Formazione

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Quando l'agente è addestrato, Dialogflow utilizza i dati di addestramento per creare modelli di machine learning specifici per l'agente. Questi dati di addestramento sono composti principalmente da intent, frasi di addestramento degli intent e entità a cui si fa riferimento in un agente, che vengono effettivamente utilizzati come etichette dei dati di machine learning. Tuttavia, i modelli di agenti vengono creati utilizzando risposte del prompt dei parametri, impostazioni dell'agente e molti altri dati associati al tuo agente.

ogni volta che cambi agente, devi assicurarti che sia addestrato prima di utilizzarlo. A seconda delle impostazioni dell'agente, l'addestramento può avvenire automaticamente o manualmente.

Puoi anche utilizzare lo strumento di formazione per analizzare, importare ed esportare i dati relativi alla conversazione e migliorare i dati di addestramento.

Addestramento automatico agente bozza

Per impostazione predefinita, l'addestramento degli agenti per un agente bozza viene eseguito automaticamente ogni volta che aggiorni e salvi l'agente dalla console. Le finestre di dialogo popup mostreranno lo stato di questo corso di formazione.

Tuttavia, l'aggiornamento dell'agente con l'API non attiva l'addestramento automatico.

Preparazione manuale dell'agente di bozza

Puoi aggiornare le impostazioni ML dell'agente per disabilitare l'addestramento automatico per un agente in versione bozza.

Se l'agente ha più di 780 intent o se hai disattivato l'impostazione dell'addestramento automatico, devi eseguire manualmente l'addestramento.

Per addestrare manualmente un agente dalla console, fai clic sul pulsante Addestra nelle impostazioni del machine learning.

Per addestrare manualmente un agente con l'API, chiama il metodo train nel tipo Agent.

Addestramento automatico della versione dell'agente

Ogni volta che viene creata una nuova versione agente, la nuova versione dell'agente viene addestrata automaticamente.

Per creare una nuova versione dell'agente dalla console, fai clic sul pulsante Pubblica una versione nella scheda Ambienti.

Per creare una nuova versione dell'agente con l'API, chiama il metodo create per Tipo di versione per creare una nuova versione dell'agente.

Strumento di formazione

Lo strumento di addestramento viene utilizzato per esaminare gli input degli utenti finali inviati al tuo agente e per migliorare i tuoi dati di addestramento. Lo strumento ti consente di:

  • Esamina gli input degli utenti finali e gli intent corrispondenti a ogni turno di conversazione con il modello di agente corrente.
  • Aggiungi le espressioni dell'utente finale di queste conversazioni alle frasi di addestramento degli intent corrispondenti, degli intent diversi o degli intent di riserva.
  • Importa le espressioni dell'utente finale che hai preparato o acquisito da conversazioni effettive.

Lo strumento utilizza i dati della cronologia agenti per caricare le conversazioni, quindi è necessario attivare il logging delle interazioni per utilizzare lo strumento. Lo strumento di addestramento mostra solo le espressioni degli utenti finali. Per visualizzare i dati delle conversazioni sia dell'agente sia dell'utente finale, consulta la cronologia più completa dell'agente.

Per aprire lo strumento di formazione:

  1. Vai alla console di Dialogflow ES.
  2. Seleziona il tuo agente nella parte superiore del menu della barra laterale sinistra.
  3. Fai clic su Formazione nel menu della barra laterale a sinistra.

Elenco conversazioni

Quando apri lo strumento, viene visualizzato l'elenco delle conversazioni. Questo è un elenco delle conversazioni recenti in ordine cronologico inverso. Ogni riga dell'elenco fornisce un riepilogo di una conversazione. La tabella seguente descrive ciascuno degli elementi dell'interfaccia utente:

Elemento UI Descrizione
Conversazione La prima espressione dell'utente finale nella conversazione.
In data La data in cui si è verificata la conversazione o che è stata importata.
Quando una conversazione viene utilizzata per aggiornare i dati di addestramento (come descritto di seguito), l'indicatore di stato della riga mostra un segno di spunta verde.

Visualizzazione addestramento

Quando fai clic su una riga nell'elenco delle conversazioni, si apre la conversazione nella visualizzazione Formazione. La visualizzazione Addestramento mostra un elenco di turni di conversazione e fornisce controlli per aggiungere questi dati ai dati di addestramento.

Quando modifichi i dati visualizzati o fai clic sul pulsante di un'attività a destra, crei attività di aggiornamento dei dati di addestramento che vengono messe in coda per il salvataggio. Una volta terminata la creazione delle attività, fai clic sul pulsante Approva per eseguire tutte le attività in coda. Dopo l'approvazione, devi addestrare manualmente l'agente.

