NLP 임곗값 및 설정을 업데이트합니다
이 API를 사용하려면 앱은 NLP 설정의 봇 빌더 API 범위가 필요합니다. 또는 테스트 및 학습에서 NLP 설정의 관리자 API 범위가 필요합니다.
POST https://{{host}}/api/public/bot/{{BotID}}/configurations?language={{languageCode}}&groupName={{groupName}}
쿼리 매개 변수
| 매개 변수 | 필수/선택 사항 | 설명 | 
|---|---|---|
| host | 필수 | 환경 URL(예: https://bots.kore.ai) | 
| BotID | 필수 | 봇 ID 또는 스트림 ID. 봇의 일반 설정 페이지에서 이를 액세스할 수 있습니다. | 
| languageCode | 필수 | 이러한 설정을 업데이트해야 하는 봇 언어입니다. | 
| groupName | 다중 ML 모델에 필요 | GroupName을 사용하여 특정 그룹의 ML 매개 변수를 업데이트할 수 있습니다. 봇 수준 의도 모델 설정 groupName을 업데이트하려면 그룹 이름을 "봇 수준 의도 모델"로 설정해야 합니다. | 
본문 매개 변수
매개 변수는 업데이트해야 하는 임곗값 설정에 따라 달라집니다. 다음은 다양한 임곗값 설정에 대한 전체 매개 변수 목록입니다.
설정 업데이트
머신 러닝 엔진
이 섹션에서는 머신 러닝 엔진과 관련된 설정을 다룹니다. 설정에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
{
    "configurations": [
        {
            "mode": "ml",               // Machine Learning Engine
            "exactMatchThreshold": 90,  // ML Definitive Score - value in range [80-100]
            "minThreshold": 0.4,        // ML threshold - value in range [0-1]
        }
    ],
    "mlParams": {
        "intentParams": {
            "useSynonyms": true,       // Bot Synonyms 
            "useStopwords": true,      // Stopwords 
            "usePlaceholders": true,   // Entity Placeholders 
            "features": "n_gram"       // Feature Extraction - value in range [skip_gram, n_gram]
            "skip_gram": {             // features should be 'skip_gram'
                "seqLength": 2,        // Sequence Length - value in range [2-4]
                "maxSkipDistance": 1   // Maximum Skip Distance - value in range [1-3]
              },
            "ngram": 3,                // ngram Sequence Length - value in range [1-4]
                                       // features should be ‘n_gram’
        },
        "nerParams": {
            "type": "corenlp"          // NER Model
                                       // could be "corenlp" for  Conditional Random Field 
                                       //       or "spacy" -  Deep Neural Network
         }
    }
}
		Fundamental Meaning Engine
이 섹션에서는 엔진의 기본 의미와 관련된 설정을 다룹니다. 설정에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
{
    "configurations": [
        {
            "mode": "cs",            // Fundamental Meaning Engine
            "labelMatch": true       // Intent Detection using Task Name Words
            "isFMThreshold": true,   //FM Threshold
            "fmThreshold": 15        //FM Threshold value
        }
  ]
}
		지식 그래프 엔진
이 섹션에서는 지식 그래프 엔진과 관련된 설정을 다룹니다. 설정에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
{
    "configurations": [ THRESHOLDS & CONFIGURATIONS 
         {
            "mode": "faq",  
            "autoSpellCorrectEnabled": true,             // Auto Correction
            "useBotSynonyms": true,                      // Bot Synonyms
            "enPatternLemma": false,                     // Lemmatization using Parts of Speech
            "pathCoverage": 50,                          // Path Coverage - value in range [0-100]
            "exactMatchThreshold": 95,                   // Minimum and Definitive Level for Knowledge Tasks 
                                                         // value in range [0-100] 
                                                         // should be more than minThreshold & maxThreshold
            "maxThreshold": 80,                          // Probable range for Knowledge Task 
                                                         // value in range [0-100] 
                                                         // should be between minThreshold & exactMatchThreshold 
            "minThreshold": 60,                          // Low confidence range for Knowledge Task 
                                                         // value in range [0-100] 
                                                         // should be less than maxThreshold & exactMatchThreshold  
            "suggestionsCount": 3,                       // KG suggestionsCount | [0-5]
            "taskMatchTolerance": 35,                    // Proximity of Suggested Matches | [0-50]
            "longResponses": {
                "readMore": true,                        // Manage Long Responses
                "useCustomReadMoreURL": true,            // readMore should be true
                "customReadMoreURL": "www.siteurl.com"   // readMore link; readMore should be true
              },
            "searchInAnswer": {
                "enabled": true,                         //  Search in Answer
                "notifyUser": true,                      // Inform end user that it is a probable answer
                "responseType": "relevantWithReadMore",  // can be "complete" - Show complete response, 
