Knowledge Graph

ナレッジグラフの分析

ナレッジグラフによる慎重な分析は、ユーザー体験を妨げる可能性のある、お客様の質問のエラーおよびそれに関連するパスを検出するのに役立ちます。 ナレッジグラフ診断ツールは、ナレッジグラフの非効率性を識別し、可能な是正措置を提案するのに役立ちます。これらは単なるガイドラインであり、変更を行う前には推奨事項を分析する必要があることにご注意ください。 注:この機能はプラットフォームのバージョン7.1で導入されました。 ナレッジグラフには、グラフの調査を開始するためのオプションが用意されています。 このオプションは、グラフに1つ以上のFAQが追加されている、開発中のナレッジグラフでのみ使用できます。 分析では、ナレッジグラフのしきい値やその他の設定を考慮します。 ノードに25以上の質問が含まれる場合、分析は警告を発し、ノードに100以上の質問が含まれる場合は、トレーニングが失敗する可能性があるという警告を発します。この機能は応答時間を改善するためにバージョン7.3で追加されました。 ナレッジグラフ画面の調査ボタンをクリックすることで、分析結果を呼び出すことができます。 プラットフォームは、ナレッジグラフを分析したり分析結果のレポートを提供したりします。 分析を再実行する、またはレポートをエクスポートするオプションがあります。エクスポートオプションは、JSON形式でレポートをダウンロードします。 調査レポートには、さまざまなカテゴリで検出された問題の数の概要が表示されます(詳細は以下を参照)。 以下のような様々なカテゴリに分類されています。 エラー – 不正確なグラフの定義であり、直ちに修正が必要です。 警告 – 修正された場合は、インテント検出の向上に役立ちます。最大50個の警告が表示されます。 提案 – 実装されている場合は、KGの統合に役立ちます。最大10の提案が表示されます。 各カテゴリをクリックすると詳細なレポートが表示されます。 50以上の警告や10以上の提案が発生する可能性がありますが、問題の最初の50個/10個の警告および提案のみがリストアップされます。次のまとまりを表示するには、修正および分析を再度実行する必要があります。 レポートフィールド レポートに表示されるフィールドは以下のとおりです。 問題のタイプ カテゴリ 詳細 提案 不正確なパスに追加された質問 エラー 質問 パス 問題の用語を含むようにパスを修正します。 チェーンの最後の用語にのみ存在する質問を含む用語の長鎖 提案 質問 パス 重要でない用語を避けたり、関連する用語を統合したりしてパスを減らします。 共通祖語をもつ同一用語 提案 共通の親 子パス(繰り返される最大の子ツリーのみ) 重複を避けるために子項を親項の上に移動させます 質問を含まないパス 提案 パス このパスに質問を追加しない場合は、パスを削除します 余剰の代替質問 提案…

ナレッジグラフの生成

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に基づくナレッジグラフの適切な編成および階層の確立に基づいています。 ナレッジグラフを始めて使用する場合、FAQを構築することは簡単かもしれませんが、質問と回答の組み合わせリストを持っている場合には、それを完全に機能するナレッジグラフに変換するのは面倒な作業になるかもしれません。 Kore.aiのナレッジグラフジェネレーターは、FAQから自動で用語を抽出し、用語間の階層を定義し、FAQを適切な用語に関連付けます。その後ジェネレーターから出力されたファイルをBotのナレッジグラフにインポートすることで、階層を気にすることなくナレッジグラフを作成することができます。また、インポート後に必要に応じて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単なる提案であるため、確認や変更を加えることを強くお勧めします。 注:ナレッジグラフジェネレーターは、プラットフォームのバージョン7.1から利用可能です。 Kore.aiの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。この文書では、ジェネレーターのインストールと使い方の手順について説明しています。 前提条件 パイソン3.6:ナレッジグラフジェネレーターはパイソン3.6が必要です。こちらからダウンロードできます。 仮想環境:システムに直接要件をインストールするのではなく、仮想環境を利用することをお勧めします。こちらに記載されている手順に従って、仮想環境を設定してください。 Windows開発者向け: バージョン14.0でテスト済みのMicrosoft Visual C++構築ツール Windows 10ユーザーは、Windows 10 SDKをインストールする必要があります。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が最新の状態である必要があります。SpiCy(内部依存)のようなライブラリは、最新のアップデートで利用可能な特定のDLLを必要とします。 jsonまたはcsv形式のFAQを含むファイルです。このファイルは以下の2つの方法で取得できます。 Kore.ai Bot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するには、方法はこちらを参照してください。 ナレッジグラフを表形式で作成し、最初の列に質問を、2列目に回答を入力し、csv形式でファイルを保存します。 設定 Kore.ai GitHubからナレッジグラフジェネレーターをダウンロード:https://github.com/Koredotcom/KnowledgeGraphGenerator zipファイルをフォルダに展開し、そのジェネレーターフォルダーからコマンドプロンプトを開きます。 仮想環境の有効化:以下のコマンドを実行し、プレースホルダを実際の値に置き換えて仮想環境を起動します。 Windowsの場合: //Scripts/activate Unix/MacOSの場合: //bin/activate 仮想環境を有効にすると、コンソールのすべてのコマンドの先頭に仮想環境名が表示されるようになります。 要件のインストール:仮想環境のプロジェクトルートディレクトリ(KnowledgeGraphGenerator)から次のコマンドを実行して、要件をインストールします。 pip install -r requirements.txt 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リストに含まれていることを確認することで、インストールされているかどうかを確認することができます。 pip list spaCyの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 ここでお客様に前提条件があり、ナレッジグラフジェネレーターの設定が完了したので、ナレッジグラフの生成方法を見てみましょう。 以下のコマンドでジェネレーターを実行します。 python…

