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  2. Virtual Assistants
  3. Builder
  4. Knowledge Graph
  5. Taxonomy-based KG

Taxonomy-based KG

Kore.ai 플랫폼은 경로 정규화를 향상시키기 위해 지식 그래프에 분류법 기반 모델을 제공합니다. 기본 지식 그래프 모델은 경로 정규화와 질문 일치와 같은 2단계 모델에서 작동합니다. 이 경로가 항상 자격이 있을 필요는 없습니다. 경로 부분 일치(임계값 이상)도 적격으로 고려되며 이러한 경로 질문은 사용자 입력을 일치시키는 데 사용됩니다. '분류법' 기반 접근 방법에서는 '경로'가 항상 완전히 일치해야 합니다. 이 경우 경로의 모든 용어가 똑같이 중요하므로 경로의 모든 용어가 완전히 일치하는 경우에만 적격으로 고려해야 합니다. 경로가 자격을 갖춘 경우 해당 경로의 질문은 사용자 입력에 대한 의도 식별로 고려됩니다. 이는 사용자의 입력에 완전한 경로가 표시되거나 가장 확신하는 질문에 답변하기 위해 사용자를 명확히 하여 지정된 경로에서 FAQ에 대한 답변을 얻으려 하는 경우 유용합니다. 이를 달성하기 위해 플랫폼의 고급 NLP 설정에서 사용자 정의 설정 설정 분류법 기반 지식 그래프를 사용할 수 있습니다. 기본적으로 이 설정은 비활성화되어 있습니다. 설정을 활성화하면 지식 그래프가 분류법 기반 접근 방법을 사용하여 FAQ를 평가합니다.

이 기능은 플랫폼의 v9.0에서 출시되었으며 (베타) 상태입니다.

사용 사례

다음 지식 그래프를 고려해 보세요.

계정과 관련된 모든 쿼리 – 열거나 닫으면 다음과 같은 결과가 나옵니다.

분류법이 활성화된 KG를 사용하면 노드/용어가 부분 일치하더라도 유용한 응답을 얻을 수 있습니다.

장점

  1. 분류법 기반 KG는 상위 수준에서 모호함을 해소하는 데 도움을 줍니다. 노드/용어는 KG 자격 조건에서 더 중요하게 간주됩니다.
  2. 기존 질문을 새 인텐트와 연결할 수 있으므로 한 리프 내에서 여러 질문을 할 수 있습니다.
  3. 사용자에게 제공하는 노드에 대한 표시 이름을 지정할 수 있습니다.

활성화

분류법 기반 사용자 정의 설정을 활성화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 유효한 자격 증명으로 Kore.ai 플랫폼에 로그인합니다.
  2. 기본적으로 봇 요약이 표시됩니다.
  3. 왼쪽 창에서 자연어 ->임계 값 및 설정을 클릭합니다.
  4. 임계값 및 설정 페이지에서 고급 NLP 설정을 클릭합니다. 고급 NLP 설정과 관련된 임계값 및 설정을 설정할 수 있습니다.
  5. 설정 선택 드롭다운 필드의 목록에서 사용자 정의 추가를 선택합니다.
  6. 사용자 정의 설정 필드에 KG_Taxonomy_Based 를 입력하고 확인을 클릭합니다 .
  7. 설정 값 필드에 활성화를 입력하고 확인을 클릭하여 설정을 저장합니다.

기능

분류법 기반 KG를 활성화하면 다음 옵션이 활성화됩니다.

  1. 각 노드/용어에 대해 다음을 수행할 수 있습니다.
    • 용어 표시 이름 입력 – 모호성 해소를 위해 사용자에게 표시됩니다.
    • 경로 자동 자격 부여 – 이 옵션을 선택하면 해당 하위 용어 중 자격이 있는 경우 자동으로 자격이 부여됩니다.
  2. 새 의도를 추가할 때 기존 질문 연결 옵션을 선택하면 사용자가 하나 이상의 용어가 포함된 부분 입력을 사용할 수 있기 때문에 유용할 수 있습니다.

참고 사항

분류법 기반 KG를 활성화한 후에는 다음 사항에 유의해야 합니다.

  1. 순위와 해결 엔진의 경우 다음 설정이 비활성화됩니다.
    • 선호하는 확실한 일치,
    • 인텐트 재채점
  2. 지식 그래프 엔진의 다음 설정은 무시됩니다.
    • 경로 범위,
    • KG 제안 수,
    • 제안된 일치에 근접함.
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