Android 앱과 AI를 통합하려고합니다. API 호출을 만들고 엔티티에서 인식되는 왓슨의 응답을 기반으로 데이터를 가져와야하는 시나리오가 있습니다. "Show me blue Jeans Pants"처럼 서버에서 세부 사항을 가져 오기 위해 API 호출을합니다. 그러나 "Show me blue jeans shirt"또는 Blue Jeans caps의 경우 API 호출을해야합니다. 이 세 가지 경우 모두에서 2 개의 엔티티 (청색, 청바지)를 인식하므로 높은 신뢰도 점수로 포털에 대응합니다. 그런 경우 어떻게 처리할까요? 포털 수준 또는 앱 수준에서 수행해야합니까? 도와주세요Android 앱에서 AI 응답 처리
응용 프로그램이 채팅 기반 응용 프로그램 인 경우 Watson Conversation service을 사용할 수 있습니다. 그것은 엔티티, 각각의 엔티티의 확신과 함께 여러 엔티티를 감지 할 수 있으며 또한 훌륭한 사용자 경험을 제공 할 대화 플로우를 생성 할 수 있습니다.
그러나 Watson 서비스는 서버/데이터베이스에서 실제 데이터를 가져 오기 위해 API 호출을 할 수 없습니다. 응용 프로그램 자체에서 처리해야합니다. 이를 수행하는 이상적인 방법은 대화의 응답을 구문 분석하고 분석하여 의도 한 엔티티를 저장하고 이에 따라 앱에서 데이터베이스 호출을 만들어 서버/데이터베이스에서 실제 데이터를 얻은 다음 의도 한 방식으로 다시 사용자에게 보여주는 것입니다 .
애플리케이션이 채팅 기반 애플리케이션이 아닌 경우 Watson Natural language Understanding service을 볼 수 있습니다. NLU는 엔티티, 관계, 키워드, 감정 등을 제공 할 수 있습니다. 응용 프로그램과 통합하는 아이디어는 응답 구조가 약간 달라지기 때문에 대화와 동일합니다.
NLU에서 고유 한 사용자 지정 모델을 갖고 싶은 경우 Watson Knowledge Studio을 사용하여 사용자 지정 모델을 만들고 NLU를 deploying your custom model으로 사용하여 사용자 지정 모델을 만들 수 있습니다.