Botのトレーニング

開発環境でConvoKraft botのActionsを作成または変更した後、設定した操作でbotをトレーニングする必要があります。Actionを作成する際、Sample Sentencesとそれに対する期待される応答を定義します。ユーザーがタスクを実行するためにbotとの会話を開始すると、botはまずユーザーのメッセージと事前定義されたSample Sentencesをすばやく比較します。設定されたActionsのいずれかと一致する場合、botは意図された回答で応答します。

botをトレーニングすると、一般的な呼び出しパターンと特定のActionsに対する設定を分析し、NLPロジックに到達できるようになります。これにより、対応する自然言語処理（NLP）モデルが自動生成され、トレーニングされます。これらのモデルは、同じユーザークエリの異なるバリエーション間の相関関係を見つけ、知的に応答するのに役立ちます。

botをトレーニングすることで、同じユーザークエリの複数のバリエーションに対してSample Sentencesを定義する時間のかかる作業を回避できます。botをトレーニングした後、更新された設定に関して会話を開始することで、すぐにbotをテストできます。

イベントの詳細を取得して回答を構成するActionに対して、「イベントの会場はどこですか」、「イベントはいつ開催されますか」、**「イベントの基調講演者は誰ですか」**のようなクエリのSample Sentencesを定義する場合を考えてみましょう。

ユーザーが**「イベント会場はどこですか？」や「イベントは何時ですか？」**のように会話形式でbotに質問した場合、botはこれらのメッセージのIntentを認識し、利用可能なNLPモデルに格納されている呼び出しパターンを検索します。botはこれらの質問を、ユーザー入力のIntentをより深く理解するために既に定義されたSample Sentencesと関連付けます。

このため、デプロイ前にbotをトレーニングすることが重要です。Actionsを設定した後、コンソールのBotの詳細ページからbotをトレーニングできます。これにより、Catalystがバックグラウンドでトレーニングプロセスを開始します。botのトレーニングが正常に完了すると、ステータスメッセージが表示されます。

Catalystプロジェクトをデプロイすると、botは本番環境にデプロイされます。プロジェクトのデプロイ手順については、こちらのページを参照してください。