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그래프 생성
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수정
용어 편집 및 삭제
용어 편집 및 삭제
질문과 응답 편집
Knowledge Graph Training
지식 그래프 분석
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지식 그래프 가져오기
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지식 그래프 생성
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지식 그래프 생성
경고 작업
스몰 토크
Digital Skills
디지털 양식
Views
Digital Views
Panels
Widgets
기차
봇 성능 향상 – NLP 최적화
기계 학습
소개
모델 검증
기초 의미
지식 그래프 학습
특성
순위 및 해결
고급 NLP 설정
NLP 설정 및 지침
봇 인텔리전스
소개
컨텍스트 관리
컨텍스트 관리
대화 관리
다중 – 의도 탐지
엔티티 수정
기본 대화
정서 관리
어조 분석
Test & Debug
봇과 대화
발화 테스트
배치 테스트하기
대화 테스트
배포
채널 활성화
봇 게시
분석
봇 분석하기
Conversations Dashboard
Performance Dashboard
사용자 정의 대시보드
소개
맞춤형 메타 태그
사용자 정의 대시보드 생성 방법
Conversation Flows
NLP 지표
Containment Metrics
사용량 지표
스마트 봇
소개
범용 봇
소개
범용 봇 정의
범용 봇 생성
범용 봇 학습
범용 봇 커스터마이징
범용 봇용 추가 언어 활성화
스토어
Manage Assistant
플랜 및 사용량
Overview
Usage Plans
Support Plans
플랜 관리
봇 인증
다국어 봇
개인 식별 정보 삭제하기
봇 변수 사용
IVR 통합
일반 설정
봇 관리

방법
간단한 봇 생성하기
Design Conversation Skills
뱅킹 봇 생성
뱅킹 봇 – 자금 이체
뱅킹 봇 – 잔액 업데이트
Knowledge Graph (KG) 구축
스마트 경고를 예약하는 방법
Design Digital Skills
디지털 양식 설정 방법
디지털 보기 설정 방법
데이터 테이블에 데이터를 추가하는 방법
데이터 테이블 내 데이터 업데이트 방법
UI 양식에서 데이터 테이블에 데이터를 추가하는 방법
Train the Assistant
특성 사용 방법
의도와 엔티티에 대한 패턴 사용 방법
컨텍스트 전환 관리 방법
Deploy the Assistant
상담사 전환을 설정하는 방법
봇 기능 사용 방법
콘텐츠 변수 사용 방법
전역 변수 사용 방법
Kore.ai 웹 SDK 튜토리얼
Kore.ai 위젯 SDK 튜토리얼
Analyze the Assistant
사용자 정의 대시보드 생성 방법
사용자 지정 태그를 사용하여 봇 메트릭을 필터링하는 방법

API 및 SDK
API 참조
Kore.ai API 사용
API 목록
API 컬렉션
koreUtil Libraries
SDK 참조
상담사 전환을 설정하는 방법
봇 기능 사용 방법
콘텐츠 변수 사용 방법
전역 변수 사용 방법
소개
Kore.ai 웹 SDK 튜토리얼
Kore.ai 위젯 SDK 튜토리얼

관리
소개
봇 관리자 콘솔
대시보드
사용자 관리
사용자 관리
그룹 관리
역할 관리
봇 관리 모듈
등록
사용자 초대
사용자 등록을 위한 대량 초대 보내기
사용자 및 사용자 데이터 가져오기
Active Directory에서 사용자 동기화
보안 및 준수
싱글 사인 온 사용
보안 설정
Kore.ai 커넥터
봇 관리자용 분석
Billing (지원하지 않음)
  1. Docs
  2. Virtual Assistants
  3. What's New
  4. What’s New

What’s New

Learn about the new features and enhancements included in Kore.ai Experience Optimization Platform v10.2, released on April 27, 2024.

Key features and enhancements included in this release are summarized below.

LLM and Generative AI

Custom LLM Integration Support for Rephrase Dialog Responses

Rephrase Dialog Responses now supports Custom LLMs in addition to commercial LLMs. This allows platform users to use the rephrasing feature with their own custom-trained language models and create customized prompts tailored to their specific use cases, models, and linguistic contexts, providing greater flexibility and control over the rephrasing process and conversational experiences. Learn more.

NLP

New Pre-trained MPNet Few-shot Model for Intent Detection

The few-shot model now supports the Pre-trained MPNet embedding model for intent detection. The Pre-trained MPNet model is the advanced version of MPNet. It has been pre-trained and fine-tuned for superior accuracy and precision in intent identification compared to MPNet. Learn more.

