Kore.ai의 지식 그래프 성능은 주요 도메인 용어를 기반으로 한 지식 그래프의 적절한 구성과 계층 설정을 기반으로 합니다. 지식 그래프를 새로 시작하면 FAQ를 쉽게 구축할 수 있지만, 질문-답변 쌍 목록이 있는 경우 동일한 질문-답변 쌍을 완전한 기능을 갖춘 지식 그래프로 변환하는 것은 지루한 작업입니다. Kore.ai의 지식 그래프 생성기를 사용하여 FAQ에서 용어를 자동으로 추출하고, 이러한 용어 사이의 계층을 정의하며 FAQ를 올바른 용어에 연결하십시오. 그런 다음 생성기에서 봇의 지식 그래프로 출력 파일을 가져올 수 있으므로 계층에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 가져온 후에 필요에 맞게 계층 구조를 편집할 수도 있습니다. 생성된 지식 그래프는 제안만 표시하므로 검토하고 변경하는 것이 좋습니다. 참고 사항: 지식 그래프 생성기는 플랫폼의 v7.1부터 사용할 수 있습니다.

Kore.ai 지식 그래프 생성기는 Kore GitHub 저장소에서 호스팅됩니다. 이 문서에서는 생성기의 설치 및 사용 단계를 설명합니다.

필수 조건

• Python 3.6: 지식 그래프 생성기를 사용하려면 Python v3.6이 필요합니다. 여기에서 다운로드할 수 있습니다.
• 가상 환경: 시스템에 요구 사항을 직접 설치하는 대신 가상 환경을 사용하는 것이 좋습니다. 여기에 언급된 단계에 따라 가상 환경을 설정합니다.
• Windows 개발자의 경우:
  • Microsoft Visual C++ 빌드 도구 – v14.0으로 테스트됨.
  • Windows 10 사용자는 Windows 10 SDK를 설치해야 합니다. 여기에서 다운로드할 수 있습니다.
  • 요구 사항을 원활하게 설치하려면 운영 체제가 최신 상태여야 합니다. SpiCy(내부 종속성)와 같은 일부 라이브러리에는 최신 업데이트에서 사용할 수 있는 특정 DLL이 필요합니다.
• JSON 또는 CSV 형식의 FAQ가 포함된 파일입니다. 이 파일은 다음 두 가지 방법으로 가져올 수 있습니다.
  • Kore.ai 봇 빌더 플랫폼에서 지식 그래프를 내보냅니다.방법은 여기를 참조하세요.
  • 첫 번째 열에 질문이 있고 해당 열의 두 번째 열에 답변이 있는 표 형식으로 지식 그래프를 작성하고 CSV 형식으로 파일을 저장합니다.

구성

1. Kore.ai GitHub에서 지식 그래프 생성기 다운로드: https://github.com/Koredotcom/KnowledgeGraphGenerator.
2. zip 파일을 폴더에 추출하고 해당 생성기 폴더에서 명령 프롬프트를 엽니다.
3. 가상 환경 활성화: 다음 명령을 실행하고 플레이스 홀더를 실제 값으로 대체하여 가상 환경을 활성화합니다.
   • Windows의 경우: <virtual_environments_folder_location>/<virtualenv_name>/Scripts/activate
   • Unix/macOS의 경우: <virtual_environments_folder_location>/<virtualenv_name>/bin/activate.

   가상 환경이 활성화되면 콘솔의 모든 명령을 시작할 때 가상 환경 이름을 볼 수 있습니다.

4. 요구 사항을 설치합니다. KnowledgeGraphGenerator에서 다음 명령을 실행하여 요구 사항을 설치합니다.pip install -r requirements.txt 다음 명령을 실행하고 requirement.txt 파일에 언급된 모든 구성 요소가 목록에 포함되어 있는지 확인하여 설치 상태를 확인할 수 있습니다. pip list
5. Spacy 영어 모델 다운로드: 다음 명령을 실행하여 NLP 모델인 spaCy를 다운로드합니다. python -m spacy download en

실행

필수 조건이 있고 지식 그래프 생성기를 설정했으므로 이제 지식 그래프를 생성하는 방법을 살펴보겠습니다. 다음 명령을 실행하면 생성기가 실행됩니다. python KnowledgeGraphGenerator.py --file_path <INPUT_FILE_PATH> --type <INPUT_FILE_TYPE> --language <LANGUAGE_CODE> --v <true/false> 각 옵션을 자세히 살펴보겠습니다.

