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Configuração do NLU
Gerenciamento de intenções e entidades
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Gerenciamento de intenções e entidades
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A configuração do NLU é o primeiro item do menu de informações e gerenciamento da inteligência do chatbot.
Essa opção é responsável pela gestão de intenções e entidades.
Para acessar, clique em cima da opção e você será redirecionado para a página de gerenciamento.
No canto inferior direito da tela, você encontrará a “Área de testes”. Use essa opção após realizar os ajustes de configuração, explicados mais adiante.
Nela, você pode saber como o cognitivo responde:
Utilize a caixa de texto para enviar mensagens e checar se o NLU está retornando as intenções e entidades corretas no ambiente de desenvolvimento;
Clique no botão limpar resultados para apagar as mensagens que estão na área de teste.
Ative a opção produção caso queira ver o comportamento atual do assistente, ou seja, o que ele responde considerando apenas o que está publicado e rodando.
Ative a opção homologação caso queira testar o comportamento do assistente considerando os ajustes feitos, antes de serem publicados. Ou seja, a forma como ele irá responder às mensagens quando as alterações forem implementadas definitivamente.
As mensagens enviadas na área de testes são temporárias e não podem ser recuperadas depois de apagadas.
A seguir, comece a entender como configurar o NLU.
A primeira etapa é inserir os campos solicitados. São eles:
Nome: você pode deixar o próprio nome do NLU escolhido ou, se preferir, alterá-lo;
Descrição: insira uma nova descrição ou permaneça com a que já está;
Personalizado: a barra de intenção utiliza um intervalo de confiança diferente do intervalo geral definido no NLU para atender comportamentos específicos da mesma e aumentar sua cobertura. Caso deseje é possível ativar o modo de “configuração automática”, onde o intervalo de confiança é definido automaticamente pelo motor cognitivo;
Squad vinculada: selecione, caso tenha, a squad vinculada ao NLU;
Excluir NLU.
Ao finalizar, clique em “Salvar modificações” e prossiga para a próxima etapa.
Na compreensão da linguagem natural, as intenções são o que identifica qual a demanda do usuário, o que ele está buscando ou querendo fazer. Pode ser uma informação ou uma ação.
Exemplo: O usuário que envia uma mensagem ao chat bot como “quero comprar um notebook”, ele traz consigo uma necessidade que é a de realizar uma compra. Nesse caso, a intenção seria COMPRAR_PRODUTO.
Nessa etapa da configuração do NLU, é possível visualizar uma tabela com todas as intenções adicionadas, como também exportar ou adicionar novas.
Caso deseje fazer o download das intenções adicionadas que aparecem na tabela, basta clicar em cima da opção e, automaticamente, o download será feito. O formato do arquivo será sempre CSV.
Se precisar adicionar intenções, clique na opção e insira os dados solicitados: nome, label e frases de treinamento, sendo uma por linha.
Utilize o sinal de “+” a cada nova intenção adicionada. Ao finalizar, clique em salvar. Suas intenções estarão visíveis na tabela.
A Label é o nome amigável da intenção, ela será mostrada para a pessoa usuária durante a desambiguação, que acontece quando o cognitivo identifica uma frase com confiança média (ele fica "em dúvida" sobre qual é a intenção do usuário) e apresenta um menu com as 3 intents mais prováveis.
Neste momento, não é mostrado o nome da intent, mas sim a label.
Com essa funcionalidade, é possível exibir a relevância das frases de treinamento em suas respectivas intenções. Assim, você consegue identificar quais são as frases mais reconhecidas e menos reconhecidas da intenção, tornando os ajustes mais assertivos.
Após a publicação do NLU e já contando com um volume de mensagens significativo, ao abrir a tela de edição de intenções, você verá abaixo das frases de treinamento a apresentação do nível de relevância que aquela determinada frase obteve em sua respectiva intenção.
Veja no print abaixo:
No exemplo acima, a frase "Acompanhamento de serviços" possui uma alta relevância e a frase "Quero acompanhar meu protocolo de atendimento" possui baixa relevância.
Na prática, isso significa que as mensagens que o bot está recebendo são mais parecidas com "Acompanhamento de serviços" do que com "Quero acompanhar meu protocolo de atendimento".
Na compreensão da linguagem natural, as entidades são informações específicas e relevantes sobre uma intenção. Essas informações variam em uma conversa e são necessárias para um entendimento aprofundado sobre o tema tratado pelo cognitivo.
Exemplo: Utilizando o mesmo contexto do exemplo das intenções com a frase “quero comprar um notebook”, se houvesse apenas a intenção cadastrada, um chatbot poderia retornar com uma lista geral de produtos. Mas, ao cadastrar também uma entidade, retornamos algo específico. Assim, o objeto da intenção seria “notebook”.