                                                         //      or "relevant" - Show only the relevant paragraph,
                                                         //      or "relevantWithReadMore" - Show only the relevant paragraph with “read more” link ]
                "customReadMoreURL": "www.siteurl.com",  // “read more” link 
                "useCustomReadMoreURL": true             // enabled should be true
            }
            "qualifyContextualPaths": false,             // Qualify Contextual Paths
        }
 ]
}
		순위 및 해결 엔진
이 섹션에서는 순위 및 해결 엔진과 관련된 설정을 다룹니다. 설정에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
{
    "configurations": 
        {
            "mode": "rr",                 // Ranking and Resolver Engine
            "taskMatchTolerance": 2,      // Proximity of Probable Matches - value in range [0-20]
            "useDependencyParser": true,  // Dependency Parsing Model 
            "minMatchVal": 0.4,           // Minimum Match Score - value in range [0-1] 
                                          // useDependencyParser should be true
            "rankingParameters": ""       //  Advanced Configurations                                           
                                          // useDependencyParser should be true
            "intentRescoring": false,     // Rescoring of Intents
            "isPreferDefinitiveMatch": true // Prefer Definitive Matches
        }
 ]
}
		고급 NLP 설정
이 섹션에서는 자연어 -> 학습의 고급 NLP 설정 섹션에 나와 있는 설정을 참조합니다. 설정에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요. 다음은 위에서 언급한 고급 NLP 구성을 설정하기 위한 샘플 요청입니다.
{
    "advancedNLPSettings":[
        {
            "configurationKeyName": "NoneIntent",
            "configurationValue":true,
            "nlpEngine":"ML"
        }
    ]
}
다음은 허용 가능한 고급 NLP 설정 및 가능한 값의 전체 목록입니다. 복합어 분할
{
        "configurationName": "Split Compound Words",
        "configurationKeyName": "splitCompoundWords",
        "desc": "The settings enables splitting of the compound words into multiple stems and then process the individual stem",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "Boolean",
        "range": [true, false],
        "defaultValue": false,
        "requiresTraining": true,
        "language": ["de", "nl"],
        "isChild": false
    }
의도 없음
{
        "configurationName": "None Intent",
        "configurationKeyName": "NoneIntent",
        "desc": "Once enabled, a None intent is created which reduces the chances of getting a false positive for an intent match using ML engine",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "Boolean",
        "range": [true, false],
        "defaultValue": true,
        "requiresTraining": true,
        "language": "ALL",
        "isChild": false
    }
코사인 유사도 감소
{
        "configurationName": "Cosine similarity dampening",
        "configurationKeyName": "cosineSimilarityDampening",
        "desc": "Avoid penalty on short length questions using Cosine Similarity Dampening",
        "nlpEngine": "KG",
        "dataType": "Boolean",
        "range": [true, false],
        "defaultValue": true,
        "requiresTraining": false,
        "language": "ALL",
        "isChild": false
    }
네트워크 유형
{
        "configurationName" : "Network Type",
        "configurationKeyName" : "network",
        "desc" : "Networks available for intent training",
        "nlpEngine" : "ML",
        "dataType" : "enum",
        "range" : ["Standard","MLP-BOW","MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN", "KoreBERT"],
        "defaultValue": "Standard",
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : false
    }
에포크(Epoch)
{
        "configurationName": "Epochs",
        "configurationKeyName": "epochs",
        "desc": "Number of iterations in training the model",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "Number",
        "range": [20, 300],
        "defaultValue": 20,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-BOW","MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN","KoreBERT"]
    }
배치 크기
{
        "configurationName" : "Batch Size",
        "configurationKeyName" : "batch_size",
        "desc" : "Number of training samples used for each batch while training",
        "nlpEngine" : "ML",
        "dataType" : "Number",
        "range" : [10,30],
        "defaultValue":10,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-BOW","MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN","KoreBERT"]
    }
학습률
{
        "configurationName": "Learning rate",
        "configurationKeyName": "lr",
        "desc": "Learning rate is a hyper-parameter that controls how much we are adjusting the weights of our network with respect to the loss gradient",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "enum",
        "range": [1e-4, 1e-3, 1e-2],