출력

출력 JSON 파일이 생성되어 ao_output.json라는 이름의 프로젝트 루트 디렉터리 아래에 배치됩니다. 출력 JSON 파일을 봇의 지식 그래프로 직접 가져올 수 있습니다. 지식 그래프를 가져오는 단계는 여기를 참조하세요. 참고 사항: 지식 그래프를 가져오려고 시도하면 기존 그래프가 대체됩니다. 가져오기 전에 백업을 수행하는 것이 좋습니다.

Kore.aiのナレッジグラフのパフォーマンスは、主要なドメイン用語および階層の確立に基づいたナレッジグラフの適切な組織を基礎としています。FAQの作成は、新しくナレッジグラフから始めれば簡単ですが、質問と回答のペアのリストがある場合、それを完全に機能的なナレッジグラフに変換することは面倒なタスクになります。Kore.aiのナレッジグラフジェネレーターは、FAQから用語を自動抽出し、用語間の階層を定義し、また、FAQを適切な用語に関連付することもできます。その後、階層を気にすることなく、出力ファイルをジェネレーターからボットのナレッジグラフにインポートできるように成ります。さらに、インポートした後は、必要な分だけ階層を編集することもできます。生成されたナレッジグラフは提案だけなので、見直して変更していくことを強くお勧めします。メモ：ナレッジグラフジェネレーターは、プラットフォームのv7.1から利用できます。

Kore.aiナレッジグラフジェネレーターは、Kore GitHubリポジトリでホストされています。このドキュメントには、ジェネレーターのインストールおよび使用方法のステップが記載されています。

必要条件

• Python 3.6：ナレッジグラフジェネレーターはpython v3.6を必要とします。それはこちらからダウンロードできます。
• バーチャル環境：要件をシステムに直接インストールするのではなく、バーチャル環境を使用することをお勧めします。ここに記載された手順に従って、バーチャル環境をセットアップします。
• Windows開発者向け：
  • Microsoft Visual C++ビルドツール – v14.0でテスト済み。
  • Windows 10のユーザーは、Windows 10 SDKのインストールが必要です。それはこちらからダウンロードできます。
  • 要件をシームレスにインストールするためには、オペレーティングシステムを最新にしておく必要があります。SpiCy（内部依存）のような一部のライブラリは、最新のアップデートで利用できる特定のDLLを必要としています。
• JSONまたは CSV形式のFAQを含むファイルです。このファイルを入手するには2つの方法があります。
  • Kore.aiボットビルダーのプラットフォームからナレッジグラフをエクスポートします。 エクスポート方法についてはこちらをご覧ください。
  • 質問を1列目に、回答をそれに対応する2列目に配置した表形式のナレッジグラフを作成し、そのファイルをCSV形式で保存します。

設定

1. Kore.ai GitHubからナレッジグラフジェネレーター：https://github.com/Koredotcom/KnowledgeGraphGeneratorをダウンロードします。
2. zipファイルをフォルダに抽出し、そのジェネレーターフォルダからコマンドプロンプトを開きます。
3. バーチャル環境を有効化します。バーチャル環境を有効化するには、以下のコマンドを実行し、プレースホルダーを実際値に置き換えます。
   • Windows用： <virtual_environments_folder_location>/<virtualenv_name>/Scripts/activate
   • Unix/macOS用：<virtual_environments_folder_location>/<virtualenv_name>/bin/activate。

   バーチャル環境が有効化されると、コンソールの各コマンドの先頭にバーチャル環境名が表示されます。

4. 要件をインストールします。バーチャル環境のプロジェクトルートディレクトリ（KnowledgeGraphGenerator）から以下のコマンドを実行して、要件 pip install -r requirements.txtをインストールします。以下のコマンドを実行し、requirement.txt ファイルに記載されているすべてのコンポーネントが含まれていることを確認することで、インストールを検証できます。 pip list
5. 非現実的な英語モデルのダウンロード：以下のコマンドを実行して、NLPモデルであるspaCyをダウンロードします。 python -m spacy download en

