시작
Kore.ai 대화형 플랫폼
챗봇 개요
자연어 처리(NLP)
봇 개념 및 용어들
빠른 시작 가이드
봇 빌더 접근 방법
사용 고지 사항 (영어)
Kore.ai 봇 빌더로 작업하기
봇 구축 시작하기
릴리스 정보
현재 버전 (영어)
이전 버전 (영어)

개념
디자인
스토리보드
대화 작업
개요
Using the Dialog Builder Tool
노드 유형
사용자 의도 노드
대화 노드
엔티티 노드
양식 노드
확인 노드
서비스 노드
봇 조치 노드
Service Node
WebHook 노드
스크립트 노드
노드 그룹화하기
Agent Transfer Node
사용자 프롬프트
음성 통화 속성
대화 관리
노드 및 전환
구성 요소 전환
컨텍스트 개체
이벤트 기반 봇 조치
지식 그래프
소개
지식 추출
지식 그래프 생성
봇에 지식 그래프 추가
그래프 생성
지식 그래프 작성
FAQ 추가
작업 실행
기존 소스에서 FAQ 구축
특성, 동의어 및 불용어
변수 네임스페이스 관리
수정
용어 편집 및 삭제
용어 편집 및 삭제
질문과 응답 편집
Knowledge Graph Training
지식 그래프 분석
봇 온톨로지 가져오기 및 내보내기
지식 그래프 가져오기
지식 그래프 내보내기
지식 그래프 생성
CSV 파일에서
JSON 파일
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. Integrations
  2. External NLU Adapters

External NLU Adapters

Kore.ai has one of the best NLP engines in the market including the unique Multiengine NLP capability. However, to provide integration flexibility and let the customers use the NLU engine of their preference with other features of the platform, Kore.ai provides an ability to make an external NLU engine co-exist with our built-in NLP engines.

Overview

The Kore.ai XO Platform provides an option to configure and enable an external NLU adapter for your Virtual Assistant so that you can easily use the NLU models built and trained on the other engine. Integration with external NLU engines is provided on the platform as an additional helpful feature for Intent and Entity detection. All other functionalities are managed on the Kore.ai XO Platform. When the adapter is enabled, the external engine’s intent or entity detection takes precedence. However, Kore.ai proprietary NLU acts as a fallback, in case the external engine fails to detect an intent or entity. Additionally, you have the option to continue training intents on the XO Platform while also utilizing previously trained intents from the external engine.

The Build → Integration → External NLU page has the list of available adapters

Note: This is a VA specific configuration. Different VAs in a workspace can use different external NLU engines. In the 10.0 release only the Dialogflow ES adapter is supported. Kore.ai Platform would extend support for other adapters soon.

Adapter Configuration

Steps to configure an external NLU adapter:

  1. Click on the External NLU adapter corresponding to the engine you want to use for intent and entity detection, to configure the settings.
  2. Provide the configuration details required for establishing authorized connection between the Kore.ai and the external engine.
    Note: Authorization keys and other parameters configured here are required by the external engine to allow APIs access.
  3. In the platform specific settings, by default De-identification of PII data is selected as No as shown in the preceding screenshot.
    Note: De Identification of PII data means removing or masking PII data in order to reduce the risk of disclosure of user’s sensitive information that is connected with the data. If the de-identification of PII is disabled for the External NLU Adapter, any API call being made to the external NLU will send the masked PII data in the payload. If you select the option – do not de-identify PII data from the user input, intent or entity detection may not work properly. To know more about PII data, see Redacting Personally Identifiable Information.
  4. Click Save, to save the configurations.
  5. You can check the External NLU connectivity by clicking TEST. On successful completion of the test, the following message is displayed.

    Note: You can configure multiple external adapters but you can enable only one external NLU adapter at a time. You can test the connection for an adapter that has all the mandatory fields configured. The test can be executed even if the adapter is not enabled.
  6. External NLU can be enabled either by updating the configuration setting to Yes under the Enable External NLU Adapter option in the configuration panel, or by using the Enable/Disable option that is displayed on clicking the ellipsis icon.
    Note: Starting from 10.1 released on 16-April-2023, the Universal Bots (UB) allows you to link bots that are using external NLU alongside other bots using built-in NLP. However, the UB dialog tasks and linked bot qualification always use Platform’s built-in NLP.

Note: External NLU is supported only for intent, Entity nodes and FAQs.

See Dialogflow Engine to understand the Dialogflow usage. See Test and Debug to know how to test your virtual assistant to validate the external NLU and to understand the conversation behavior.

External NLU Adapters

Kore.ai has one of the best NLP engines in the market including the unique Multiengine NLP capability. However, to provide integration flexibility and let the customers use the NLU engine of their preference with other features of the platform, Kore.ai provides an ability to make an external NLU engine co-exist with our built-in NLP engines.

Overview

The Kore.ai XO Platform provides an option to configure and enable an external NLU adapter for your Virtual Assistant so that you can easily use the NLU models built and trained on the other engine. Integration with external NLU engines is provided on the platform as an additional helpful feature for Intent and Entity detection. All other functionalities are managed on the Kore.ai XO Platform. When the adapter is enabled, the external engine’s intent or entity detection takes precedence. However, Kore.ai proprietary NLU acts as a fallback, in case the external engine fails to detect an intent or entity. Additionally, you have the option to continue training intents on the XO Platform while also utilizing previously trained intents from the external engine.

The Build → Integration → External NLU page has the list of available adapters

Note: This is a VA specific configuration. Different VAs in a workspace can use different external NLU engines. In the 10.0 release only the Dialogflow ES adapter is supported. Kore.ai Platform would extend support for other adapters soon.

Adapter Configuration

Steps to configure an external NLU adapter:

  1. Click on the External NLU adapter corresponding to the engine you want to use for intent and entity detection, to configure the settings.
  2. Provide the configuration details required for establishing authorized connection between the Kore.ai and the external engine.
    Note: Authorization keys and other parameters configured here are required by the external engine to allow APIs access.
  3. In the platform specific settings, by default De-identification of PII data is selected as No as shown in the preceding screenshot.
    Note: De Identification of PII data means removing or masking PII data in order to reduce the risk of disclosure of user’s sensitive information that is connected with the data. If the de-identification of PII is disabled for the External NLU Adapter, any API call being made to the external NLU will send the masked PII data in the payload. If you select the option – do not de-identify PII data from the user input, intent or entity detection may not work properly. To know more about PII data, see Redacting Personally Identifiable Information.
  4. Click Save, to save the configurations.
  5. You can check the External NLU connectivity by clicking TEST. On successful completion of the test, the following message is displayed.

    Note: You can configure multiple external adapters but you can enable only one external NLU adapter at a time. You can test the connection for an adapter that has all the mandatory fields configured. The test can be executed even if the adapter is not enabled.
  6. External NLU can be enabled either by updating the configuration setting to Yes under the Enable External NLU Adapter option in the configuration panel, or by using the Enable/Disable option that is displayed on clicking the ellipsis icon.
    Note: Starting from 10.1 released on 16-April-2023, the Universal Bots (UB) allows you to link bots that are using external NLU alongside other bots using built-in NLP. However, the UB dialog tasks and linked bot qualification always use Platform’s built-in NLP.

Note: External NLU is supported only for intent, Entity nodes and FAQs.

See Dialogflow Engine to understand the Dialogflow usage. See Test and Debug to know how to test your virtual assistant to validate the external NLU and to understand the conversation behavior.

메뉴