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대화 작업
개요
Using the Dialog Builder Tool
노드 유형
사용자 의도 노드
대화 노드
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양식 노드
확인 노드
서비스 노드
봇 조치 노드
Service Node
WebHook 노드
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사용자 프롬프트
음성 통화 속성
대화 관리
노드 및 전환
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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. Docs
  2. Virtual Assistants
  3. Builder
  4. Knowledge Graph
  5. Knowledge AI

Knowledge AI

The XO Platform’s Knowledge AI lets you use FAQs and unstructured documents to improve intent identification for user queries. This feature includes two modules – Knowledge Graph (Ontology-based and Few-Shot) and Answer from Documents.

Knowledge Graph

The Knowledge Graph (KG) lets you turn static FAQ text into an intelligent, personalized conversational experience. There are two types of knowledge graphs:

  1. The Ontology-based Knowledge Graph lets you create an ontological structure of key domain terms and associate them with context-specific questions and their alternatives, synonyms, and Machine learning-enabled traits.
  2. The Few-Shot Knowledge Graph leverages Kore.ai’s Large Language Model (LLM) to simplify knowledge organization and KG training, letting you add FAQs to the root node without building and maintaining an ontology structure.

Learn more about the Knowledge Graph.

Answer from Documents (Beta)

Answer from Documents helps answer end-user queries from unstructured PDF documents without the need to extract individual FAQs and train them. This feature leverages LLM and Generative AI models from OpenAI or Azure OpenAI to process uploaded documents and user queries and generate answers from the documents. Learn more.

Knowledge AI

The XO Platform’s Knowledge AI lets you use FAQs and unstructured documents to improve intent identification for user queries. This feature includes two modules – Knowledge Graph (Ontology-based and Few-Shot) and Answer from Documents.

Knowledge Graph

The Knowledge Graph (KG) lets you turn static FAQ text into an intelligent, personalized conversational experience. There are two types of knowledge graphs:

  1. The Ontology-based Knowledge Graph lets you create an ontological structure of key domain terms and associate them with context-specific questions and their alternatives, synonyms, and Machine learning-enabled traits.
  2. The Few-Shot Knowledge Graph leverages Kore.ai’s Large Language Model (LLM) to simplify knowledge organization and KG training, letting you add FAQs to the root node without building and maintaining an ontology structure.

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Answer from Documents (Beta)

Answer from Documents helps answer end-user queries from unstructured PDF documents without the need to extract individual FAQs and train them. This feature leverages LLM and Generative AI models from OpenAI or Azure OpenAI to process uploaded documents and user queries and generate answers from the documents. Learn more.

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