実行

必要条件を満たし、ナレッジグラフジェネレーターを設定したところで、ナレッジグラフの生成方法を確かめましょう。次のコマンドはジェネレーターを実行します： python KnowledgeGraphGenerator.py --file_path <INPUT_FILE_PATH> --type <INPUT_FILE_TYPE> --language <LANGUAGE_CODE> --v <true/false> を実行します。各オプションを見てみましょう。

出力

出力JSONファイルが生成され、ao_output.json という名前でプロジェクトのルートディレクトリの下に配置されます。出力JSONファイルは、ボットのナレッジグラフに直接インポートすることができます。ナレッジグラフをインポートするステップについてはこちらをご覧ください。メモ：ナレッジグラフをインポートしようとした場合、既存のナレッジグラフが置き換えられてしまいます。インポートする前に、バックアップを取ることをお勧めします。

The performance of Kore.ai’s Knowledge Graph is based on the proper organization of the Knowledge Graph-based upon key domain terms and establishing a hierarchy.

Building the FAQs is easy when you start fresh with the Knowledge Graph, but in case you have a list of questions-answer pairs converting the same into a fully functional Knowledge Graph is a tedious task.

Kore.ai’s Knowledge Graph Generator automatically extracts terms from FAQs, defines the hierarchy between these terms, and also associates the FAQs to the right terms. You can then import the output file from the generator to your bot’s Knowledge Graph without having to worry about the hierarchy. You can also edit the hierarchy after import to suit your needs. It is highly recommended to review and make changes as the Knowledge Graph generated is a suggestion alone.

NOTE: Knowledge Graph Generator is available from v7.1 of the platform.

The Kore.ai Knowledge Graph Generator is hosted on the Kore GitHub repository. This document gives the steps in the installation and usage of the generator.

Prerequisites

• Python 3.6: The Knowledge Graph Generator requires python v3.6. You can download it here.
• Virtual Environment: It is advised to use a virtual environment, instead of installing requirements in the system directly. Follow the steps mentioned here to set up a virtual environment.
• For Windows Developers:
  • Microsoft Visual C++ Build Tools – tested with v14.0.
  • Windows 10 users must install Windows 10 SDK. You can download it here.
  • The operating system must be up to date for a seamless installation of requirements. Some libraries like SpiCy (internal dependency) need specific DLLs that are available in the latest updates.
• A file containing the FAQs in JSON or CSV format. You can obtain this file in two ways:
  • Export the Knowledge Graph from Kore.ai Bot Builder platform, see here for how.
  • Build the Knowledge Graph in a tabular form with questions in the first column and answers in the corresponding second column and save the file in CSV format.

Configuration

1. Download the Knowledge Graph Generator from Kore.ai GitHub: https://github.com/Koredotcom/KnowledgeGraphGenerator.
2. Extract the zip file into a folder and open the command prompt from that generator folder.
3. Activate the virtual environment: Execute the following command replacing the placeholders with actual values to activate the virtual environment:
   • For Windows:
     <virtual_environments_folder_location>/<virtualenv_name>/Scripts/activate
   • For Unix/macOS:
     <virtual_environments_folder_location>/<virtualenv_name>/bin/activate.

   Once the virtual environment is activated, you can see the virtual environment name at the start of every command in the console.

4. Install the requirements: Run the following command from your project root directory (KnowledgeGraphGenerator) in the virtual environment to install the requirements
   pip install -r requirements.txt
   You can verify the installation by running the following command and ensuring that the list contains all the components mentioned in the requirement.txt file.
   pip list
5. Download spacy English model: Run the following command to download spaCy, the NLP model.
   python -m spacy download en

Execution

Now that you have the prerequisites and have configured the Knowledge Graph Generator, let us see how to generate the Knowledge Graph.

The following command executes the generator:

python KnowledgeGraphGenerator.py --file_path <INPUT_FILE_PATH> --type <INPUT_FILE_TYPE> --language <LANGUAGE_CODE> --v <true/false>

Let us look at each of the options:

Output

The output JSON file is generated and placed under the project root directory with the name ao_output.json

The output JSON file can directly be imported to Knowledge Graph in the bot. See here for steps to import Knowledge Graph.

NOTE: When you try to import the Knowledge Graph it replaces the existing one. We recommend you take a back up before importing.