Training

Wenn der Agent trainiert wird, verwendet Dialogflow Ihre Trainingsdaten, um speziell für den Agent ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen. Normalerweise geben Sie Trainingsdaten an, indem Sie Trainingsformulierungen direkt in Intents eingeben. Sie können auch das Trainingstool verwenden, um tatsächliche Unterhaltungsdaten zu analysieren, zu importieren und zu exportieren und Ihre Trainingsdaten zu verbessern.

Training ausführen

Das Training wird standardmäßig bei jedem Speichern des Agents automatisch ausgeführt. Nach dem Speichern des Agents werden Dialogfenster mit dem Trainingsstatus angezeigt. Sie sollten immer warten, bis das Training abgeschlossen ist, bevor Sie den Agent testen.

Wenn Ihr Agent mehr als 780 Intents hat oder Sie die Einstellung für das automatische Training deaktiviert haben, müssen Sie das Training manuell ausführen:

  1. Rufen Sie die Dialogflow ES-Konsole auf.
  2. Wählen Sie Ihren Agent im oberen Bereich der linken Seitenleiste aus.
  3. Klicken Sie für die Einstellungen neben dem Namen des Agents auf die Schaltfläche .
  4. Klicken Sie auf den Tab ML Settings.
  5. Klicken Sie unten auf der Seite auf die Schaltfläche Train.

Rufen Sie zum Ausführen des Trainings mit der API die Methode train für den Typ "Agent" auf.

Trainingstool

Das Trainingstool wird verwendet, um Unterhaltungen, die der Agent mit Endnutzern geführt hat, zu prüfen und Ihre Trainingsdaten zu verbessern. Mit dem Tool können Sie Folgendes tun:

  • Prüfen Sie die tatsächlichen Unterhaltungen und die Intents, die in den einzelnen Unterhaltungsrunden zugeordnet wurden.
  • Fügen Sie die Endnutzerausdrücke aus diesen Unterhaltungen den Trainingsformulierungen der ursprünglich zugeordneten Intents, von anderen Intents oder von Fallback-Intents hinzu.
  • Importieren Sie Unterhaltungsdaten, die Sie vorbereitet oder aus tatsächlichen Unterhaltungen erfasst haben.

Das Tool verwendet Agent-Verlaufsdaten, um Unterhaltungen zu laden. Daher muss Logging aktiviert sein, um das Tool verwenden zu können. Das Trainingstool zeigt nur Endnutzerausdrücke an. Wenn Sie sowohl die Agent- als auch die Endnutzer-Unterhaltungsdaten ansehen möchten, rufen Sie den umfassenderen Agent-Verlauf auf.

So öffnen Sie das Trainingstool:

  1. Rufen Sie die Dialogflow ES-Konsole auf.
  2. Wählen Sie Ihren Agent im oberen Bereich der linken Seitenleiste aus.
  3. Klicken Sie im linken Seitenleistenmenü auf Training.

Liste der Unterhaltungen

Wenn Sie das Tool öffnen, wird die Liste der Unterhaltungen angezeigt. Dies ist eine Liste der letzten Unterhaltungen in umgekehrter chronologischer Reihenfolge. Jede Zeile in der Liste enthält eine Zusammenfassung einer Unterhaltung.

Screenshot: Liste der Unterhaltungen

In der folgenden Tabelle werden die einzelnen UI-Elemente beschrieben:

UI-Element Beschreibung
Unterhaltung Der erste Endnutzerausdruck in der Unterhaltung.
Anfragen Die Anzahl der Unterhaltungsrunden in der Unterhaltung.
Keine Zuordnung Die Anzahl der Unterhaltungsrunden, in denen kein Intent zugeordnet wurde.
Datum Das Datum, an dem die Unterhaltung stattgefunden hat oder importiert wurde.
Wenn eine Unterhaltung verwendet wird, um Trainingsdaten zu aktualisieren (wie unten beschrieben), zeigt die Statusanzeige für die Zeile ein grünes Häkchen an.

Trainingsansicht

Wenn Sie auf eine Zeile in der Unterhaltungsliste klicken, wird die Unterhaltung in der Trainingsansicht geöffnet. In der Trainingsansicht wird eine Liste der Unterhaltungsrunden angezeigt und Sie können diese Daten zu Ihren Trainingsdaten hinzufügen.

Wenn Sie die angezeigten Daten bearbeiten oder rechts auf eine Aufgabenschaltfläche klicken, erstellen Sie Aufgaben zum Aktualisieren der Trainingsdaten, die für den Speicherprozess in die Warteschlange gestellt werden. Wenn Sie mit dem Erstellen von Aufgaben fertig sind, klicken Sie auf die Schaltfläche Approve, um alle Aufgaben in der Warteschlange auszuführen und das Modell des Agents zu aktualisieren.