Advantages of using the Pre-trained MPNet Model:

  • Understanding Negations: Pre-trained models get negations like “not” or “don’t” easily, unlike MPNet, which might mix things up. So, when you say, “I want to transfer funds,” and “I do not want to transfer funds,” pre-trained models know the difference, making them better at understanding what you really mean.
  • Clear Intent Differentiation: Pre-trained models are great at telling apart similar things, which can be tricky for MPNet. For example, if you say, “I want to unblock a card,” or “I want to block a card,” pre-trained models can confidently tell the difference between wanting to block or unblock a card, unlike MPNet, which might get confused.
  • Staying on Topic: Pre-trained models are good at sticking to the topic at hand. So, if you talk about increasing your credit card limit, they won’t start suggesting things unrelated to credit cards, unlike MPNet, which might go off track.
  • Easier Training: Pre-trained models need less training data compared to MPNet. This means the model can learn the same things with fewer examples, making the training process faster and simpler.

Channels

Support for Thread Handling for Virtual Assistants in Slack Channels

The Platform now offers native support for threaded conversations in the Slack channel. Users can initiate a new thread from any message within a Slack channel or direct message group.

Additionally, the platform provides extended functionality for developers. It can automatically create a new thread whenever a user @mentions the virtual assistant in a Slack channel. This behavior is configurable, giving developers control over this feature.

Digital Forms

  • Enable the “Off-the-Record Information” Flag for Digital Forms: On a digital form, when the field’s “Off the record” flag is enabled, the field data is cleared at the end of the user session and not stored in databases or logs.
  • Digital Forms Date Picker Supports Japanese: The digital form’s Date Picker now supports the Japanese language if the bot language is Japanese.

What’s New

Learn about the new features and enhancements included in Kore.ai Experience Optimization Platform v10.2, released on April 27, 2024.

Key features and enhancements included in this release are summarized below.

LLM and Generative AI

Custom LLM Integration Support for Rephrase Dialog Responses

Rephrase Dialog Responses now supports Custom LLMs in addition to commercial LLMs. This allows platform users to use the rephrasing feature with their own custom-trained language models and create customized prompts tailored to their specific use cases, models, and linguistic contexts, providing greater flexibility and control over the rephrasing process and conversational experiences. Learn more.

NLP

New Pre-trained MPNet Few-shot Model for Intent Detection

The few-shot model now supports the Pre-trained MPNet embedding model for intent detection. The Pre-trained MPNet model is the advanced version of MPNet. It has been pre-trained and fine-tuned for superior accuracy and precision in intent identification compared to MPNet. Learn more.

Advantages of using the Pre-trained MPNet Model:

  • Understanding Negations: Pre-trained models get negations like “not” or “don’t” easily, unlike MPNet, which might mix things up. So, when you say, “I want to transfer funds,” and “I do not want to transfer funds,” pre-trained models know the difference, making them better at understanding what you really mean.
  • Clear Intent Differentiation: Pre-trained models are great at telling apart similar things, which can be tricky for MPNet. For example, if you say, “I want to unblock a card,” or “I want to block a card,” pre-trained models can confidently tell the difference between wanting to block or unblock a card, unlike MPNet, which might get confused.
  • Staying on Topic: Pre-trained models are good at sticking to the topic at hand. So, if you talk about increasing your credit card limit, they won’t start suggesting things unrelated to credit cards, unlike MPNet, which might go off track.
  • Easier Training: Pre-trained models need less training data compared to MPNet. This means the model can learn the same things with fewer examples, making the training process faster and simpler.

Channels

Support for Thread Handling for Virtual Assistants in Slack Channels

The Platform now offers native support for threaded conversations in the Slack channel. Users can initiate a new thread from any message within a Slack channel or direct message group.

Additionally, the platform provides extended functionality for developers. It can automatically create a new thread whenever a user @mentions the virtual assistant in a Slack channel. This behavior is configurable, giving developers control over this feature.

Digital Forms

  • Enable the “Off-the-Record Information” Flag for Digital Forms: On a digital form, when the field’s “Off the record” flag is enabled, the field data is cleared at the end of the user session and not stored in databases or logs.
  • Digital Forms Date Picker Supports Japanese: The digital form’s Date Picker now supports the Japanese language if the bot language is Japanese.
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