        "defaultValue": 1e-3,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-BOW","MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN","KoreBERT"]
    }
Dropout
{
        "configurationName": "Dropout",
        "configurationKeyName": "dropout",
        "desc": "Regularization parameter to avoid overfitting of the model",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "Number",
        "range": [0, 0.8],
        "defaultValue": 0,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-BOW","MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN", "KoreBERT"]
    }
벡터화
{
        "configurationName": "Vectorizer",
        "configurationKeyName": "vector_type",
        "desc": "Feature extraction technique on training data",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "enum",
        "range": ["count", "tfidf"],
        "defaultValue": "count",
        "requiresTraining": true,
        "language": "ALL",
        "isChild": true,
        "parentConfiguration": "network",
        "requiredParentInput": ["MLP-BOW"]
    }
최대 시퀀스 길이
{
        "configurationName": "Maximum sequence length",
        "configurationKeyName": "max_seq_length",
        "desc": "Length of the training sample or user input",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "Number",
        "range": [10, 30],
        "defaultValue": 20,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN","KoreBERT"]
    }
임베딩 유형
{
        "configurationName": "Embeddings Type",
        "configurationKeyName": "word_embedding_type",
        "desc": "Feature extraction technique on training data",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "enum",
        "range": ["generated", "pretrained", "random"],
        "defaultValue": "random",
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN", "KoreBERT"]
    }
임베딩 차원
{
        "configurationName": "Embeddings Dimensions",
        "configurationKeyName": "embedding_dim",
        "desc": "Embeddings Dimensions to be used in featurization",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "Number",
        "range": [100, 400],
        "defaultValue": 300,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN", "KoreBERT"]
    }
K Fold 교차 검증
{
        "configurationName" : "kfold",
        "configurationKeyName" : "kfold",
        "desc" : "kfold parameter for Crossvalidation",
        "nlpEngine" : "ML",
        "dataType" : "Number",
        "range" : [2,10],
        "defaultValue": 5,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : false
    }
의도 이름으로서의 FAQ 이름
{
        "configurationName": "FAQ Name as Intent Name",
        "configurationKeyName": "FAQ_Name_Intent_Name",
        "desc": "Enable to use FAQ Name as Intent Name. ",
        "nlpEngine": "KG",
        "dataType": "Boolean",
        "range": [true, false],
        "defaultValue": false,
        "requiresTraining" : false,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : false
    }
퍼지 매치
{
        "configurationName" : "Fuzzy Match",
        "configurationKeyName" : "fuzzyMatch",
        "desc" : "This setting enables the use of the fuzzy matching algorithm for intent identification",
        "nlpEngine" : "ML",
        "dataType" : "Boolean",
        "range" : [true,false],
        "defaultValue": true,
        "requiresTraining" : false,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : false
    }
부정어 처리
{
        "configurationName" : "Handle Negation",
        "configurationKeyName" : "f_negation",
        "desc" : "This setting enables the handling of negated words in intent identification",
        "nlpEngine" : "ML",
        "dataType" : "Boolean",
        "range" : [true,false],
        "defaultValue": true,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : ["en", "es"],
        "isChild" : false
    }
다중 발생 무시
{
        "configurationName" : "Ignore Multiple occurences",
        "configurationKeyName" : "binary",
        "desc" : "This setting enables to just use presence or absence of a term instead of the raw counts",
        "nlpEngine" : "ML",
        "dataType" : "Boolean",
        "range" : [true,false],
        "defaultValue": false,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : ["en"],
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-BOW"]
    }
사용자 발화의 엔티티 플레이스홀더
{
        "configurationName": "Test PlaceHolders",
        "configurationKeyName": "TestPlaceHolders",
        "desc": "Enable to replace entity values present in the user input with the corresponding entity placeholders during prediction",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "Boolean",
        "range": [true, false],
        "defaultValue": true,
        "requiresTraining": false,
        "language": "ALL",
        "isChild": false
    }
		설정 삭제
설정을 삭제하려면 위 섹션에서 언급한 설정 이름을 다음과 같이 사용합니다.
