--- 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 --- # Treine e experimente seu modelo de NLU # Treine e experimente seu modelo de NLU {#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 Treine e teste seu modelo iterativamente para que suas intenções e entidades sejam validadas, compiladas e salvas em seu modelo. ## Antes de Iniciar * Certifique-se de que o. Workbench de NLU- Plug-in principal, Workbench de NLUplug-in, e. Inteligência preditivatodos os plug-ins estão instalados e ativados. * Crie um NLUmodelo. Para obter mais informações, consulte [Criando modelos](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/T9CKhw_lK6x7YXQscDfbZg "A criação de modelos é o primeiro passo para aproveitar Compreensão da linguagem natural(NLU) em suas instâncias. Criar modelos para Virtual Agente. Pesquisa com IAem Workbench de NLU."). * Crie um ou mais NLUintenções e suas entidades associadas ao seu modelo. Para obter mais informações, consulte [Intenções do NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/e_Fxb7rshnHpzWm2r3bfOQ "As intenções orientam as respostas dos seus modelos, combinando uma ação do sistema com as entradas do usuário. Modelos com boas intenções ajudam Virtual AgentE a Pesquisa respondem aos usuários com precisão."). * Se algum enunciado fizer referência a uma fonte de vocabulário de tabela, certifique-se de que a fonte tenha sido sincronizada para que seus valores estejam disponíveis para o seu modelo. Para obter mais informações, consulte [Sincronize uma fonte de vocabulário de tabela](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/67MM2RG~oxYLVRfmdmjJSg "Sincronize as fontes de vocabulário da tabela para obter as mudanças mais recentes no ServiceNowtabela de origem. Sincronizar suas fontes de vocabulário garante seu NLUos modelos têm os valores mais recentes ao prever intenções."). * Função necessária: nlu_editor, nlu_admin ou admin. . NLUo editor deve ser atribuído ao modelo. {#test-train-nlu-model__ul_j5d_thp_zhb} ## Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa O treinamento do seu modelo salva todas as mudanças feitas no conteúdo e verifica se há conflitos ou erros. O treinamento também disponibiliza um modelo para publicação. Após o treinamento, você pode testar seu modelo inserindo enunciados individuais manualmente para ver quais intenções são previstas. Nota: Para executar um teste do seu modelo em relação a uma lista de enunciados de 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."). As respostas no meio da conversa de Atos de diálogo não podem ser experimentadas ou testadas em Workbench de NLU. Neste cenário de exemplo, você já criou conteúdo de modelo suficiente adicionando intenções, enunciados, entidades e anotações associadas. Seguindo o procedimento de exemplo, você primeiro treina seu NLUmodelo. Em seguida, você testa seu modelo inserindo enunciados manualmente para verificar os resultados da previsão e as pontuações de confiança. ## Procedimento 1. Navegar até TudoWorkbench de NLUModelos. . Virtual Agenta guia é aberta por padrão. 2. Selecione a guia da aplicação do seu modelo e, em seguida, selecione o nome do seu modelo. 3. Em Detalhes do modelo Da visão geral do modelo, certifique-se de que haja conteúdo suficiente em intenções, entidades e vocabulário. 4. Em Crie e treine seu modelo na visão geral do modelo, selecione Fase de exibição . 5. Quando o. Crie e treine seu modelo a fase é aberta, certifique-se de que o. Modelo de treinamento está selecionada. Resultado: . Modelo de treinamento exibe a última vez que o modelo foi treinado e também resume as mudanças de conteúdo desde o último treinamento, se houver. 6. Selecione Treine botão. Resultado: O sistema exibe uma barra de andamento durante o treinamento. Quando terminar, o sistema exibe uma de duas recomendações: * Quando menos de 60% das intenções do modelo são cobertas no conjunto de testes padrão, o sistema recomenda adicionar mais enunciados de teste. Consulte [Criação e gestão do conjunto de testes](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/70s0JujHT06peKq1C91kbw "Use o conjunto de testes padrão do seu NLUmodelo 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."). * Quando mais de 60% das intenções do modelo são cobertas no conjunto de testes padrão, o sistema recomenda prosseguir com o 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."). {#test-train-nlu-model__ul_nfk_lf1_hwb} 7. Para tentar enunciados individuais manualmente, selecione Tente o modelo . 8. No campo de texto em Insira um enunciado para testar , digite um enunciado e selecione Ir . ## Resultado Neste exemplo, você inseriu Preciso atualizar meu endereço residencial como o enunciado a tentar. 1. O sistema exibe o limite de confiança do modelo, que é de 76% neste exemplo. 2. Em Principais previsões , o sistema exibe todas as intenções que foram previstas com uma pontuação de confiança maior que o limite. 3. No exemplo, a intenção AtualizarEndereço é previsto com uma pontuação de confiança de 97%, que é maior que o limite de 76%. {#test-train-nlu-model__ol_i1b_ms1_hwb} . Tente o modelo os resultados também exibem ícones de polegar para cima e polegar para baixo para você fornecer feedback. Para obter mais informações, consulte [Feedback do painel de teste](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/hDT6t3ITJg461W3gCcDBSw "Ao testar seu NLUModelo Na seção Tentar modelo do painel de teste, use este recurso para fornecer feedback sobre as previsões de intenção do modelo."). ## O que Fazer Depois * Continue tentando vários enunciados para verificar se suas atualizações no conteúdo do modelo são eficazes. Consulte [Compare as versões de rascunho e publicadas do seu modelo de NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/inM2X8D0iD7_uVgPOID~~Q "Compare um rascunho treinado Compreensão da linguagem natural(NLU) para sua versão publicada mais recente. Teste e revise as mudanças para garantir que seu modelo de rascunho tenha desempenho aprimorado."). * Para testar seu modelo em relação a uma lista de enunciados de teste, use seu conjunto de testes padrão no [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.")ou navegue até [Teste em lote para vários modelos](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/eC~75ov0nPlUxM2NsIN3bw "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."). * Para ajustar o limite de confiança do modelo, use Configurações na página de visão geral do modelo. Para obter mais informações, consulte [Configurações do modelo de NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/~jrN1346OzZctbZvMKidSQ "Mude seu NLUnome, descrição ou limite de confiança do modelo no Configurações página da visão geral do modelo."). * Se você estiver satisfeito com os resultados do seu teste, [Publique seu modelo de NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/C~pF1gERrwU0MNfGOC5hLA "Publique seu Compreensão da linguagem natural(NLU) para ativá-lo e disponibilizá-lo para uso em outras aplicações que consomem NLU."). {#test-train-nlu-model__ul_x14_dzx_g3b}