Screenshot della visualizzazione Addestramento

La tabella seguente descrive ciascuno degli elementi dell'interfaccia utente:

Elemento UI Descrizione
In data La data in cui si è verificata la conversazione o che è stata importata.
Richieste Il numero di righe per la conversazione.
Nessuna corrispondenza Il numero di righe per cui non è stata trovata alcuna corrispondenza di intent.
Messaggio dell'utente L'espressione dell'utente finale per la riga.
Intent L'intent per questa riga corrispondente al modello di agente corrente. Puoi fare clic sul link per modificare l'intent associato a un intent nuovo o esistente.
Mette in coda un'attività per aggiungere l'espressione dell'utente finale per la riga come frase di addestramento all'intent attualmente selezionato. L'icona diventa verde quando un'attività è in coda.
Mette in coda un'attività per aggiungere l'espressione dell'utente finale per la riga come frase di addestramento all'intent di riserva predefinito. In questo modo viene creato un esempio negativo. L'icona diventa arancione quando un'attività è in coda.
Mette in coda un'attività per eliminare la riga. L'icona diventa rossa quando un'attività è in coda.
Approva Esegue attività in coda per tutte le righe.

Annotazioni

Quando esamini una conversazione nella visualizzazione Addestramento, le espressioni degli utenti finali mostrano le entità corrispondenti come annotazioni evidenziate. Per aggiungere o modificare un'annotazione:

  1. Fai clic su un'annotazione o seleziona le parole a cui vuoi annotare.
  2. Scegli un'entità esistente dal menu.

Screenshot annotazione

Importa conversazioni

Puoi importare i file di dati delle conversazioni che hai preparato o acquisito nello strumento di formazione. L'importazione delle conversazioni può essere utilizzata per migliorare un agente esistente. Per caricare una conversazione, fai clic sul pulsante Carica nella parte superiore della pagina. Successivamente, potrai analizzare questi dati per aggiungere dati di addestramento come descritto sopra.

Di seguito viene descritto il formato dei contenuti dei file, le relative limitazioni e i risultati:

  • Ogni file caricato genera una singola conversazione nello strumento di addestramento.
  • Le richieste non vengono inviate all'API Detect Intent, pertanto non vengono attivati contesti e nessun intent corrispondente.
  • Un unico file di testo o un archivio ZIP che può contenere fino a 10 file di testo.
  • Un caricamento non può superare i 3 MB.
  • I file devono contenere soltanto espressioni dell'utente finale delimitati da caratteri di nuova riga.
  • Idealmente, i file dovrebbero includere solo dati utili come frasi di addestramento.
  • L'ordine delle espressioni degli utenti finali non è importante.

Ecco un file di esempio:

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

Limitazioni

  • Lo strumento di formazione è disponibile solo per global region.
  • Lo strumento di addestramento non prende in considerazione l'impostazione Soglia di classificazione ML per la corrispondenza degli intent. Potresti notare diversi intent corrispondenti in fase di runtime e nello strumento di addestramento, anche se il modello di agente non è cambiato.
  • Gli input dell'utente finale contenenti valori di parametro obbligatori potrebbero non corrispondere agli intent previsti nello strumento di addestramento. Questo può verificarsi nelle seguenti situazioni:
    • Non ci sono frasi di addestramento annotate in questo intent.
    • L'input è notevolmente diverso dalle frasi di addestramento.

Best practice

Utilizzare lo strumento di formazione in varie fasi dello sviluppo

Utilizza lo strumento di formazione in diverse fasi di sviluppo degli agenti e perfeziona i dati di formazione in ogni fase:

  • Prima che l'agente venga rilasciato in produzione, testalo con un gruppo ristretto di utenti.
  • Poco dopo il rilascio in produzione dell'agente, verifica se le conversazioni reali stanno funzionando come previsto.
  • Ogni volta che vengono apportate modifiche significative all'agente, verifica che le nuove modifiche funzionino come previsto.
  • Esegui lo strumento periodicamente per consentire agli agenti di produzione di eseguire analisi regolari.

Importa dati sulla qualità

I seguenti dati possono essere spesso utili come fonti di dati:

  • Log delle conversazioni con gli agenti dell'assistenza clienti umani.
  • Conversazioni dell'assistenza clienti online (email, forum, Domande frequenti).
  • Domande dei clienti sui social media.

Dovresti evitare i seguenti tipi di dati:

  • Espressioni di utente finale di lunga durata e non colloquiali.
  • Espressioni dell'utente finale non pertinenti a nessuno degli intent del tuo agente.
  • Log di cose non dette dagli utenti finali (ad esempio, risposte di agenti dell'assistenza clienti).