curl --location -g --request POST \
  'https://{{host}}/api/public/bot/{{bot-id}}/configurations?language={{languageCode}}' \
  --header 'auth: YOUR_JWT_ACCESS_TOKEN' \
  --header 'content-type: application/json' \
  --data-raw '{
    "delete": {
        "advancedNLPSettings": [
            "kfold"
        ]
    }
}'
		설정 재설정
설정을 재설정하려면 위 섹션에서 언급한 설정 이름을 다음과 같이 사용합니다.
curl --location -g --request POST \
  'https://{{host}}/api/public/bot/{{bot-id}}/configurations?language={{languageCode}}' \
  --header 'auth: YOUR_JWT_ACCESS_TOKEN' \
  --header 'content-type: application/json' \
  --data-raw '{
      "reset": {
         "faq": [
             "pathCoverage",                // Path Coverage
             "suggestionsCount",            // KG suggestionsCount
             "minimumAndDefinitiveLevels",  // Minimum and Definitive Level for Knowledge Tasks (will reset all three values)
             "taskMatchTolerance"           // Proximity of Suggested Matches
        ],
        "ml": [
            "exactMatchThreshold",          // ML Definitive Score 
            "minThreshold"                  // ML threshold 
        ],
        "rr": [
            "taskMatchTolerance",           // Proximity of Probable Matches
            "minMatchVal"                   // Minimum Match Score
        ],
        "mlParams": [
            "ngram",                        // ngram Sequence Length
            "seqLength",                    // Sequence Length
            "maxSkipDistance"               // Maximum Skip Distance
        ]
    }
}'
		권한 부여
다음과 같이 헤더에 JWT와 API를 호출합니다. auth: {{JWT}}
콘텐츠 유형 응답
application/json
샘플 요청
curl --location -g --request POST \
  'https://{{host}}/api/public/bot/{{bot-id}}/configurations?language={{languageCode}}' \
  --header 'auth: YOUR_JWT_ACCESS_TOKEN' \
  --header 'content-type: application/json' \
  --data-raw '{
    "advancedNLPSettings": [
        {
            "configurationKeyName": "NoneIntent",
            "configurationValue": true,
            "nlpEngine": "ML"
        }
    ],
    "configurations": [
        {
            "mode": "ml",
            "exactMatchThreshold": 85,
            "useDependencyParser": true,
            "minThreshold": 0.2
        },
        {
            "mode": "faq",
            "useBotSynonyms": true,
            "searchInAnswer": {
                "enabled": true,
                "notifyUser": false,
                "responseType": "relevantWithReadMore",
                "customReadMoreURL": "aa",
                "useCustomReadMoreURL": true
            }
        }
    ],
    "mlParams": {
        "intentParams": {
            "features": "skip_gram",
            "skip_gram": {
                "seqLength": 3,
                "maxSkipDistance": 2
            }
        }
    },
    "nlSettings": {
        "enableAutoUtteranceAddition": false,
        "enableNegativePatterns": true
    }
}'
		샘플 응답
[
    {
        "message": "Training Queued.",
        "Training_ID": "5d14b03edba48abcb44375a1"
    }
]