Screenshot: Trainingsansicht

In der folgenden Tabelle werden die einzelnen UI-Elemente beschrieben:

UI-Element Beschreibung
Datum Das Datum, an dem die Unterhaltung stattgefunden hat oder importiert wurde.
Anfragen Die Anzahl der Zeilen für die Unterhaltung.
Keine Zuordnung Die Anzahl der Zeilen, denen kein Intent zugeordnet wurde.
Nutzereingabe Der Endnutzerausdruck für die Zeile.
Intent Der Intent, der dieser Zeile zugeordnet wurde, als die Unterhaltung stattfand. Sie können auf den Link klicken, um den verknüpften Intent in einen neuen oder anderen vorhandenen Intent zu ändern.
Stellt eine Aufgabe in die Warteschlange, mit der der Endnutzerausdruck für die Zeile dem aktuell ausgewählten Intent als Trainingsformulierung hinzugefügt werden soll. Das Symbol wird grün, wenn eine Aufgabe in die Warteschlange gestellt wird.
Stellt eine Aufgabe in die Warteschlange, mit der der Endnutzerausdruck für die Zeile dem Standard-Fallback-Intent als Trainingsformulierung hinzugefügt werden soll. Dadurch wird ein negatives Beispiel erstellt. Das Symbol wird orange, wenn eine Aufgabe in die Warteschlange gestellt wird.
Stellt eine Aufgabe zum Löschen der Zeile in die Warteschlange. Das Symbol wird rot, wenn eine Aufgabe in die Warteschlange gestellt wird.
Genehmigen Führt die Aufgaben in der Warteschlange für alle Zeilen aus.

Anmerkungen

Wenn Sie sich eine Unterhaltung in der Trainingsansicht ansehen, werden bei den Endnutzerausdrücken zugeordnete Entitäten als markierte Anmerkungen angezeigt. So können Sie Anmerkungen hinzufügen oder bearbeiten:

  1. Klicken Sie auf eine Anmerkung oder wählen Sie die Wörter aus, die Sie annotieren möchten.
  2. Wählen Sie eine vorhandene Entität aus dem Menü aus.

Screenshot: Anmerkung

Unterhaltungen importieren

Sie können Unterhaltungsdatendateien in das Trainingstool importieren, die Sie vorbereitet oder durch Erfassen erstellt haben. Durch das Importieren von Unterhaltungen kann ein vorhandener Agent verbessert werden. Um eine Unterhaltung hochzuladen, klicken Sie oben auf der Seite auf die Schaltfläche Upload. Anschließend können Sie diese Daten analysieren, um sie wie oben beschrieben zu den Trainingsdaten hinzuzufügen.

Im Folgenden werden das Format des Dateiinhalts, seine Einschränkungen und die Ergebnisse beschrieben:

  • Jede hochgeladene Datei führt zu einer einzigen Unterhaltung im Trainingstool.
  • Anfragen werden nicht an die detectIntent API gesendet. Daher werden keine Kontexte aktiviert und keine Intents zugeordnet.
  • Eine einzelne Textdatei oder ein ZIP-Archiv mit bis zu zehn Textdateien.
  • Ein Upload darf 3 MB nicht überschreiten.
  • Die Dateien dürfen nur Endnutzerausdrücke enthalten, die durch Zeilenumbrüche getrennt sind.
  • Idealerweise sollten Dateien nur Daten enthalten, die für Trainingsformulierungen nützlich sind.
  • Die Reihenfolge der Endnutzerausdrücke ist nicht wichtig.

Hier sehen Sie eine Beispieldatei:

I want information about my account.
What is my checking account balance?
How do I transfer money to my savings account?

Best Practices

Trainingstool in verschiedenen Phasen der Softwareentwicklung verwenden

Verwenden Sie das Trainingstool in verschiedenen Phasen der Agent-Entwicklung und optimieren Sie Ihre Trainingsdaten in jeder Phase:

  • Testen Sie den Agent zuerst mit einer kleinen Gruppe von Nutzern, bevor Sie ihn für die Produktion freigeben.
  • Kurz nach der Freigabe des Agents sollten Sie prüfen, ob echte Konversationen wie erwartet funktionieren.
  • Wenn am Agent wichtige Änderungen vorgenommen werden, prüfen Sie, ob sich die neuen Änderungen wie erwartet verhalten.
  • Führen Sie das Tool für Produktions-Agents regelmäßig aus, um eine regelmäßige Analyse durchzuführen.

Qualitätsdaten importieren

Die folgenden Datenquellen haben sich häufig als nützlich erwiesen:

  • Logs von Unterhaltungen mit realen Kundenservicemitarbeitern
  • Online-Kundensupport-Unterhaltungen (E-Mails, Foren, FAQ)
  • Kundenfragen aus den sozialen Medien

Folgende Datentypen sollten nicht verwendet werden:

  • Lange, nicht in Unterhaltungsform vorliegende Endnutzerausdrücke.
  • Endnutzerausdrücke, die für keinen der Intents im Agent relevant sind.
  • Logs von Äußerungen, die nicht von Endnutzern stammen (z. B. Antworten von Kundenservicemitarbeitern).