В системе можно обучать виртуальных помощников на основе исторических данных – поручений, созданных до установки системы в варианте поставки Directum RX Intelligence. Это ускоряет процесс обучения и позволяет использовать возможности виртуального помощника раньше, чем при обычном обучении.

Подготовить исторические данные для обучения виртуальных помощников можно:

•массово с помощью команды rxcmd smart train утилиты RxCmd;

•выборочно в справочнике Ассистенты руководителей.

Виртуальные помощники регулярно обучаются на отобранных данных с помощью фонового процесса «Интеллектуальные функции. Обучение виртуальных ассистентов».

Массовое обучение с помощью утилиты RxCmd

Чтобы инициировать подготовку исторических данных для массового обучения виртуальных помощников, запустите утилиту RxCmd и выполните команду rxcmd smart train.

Синтаксис вызова команды:

<Путь до Rxcmd> rxcmd smart train-ai-assistants -n Administrator -p <Пароль администратора> - virtualAssistantIds <ИД виртуального ассистента> - actionItemsMaxCount <Количество поручений> - startDate <Начальная дата создания поручений>

Параметры команды:

•virtualAssistantIds – идентификаторы виртуальных помощников, для обучения которых отбираются поручения. Используется, если нужно обучить только определенных виртуальных помощников;

•actionItemsMaxCount – максимальное количество поручений, которые нужно отобрать для одного виртуального помощника;

•startDate – дата создания поручений, начиная с которой они отбираются для обучения. Данные отбираются до текущего дня.

Нужно учитывать пересечения значений параметров. Например, за период, начало которого указано в startDate, создано 100 поручений. В таком случае отберутся только они, несмотря на то, что в параметре actionItemsMaxCount указано значение 200. При этом, если за период создано 300 поручений, то отберется только 200.

Примечание. Не обязательно заполнять все параметры в команде. Например, можно указать только логин и пароль администратора. В таком случае выбираются все действующие виртуальные помощники и для каждого из них отбирается количество поручений, указанное в параметре GetMinTrainingSetSizeToPublishClassifierModel в таблице базы данных Sungero_Docflow_Params. Значение по умолчанию 100.

Принцип массового отбора данных для обучения:

1.Команда определяет виртуальных помощников, которых нужно обучить. Проверяет, помощник действующий или закрытый.

Если в параметре virtualAssistantIds указаны идентификаторы, то команда получает список определенных виртуальных помощников, а если не указаны, то всех действующих. Если подходящих помощников для обучения нет, то в командной строке появляется соответствующее предупреждение.

Если виртуальные помощники уже были обучены ранее и у них есть действующая модель классификации, новый процесс обучения для них не запускается. Чтобы обучить виртуального помощника заново и на исторических данных, нужно сбросить данные классификатора.

2.Для выбранных виртуальных помощников отбираются поручения для обучения.

В процессе отбора данных могут возникать ошибки. Например, если некоторых виртуальных помощников уже обучили ранее. В таком случае, в командной строке появляется ошибка и сообщение с количеством отобранных поручений, а также и идентификаторы виртуальных помощников, которые обучатся в дальнейшем.

В результате создаются элементы очереди из данных, на которых будут обучаться виртуальные помощники. Обучение происходит по прежнему порядку.

Выборочное обучение

После массового обучения может оказаться, что для одного из сотрудников не настроили виртуального помощника и, соответственно, не обучили. В таком случае можно подготовить исторические данные для обучения конкретного виртуального помощника.

Примечание. Отобрать данные для обучения одного виртуального помощника можно также с помощью утилиты RxCmd.

Чтобы подготовить данные для обучения:

1.В карточке виртуального помощника справочника Ассистенты руководителей нажмите на кнопку Обучить. После этого открывается окно:

2.В поле Период с укажите начальную дату периода создания поручений, которые нужно отобрать для обучения. Конечная дата в периоде – текущий день, он не указывается при настройке.

Если оставить поле пустым, то виртуальный помощник обучится на последних 100 поручениях. Это значение по умолчанию указывается в параметре GetMinTrainingSetSizeToPublishClassifierModel в таблице базы данных Sungero_Docflow_Params и является минимальным для корректного обучения.

3.Нажмите на кнопку Обучить.

В результате запускается подготовка данных для обучения помощника и появляется соответствующее сообщение. После этого исторические данные для обучения виртуального помощника попадают в выборку и обрабатываются по прежнему порядку.

Примечание. Если виртуальный помощник был обучен ранее, то при нажатии на кнопку Обучить предыдущие результаты удаляются. Данные отбираются заново, и виртуальный помощник обучается уже на них.

© Компания Directum, 2024