Nessa etapa da configuração do NLU, também é possível visualizar uma tabela com todas as entidades adicionadas e adicionar novas.
Para adicionar uma nova entidade, basta inserir o nome da mesma e clicar em salvar. Ela aparecerá na tabela.
A base de conhecimento é a etapa onde se centraliza, no NLU, todos os dados e informações relevantes para o chatbot. Com ela, a inteligência artificial retorna soluções de forma ágil e sana as questões do usuário que está interagindo.
Aqui, você cadastra e gerencia as respostas que o assistente usa durante as interações, tornando muito mais fácil e simples adicionar e fazer e ajustes nos conteúdos.
Depois de entendido qual a informação que o usuário deseja, o assistente precisa dar a resposta adequada e para isso ele aciona a base de conhecimentos em busca do conteúdo cadastrado para a intenção e entidade identificadas na mensagem recebida.
Na sua estrutura, a base de conhecimento pode ser utilizada para:
Exportar a base;
Adicionar nova base de conhecimento;
Ver as bases já existentes relativas ao NLU selecionado, podendo editar, excluir itens ou ver todos os detalhes.
A opção para ativar o “modo avançado”, localizada no canto superior esquerdo, permite a vinculação de resposta da base sem nenhuma intent, e também com múltiplas entidades e valores de entidades.
Caso deseje exportar, basta clicar na base que deseja. Siga os passos mostrados no gif abaixo.
Clique em “Adicionar base de conhecimento” para começar. Preencha os campos solicitados: nome e descrição.
É considerada uma boa prática que ou no nome ou na descrição tenha o assistente vinculado e também que a descrição tenha o objetivo da base e outras informações relevantes. Exemplo:
Nome da base: Base de conhecimentos Laka Sudeste.
Descrição: Base de conhecimentos vinculada ao assistente Laka 1 que atende lojas parceiras da Laka empreendimentos localizadas exclusivamente na região sudeste do Brasil.
Você pode criar mais de uma base de conhecimento para cada NLU.
Na mesma tela, você terá acesso a uma tabela das bases de conhecimento do NLU selecionado. Ela é dividida em:
ID do NLU;
Nome do NLU;
Respostas publicadas;
Respostas não publicadas.
Ao expandir a visualização no item sinalizado em vermelho na imagem abaixo, outras opções serão exibidas:
Ao clicar em alguma intenção, automaticamente o conteúdo da base de conhecimento estará visível e você verá a lista com todas as intenções e entidades cadastradas no NLU escolhido com suas respectivas respostas.
Além disso, também é possível nesta tela editar as respostas da base através dos botões de Publicar e Excluir respostas.
Caso deseje editar ou excluir respostas publicadas e inserir novas, será possível fazer de forma prática e rápida por este caminho também:
Caso deseje editar o nome do NLU, digite-o e clique em “salvar nome”;
Clique em “Publicar todas as respostas” se desejar;
Se for o caso, clique em “excluir base” para deletar a base de conhecimento selecionada;
Para facilitar o acesso aos dados, utilize o recurso de “buscar respostas”.
A última etapa da “Configuração de NLU” é a publicação. É nela onde você irá publicar o NLU.
Essa fase é realizada para que o usuário interaja com o cognitivo durante o atendimento.
Alguns pontos, antes da publicação, são importantes de serem considerados:
Caso você realize alguma alteração no conteúdo das intenções e entidades, é necessário publicar novamente para que haja a atualização;
Modificações não publicadas somente podem ser vistas em ambiente de teste, ou seja, elas não alteram o comportamento do cognitivo durante a interação com o usuário até serem publicadas;
A frequência de ajustes e publicação varia de NLU para NLU de acordo com a volumetria de mensagens recebidas, é importante checar com seu time de NLU e Curadoria a frequência recomendada para cada caso;
Uma vez publicada a NLU, os insights das avaliações anteriores dão espaço às avaliações do novo período gerado;
Faça o processo de publicação em conjunto com o seu time de NLU e Curadoria.
Na página inicial, ao lado esquerdo, você acompanha o histórico de modificações realizadas no NLU desde a última publicação. Ao lado direito, além da opção de publicação, há também o histórico das últimas publicações.
Veja na imagem abaixo:
Ao clicar em Publicar NLU, uma caixa solicitando o nome do NLU selecionado será exibida.
Caso deseje, você também pode selecionar a opção Baixar métricas da publicação atual. Esses dados incluem:
Mensagens recebidas e avaliadas;
Confusões e instabilidades;
Performance geral do cognitivo.
Para finalizar a publicação, clique em Confirmar.
