우리는 Dialogflow에서 테스트하고있는 몇 가지 chatbot 인스턴스를 가지고 있습니다. 일부 인스턴스 인스턴스는 개발 인스턴스이고 다른 인스턴스는 프로덕션 인스턴스로 잠겨 있습니다. 우리는 응답이 일관되고 빈번하게 정확한지 확인하기 위해 광범위한 테스트를 수행합니다.다이얼로그 안정성
우리는 아무것도 변경하지 않는 잠긴 인스턴스에서도 인스턴스의 Dialogflow에서 보낸 의도 및 엔터티 응답이 시간이 지나면 변경 될 수 있으며 경우에 따라 올바르지 않게 변경 될 수 있음을 확인했습니다.
이는 기본 교육 알고리즘이 변경되고 있으며 그러한 변경 사항이 릴리스 될 때 인스턴스가 자동으로 훈련되고 있음을 나타냅니다. 이것이 사실인지 아는 사람 있습니까? 그렇다면 안정적인 인스턴스를 유지하는 방법에 대한 제안이 있습니까?
& 유효성/관련 질문을하기 전까지 &이 아닌 한 인스턴스를 잠근 경우 엔티티 응답이 변경되지 않습니다. 원하는만큼 많은 시간 동안 그대로 유지하면 인스턴스에 영향을 미치지 않습니다.
두 번째로, 인스턴스가 자동으로 훈련받을 수 있다는 두려움이 있습니다. AI & ML 사이에는 기본적인 차이점이 있습니다. 사용자가 무엇을 말하고 싶은지에 대한 이해를 통해 사용자에게 대답하는 것은 반대로 AI가 사용자로부터 배우려고 할 때 그림이 그려 지는데 이는 & 대답을 기반으로합니다. api.ai에서 NLP는 ML이 아닌 AI &을 사용하므로 자동 교육에 대한 의문은 없습니다. 이제 api.ai에서 ML에 대한 활성화/비활성화 옵션은 사용자가 입력 한 쿼리의 비율이 얼마인지를 계산하는 임계 값으로 사용자가 의도적으로 자동 학습이 아닌 &임을 나타냅니다.
이 답변은 완전히 잘못되었습니다. 우리는 잠긴 인스턴스가 응답을 변경하는 것을 보았습니다. 이것이 제가 이것을 게시 한 이유입니다. –
AI & ML간에 구별되는 점도 중요합니다. Dialogflow는 AI가 아니라 자신의 알고리즘을 ML로 묘사합니다 (레이블은 중요하지 않습니다). 시스템은 새로운 의도 데이터에 대한 응답으로 자동 업데이트를 수행하며 알고리즘을 업데이트 할 때 가끔 이러한 상황이 발생했다고 생각합니다. –
&이게 내가 말하고있는 것, 다른 것을 위해 훈련했을 때 다른 응답에 어떻게 대답 할 수 있습니까? & valid/relevant 질문을하기 전까지는 & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; chatbot은 오프 트랙이되지 않습니다. 이 문제를 근본적인 원인으로 파헤 치기를 원하면 몇 가지 스냅을 게시해야합니다. 두 번째로, 우리는 1 년 반 이상 동안 인스턴스를 잠궈 두었습니다. 이 경우 모든 사람들이 그것을 관찰했을 것입니다. 이 문제에 대해 api.ai 지원팀으로 이동하시는 것이 좋습니다. –
의도에 대한 기계 학습을 비활성화하는 옵션이 있습니다. – makerGeek
그건 @makerGeek과는 관련이 없습니다. 상업용 AI 서비스의 가정은 일단 인스턴스를 훈련하면 (달리 명시하지 않는 한) 인스턴스가 변경되지 않는다는 것입니다. Dialogflow를 사용하는 것은 규칙 기반 시스템이되기 때문에 기계 학습을 잠그지 않도록 설정해야하는 경우 요점이별로 없습니다. –