esperadas. A inclusão de enunciados sem intenção esperada ajuda a avaliar a capacidade do seu modelo de detectar enunciados irrelevantes e que não devem ter intenção prevista. Ao incluir esses tipos de enunciados, o teste avalia melhor a capacidade do modelo de perceber intenções e responder aos usuários. Se o seu conjunto de testes não cobrir pelo menos 60% das intenções dos modelos, você ainda poderá executar o teste, mas o limite recomendado pode não ser o ideal. Nota: Determinados enunciados de teste serão ignorados durante o teste se a intenção esperada não corresponder a nenhuma intenção nos modelos. Para criar um conjunto de testes, consulte [Crie um conjunto de testes](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/StnG2NkyK0lydU63vgppCg "Para criar ou adicionar a um NLUconjunto de testes, você pode carregar um arquivo de enunciados de teste correspondentes às intenções corretas. Use o conjunto de testes para avaliar o desempenho do seu modelo."). Depois de ter um conjunto de testes, você pode testar modelos de NLU treinados. Para começar o teste, consulte [Execute um teste em lote de vários modelos](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/MnhwYCJVLZBz15T0OKGurw "Teste múltiplo Compreensão da linguagem natural(NLU) modelos em relação a um conjunto de testes. Avalie a qualidade de seus modelos e refine-os para melhorar a previsão de intenção."). Depois de executar um teste, seus resultados serão exibidos no Resultados do teste página. ## Resultados de testes {#batch-testing-nlu__section_syg_xct_lpb} . Resultados do teste a página lista seus testes concluídos e em andamento. Em resumo, a página de resultados mostra os modelos testados, o número de enunciados e as porcentagens de previsão. Para ver os detalhes de um resultado de teste, clique no nome do conjunto de testes. . Visão geral a página mostra informações resumidas sobre os resultados e inclui um gráfico com um detalhamento das previsões. . Intenções que precisam de atenção (modelo atual) mostra as 5 principais intenções perdidas e incorretas. Clique no nome da intenção para detalhar os enunciados de teste que foram previstos incorretamente. Use essas informações para melhorar o modelo. . Resultados detalhados lista informações sobre cada enunciado que foi testado. Aqui, você pode ver o resultado da previsão e a confiança por modelo para cada enunciado. Filtre os resultados usando a barra de pesquisa ou interagindo com as ferramentas de filtro e cabeçalhos de coluna. Você também pode exportar os resultados do teste para um arquivo CSV clicando em Exportação . O arquivo inclui as mesmas colunas da página de resultados detalhados. Para obter mais informações sobre como entender os resultados do teste, consulte [Teste e publique seu modelo](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/MkaU1dC_IbooniC35DHPnw "Avalie o desempenho do NLUmodelo para identificar áreas para melhoria. Em seguida, publique seu modelo para disponibilizá-lo para outras aplicações, como Virtual Agent."). * **[Crie um conjunto de testes](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/StnG2NkyK0lydU63vgppCg)** Para criar ou adicionar a um NLUconjunto de testes, você pode carregar um arquivo de enunciados de teste correspondentes às intenções corretas. Use o conjunto de testes para avaliar o desempenho do seu modelo. * **[Execute um teste em lote de vários modelos](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/MnhwYCJVLZBz15T0OKGurw)** Teste múltiplo Compreensão da linguagem natural(NLU) modelos em relação a um conjunto de testes. Avalie a qualidade de seus modelos e refine-os para melhorar a previsão de intenção.