Este artículo detalla cómo puede capacitar a Luma periódicamente para mejorar la precisión en la coincidencia de frases del usuario con habilidades en el Tenant. Capacitar a Luma significa capacitar el motor de PLN sobre cómo comprender mejor el idioma del usuario. Cuantas más frases se envíen al motor de PLN, mejor será la coincidencia entre habilidades y frases e incluso con frases que no existen. Esto ayuda a mejorar la experiencia del usuario con Luma.
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Descripción general
Una habilidad de Luma se activa cuando el enunciado del usuario coincide con frases del usuario asociadas con la habilidad. Al generar la habilidad, los desarrolladores y los administradores pueden proporcionar una lista de frases del usuario con la que el usuario puede solicitar la habilidad de diferentes maneras. Cuando Luma no encuentra ninguna habilidad que coincida con un enunciado por encima del umbral de reserva configurado, se marca como “Unmatched Phrase” (Frase sin coincidencia).
Las frases sin coincidencia ayudan a los desarrolladores y los administradores de habilidades en dos áreas de mejora continua:
Capacitación del motor de PLN mediante la adición de frases sin coincidencia del usuario a habilidades existentes.
Identificación de solicitudes de usuarios que el bot no resolvió para que puedan desarrollarse como habilidades más adelante.
Hay dos formas de capacitar a Luma en estas frases sin coincidencia:
Capacitación supervisada
Capacitación automatizada
Capacitación supervisada
Como parte de la capacitación supervisada, un desarrollador o administrador del Tenant puede identificar y asociar frases sin coincidencia a habilidades en Luma.
Frases sin coincidencia
Vaya a la pestaña Unmatched Phrases (Frases sin coincidencia) en la página Supervised Training (Capacitación supervisada) en Bot.
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Todas las frases sin coincidencia (frases introducidas por usuarios que no coinciden con ninguna habilidad según la configuración de PLN) están disponibles en esta pestaña. Puede revisar y validar estas frases antes de capacitar a Luma para identificarlas.
La siguiente información está disponible para cada frase de la lista:
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Phrase (Frase): muestra la frase que el usuario introdujo y que no coincide con ninguna habilidad disponible en el sistema.
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Conversations (Conversaciones): muestra el total de conversaciones en las que un usuario específico usó la frase sin coincidencia durante las conversaciones con Luma.
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Last Used Channel (Último canal utilizado): muestra el nombre del canal donde se usó la frase sin coincidencia por última vez.
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Last Used On (Utilizada por última vez el): muestra los detalles de fecha y hora en que la frase sin coincidencia se introdujo por última vez.
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Last Used By (Utilizada por última vez por): muestra los detalles del usuario que utilizó la frase sin coincidencia.
Status (Estado): muestra el estado actual de la frase sin coincidencia.
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Unresolved (Sin resolver): estado predeterminado de las frases sin coincidencia. Esto indica que la frase está pendiente de revisión o esperando que el administrador de inquilinos o el desarrollador le asignen una habilidad.
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This article details how you can train Luma periodically to improve the user's phrase matching accuracy with skills in the Tenant. Training Luma means training the PLN engine on how to better understand the user's language. The more phrases that are sent to the PLN engine, the better the match between skills and phrases, and even phrases that do not exist. This helps improve the user experience with Luma.
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General description
A Luma ability is activated when the user's utterance matches user phrases associated with the ability. When generating the skill, developers and administrators can provide a list of user phrases with which the user can request the skill in different ways. When Luma does not find a skill that matches a statement above the configured reservation threshold, it is marked as “Unmatched Phrase”.
The mismatched phrases help developers and skill managers in two areas of continuous improvement:
NLP engine training by adding user unmatched phrases to existing skills.
Identification of user requests that the bot did not resolve so that they can be developed as skills later.
There are two ways to train Luma on these unmatched phrases:
Supervised training
Automated training
Supervised training
As part of supervised training, a tenant developer or administrator can identify and associate unmatched phrases to skills in Luma.
Phrases without coincidence
Go to the Unmatched Phrases tab on the Supervised Training page in Bot.
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All unmatched phrases (phrases entered by users that do not match any skill based on PLN settings) are available in this tab. You can review and validate these phrases before training Luma to identify them.
The following information is available for each phrase in the list:
Phrase - Displays the phrase the user entered that does not match any skills available in the system.
Conversations - Shows the total conversations in which a specific user used the phrase without a match during conversations with Luma.
Last Used Channel - Displays the name of the channel where the unmatched phrase was last used.
Last Used On - Displays the details of the date and time the unmatched phrase was last entered.
Last Used By - Displays the details of the user who used the unmatched phrase.
Status - Displays the current status of the unmatched phrase.
Unresolved - The default state for unmatched phrases. This indicates that the phrase is pending review or waiting for the tenant manager or developer to assign a skill to it.
Reviewed - The status indicates that the phrase is reviewed, but a skill was not assigned or associated with it.
Para ver más detalles sobre la frase, la solicitud del usuario y su contexto, haga clic en el número de Conversations (Conversaciones) en el registro. Será redirigido a la página Conversation History (Historial de conversaciones) con los detalles de la conversación. Para obtener más información, consulte Historial de conversaciones.
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El umbral de confirmación se establece en 0,75.
El intervalo de proximidad es del 10 %.
La capacitación automatizada está activada.
Un usuario solicita “contraseña requerida” en Luma. Una habilidad “restablecimiento de contraseña para Outlook” ya existe en el sistema y la frase solicitada calcula una puntuación de confianza de 0,70 con respecto a la habilidad. Si no hay otra habilidad disponible dentro del intervalo de proximidad (entre 0.65 y 0,75) y el usuario confirma la habilidad para su ejecución, la frase se asociará con la habilidad “restablecimiento de contraseña para Outlook” automáticamente.
Consulte Configuración de PLN para obtener más detalles sobre las configuraciones.
Para activar la capacitación automatizada, haga lo siguiente:
Vaya a la pestaña Bot → Configurations (Configuraciones) → NLP Settings (Configuración de PLN) → Disambiguation (Desambiguación).
Desplácese hasta Confirmation Settings (Configuración de confirmación).
Cambie Automate Training With User Responses (Automatizar la capacitación con respuestas de los usuarios) y establézcalo en Active (Activo).
Haga clic en Save (Guardar) para guardar los cambios.
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Cuando la opción Automated Training (Capacitación automatizada) está activada, las respuestas positivas del usuario al mensaje de confirmación de la habilidad hacen que su frase se agregue a la habilidad. Esto mejora la capacitación automatizada en el motor de PLN.
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A user requests "password required" in Luma. A “password reset for Outlook” skill already exists in the system and the requested phrase calculates a confidence score of 0.70 for the skill. If no other skill is available within the proximity range (0.65 to 0.75) and the user confirms the skill to run, the phrase will be associated with the skill "password reset for Outlook" automatically.
See PLN Settings for more details on the settings.
To activate automated training, do the following:
Go to the Bot tab → Configurations → NLP Settings → Disambiguation.
Scroll down to Confirmation Settings.
Change Automate Training With User Responses and set it to Active.
Click Save to save the changes.
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