Addestramento

Quando l'agente è addestrato, Dialogflow utilizza i tuoi dati di addestramento per creare modelli di machine learning specifici per l'agente. Questi dati di addestramento sono costituiti principalmente da intent, frasi di addestramento degli intent ed entità a cui viene fatto riferimento in un agente; usati in modo efficace come etichette dei dati di machine learning. Tuttavia, i modelli di agente vengono creati utilizzando le risposte dei prompt dei parametri, le impostazioni dell'agente e molti altri dati associati.

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

Puoi anche utilizzare lo Strumento di formazione per analizzare, importare ed esportare i dati effettivi della conversazione e migliorare i dati di addestramento.

Addestramento automatico agente bozza

Per impostazione predefinita, la formazione degli agenti per un bozza agente viene eseguita automaticamente ogni volta che aggiorni e salvi l'agente dalla console. Viene visualizzata lo stato di questo addestramento nelle finestre di dialogo.

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

Preparazione manuale agente bozza

Puoi aggiornare le impostazioni ML dell'agente per disabilitare l'addestramento automatico per una bozza di agente.

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

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

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

Addestramento automatico della versione dell'agente

Ogni volta che viene creata una nuova versione dell'agente, l'addestramento viene eseguito 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 il tipo di versione.

Strumento di addestramento

Lo strumento di formazione viene utilizzato per esaminare gli input degli utenti finali inviati all'agente e per migliorare i dati di addestramento. Lo strumento ti consente di:

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

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

Per aprire lo strumento di addestramento:

  1. Vai alla console di Dialogflow ES.
  2. Seleziona il tuo agente nella parte superiore del menu della barra laterale a 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 di 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.
Data La data in cui si è verificata o è stata importata la conversazione.
Quando si utilizza una conversazione per aggiornare i dati di addestramento (come descritto di seguito), l'indicatore di stato della riga mostra un segno di spunta verde.

Visualizzazione Formazione

Quando fai clic su una riga nell'elenco delle conversazioni, viene aperta la visualizzazione nella visualizzazione dell'addestramento. La visualizzazione Allenamento mostra un elenco di svolte conversazionali e fornisce controlli per aggiungere questi dati ai tuoi 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 create le attività, fai clic sul pulsante Approva per eseguire tutte le attività in coda. Dopo l'approvazione, devi addestrare manualmente l'agente.

Screenshot della vista Addestramento

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

Elemento UI Descrizione
Data La data in cui si è verificata o è stata importata la conversazione.
Richieste Il numero di righe per la conversazione.
Nessuna corrispondenza Il numero di righe per cui non è presente alcuna corrispondenza di intent.
L'utente dice L'espressione dell'utente finale per la riga.
Intent L'intento di questa riga corrisponde al modello di agente corrente. Puoi fare clic sul link per associare l'intent associato a uno 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. Viene creato un esempio di esclusione. 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 dell'utente finale 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 aggiungere un'annotazione.
  2. Scegli un'entità esistente dal menu.

Screenshot dell'annotazione

Importa conversazioni

Puoi importare nello strumento di formazione i file di dati delle conversazioni preparati o acquisiti. 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. Quindi, puoi analizzare questi dati per aggiungerli ai dati di addestramento come descritto sopra.

Di seguito vengono descritti il formato dei contenuti del file, le sue 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 corrispondeto.
  • 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 solo espressioni di utenti finali delimitate 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 la regione global.
  • Lo strumento di addestramento non prende in considerazione l'impostazione della soglia di classificazione ML per la corrispondenza degli intent. Potresti vedere intent diversi 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 i valori parametro obbligatori potrebbero non corrispondere agli intent previsti nello strumento di addestramento e corrispondere correttamente al momento dell'esecuzione. Questo può verificarsi nelle seguenti situazioni:
    • Non sono presenti frasi di addestramento annotate in questo intent.
    • L'input è molto diverso dalle frasi di addestramento.

Best practice

Utilizzare lo strumento di formazione in varie fasi dello sviluppo

Utilizzare lo strumento di formazione in varie fasi dello sviluppo degli agenti e perfezionare i dati di addestramento in ogni fase:

  • Prima che l'agente venga rilasciato in produzione, verificalo con un piccolo gruppo di utenti.
  • Poco dopo il rilascio dell'agente in produzione, esamina se le conversazioni reali si comportano 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

Le seguenti informazioni possono essere spesso origini di dati utili:

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