ナレッジグラフ

Kore.aiのナレッジグラフは、FAQの静的テキストをインテリジェントでパーソナライズされた会話体験に変えるのに役立ちます。FAQを質問と回答の組み合わせの形で収集するというこれまでの慣行以上のものです。代わりに、ナレッジグラフを使用すると、主要なドメイン用語のオントロジー構造を作成し、それらをコンテキスト固有の質問やその代替品、同義語、機械学習が可能な特性と関連付けることができます。プラットフォームによってトレーニングされた場合、このグラフはインテリジェントなFAQ体験を可能にします。 この文書ではナレッジグラフの概念、用語、実装について説明しています。ナレッジグラフに対するユースケースによるアプローチについては、こちらを参照してください。 ナレッジグラフが選ばれる理由 ユーザーは複数の方法で質問を投げかけることができます。すべての代替質問を手動で可視化および追加するのは大変な作業です。 Kore.aiはノード、タグ、同義語を使ってナレッジグラフを設計しました。これにより、考えられるすべての一致をカバーする作業が容易になります。ナレッジグラフは、ノード、タグ、同義語を使ったトレーニングにより、様々な代替質問を処理することができます。 ユーザーが質問をするたびに、ナレッジグラフのノード名はチェックされ、ユーザーの発言から得たキーワードと照合されます。ノード名、タグ、および同義語がチェックされ、質問が一致の可能性があるまたはインテントとしてリストアップされます。リストアップされた質問は、実際のユーザーの発話と比較され、ユーザーに提示されるであろう、考えられる最良のインテントを考え出します。応答は単純な応答またはダイアログタスクの実行のいずれかの形をとります。 このように、FAQに全く異なる代替質問をいくつか追加し、適切にタグ、同義語、およびノード名を提供することで、トレーニングを受けていない質問にも一致させることができます。ナレッジグラフのパフォーマンスおよびインテリジェンスは、適切なノード名、タグ、および同義語を使用したトレーニング方法に依存します。 専門用語 この文書は、ナレッジグラフを構築する際に使用される用語に慣れることを目的としています。 KGの構築へ直接移動します。 用語またはノード 用語またはノードはオントロジーの構成要素であり、ビジネス領域の基本的な概念やカテゴリを定義するために使用することができます。 以下の画像で示されるように、Botオントロジーウィンドウの左側のパネルにある用語を階層的に整理することで、組織内の情報の流れを表すことができ、そこから用語の作成、整理、編集、削除などを行うことができます。ノード数は最大20,000、FAQ数は最大50,000というプラットフォーム上の制限があります。 表現を容易にするために、以下の名前を使用して特殊なノードを識別します。 ルートノード ルートノードはBotオントロジーの最上位の用語を形成します。ナレッジグラフは1つのルートノードのみで構成されており、オントロジー内のその他すべてのノードはルートノードの子ノードになります。ルートノードにはBotの名前がデフォルトで使用されますが、必要に応じて変更することができます。このノードはノードの適格化や処理には使用されません。パスの適格化は第1レベルノードから始まります。ルートノードの直下にFAQを置くことはお勧めできませんが、必要に応じてルートノードでのFAQの数を最大100に制限してください。 第1レベルノード ルートノードのすぐ次のレベルのノードを第1レベルノードと呼びます。1つのコレクション内に第1レベルノードをいくつでも持つことができます。第1レベルノードは、部門名や機能などの高レベルの用語を表すために残しておくことをお勧めします(例:パーソナルバンキング、オンラインバンキング、コーポレートバンキングなど)。 リーフノード 質問と回答の組み合わせやダイアログタスクが追加されたノードは、どのレベルのものでもリーフノードと呼ばれます。 ノードの関係 ノードは、オントロジー内での位置によって第1レベルノード、第2レベルノードなどと呼ばれることがあります。簡単に言えば、第1レベルノードとは下に1つ以上の第2レベルノードと呼ばれるサブカテゴリを持つことができるカテゴリです。 例:ローンとは、住宅ローンおよび個人ローンの第1レベルノードです。個人ローンはレートと手数料、ヘルプとサポートなど、さらに2つのサブカテゴリノードを持つことができます。 注:このようなノードの階層構造は、関連する質問を便利にまとめておくためのものです。 ナレッジグラフエンジンは一致した質問を評価する際に親子関係を考慮しません。FAQ組織内での位置に関係なく、すべてのノードが同じように見なされるため、階層構造はFAQの照合処理に影響を与えることはありません。 タグ それぞれの用語/ノードにはカスタムタグを追加することが可能です。タグは用語とまったく同じように機能しますが、混乱を避けるためにナレッジグラフのオントロジーには表示されません。用語と同じように、タグにも同義語や特性を追加することができます。 同義語 ユーザーは、オントロジーの用語に対してさまざまな代替を使用します。ナレッジグラフでは、用語に同義語を追加して、用語のあらゆる代替形式を含めることができます。また、同義語を追加することで、代替質問を使用してBotをトレーニングする必要性を減らすことができます。 例えば、インターネットバンキングノードには、オンラインバンキング、e-バンキング、サイバーバンキング、ウェブバンキングなどの同義語が追加されている可能性があります。 ナレッジグラフに用語の同義語を追加する場合は、ローカル同義語またはグローバル同義語として追加することができます。ローカル同義語(またはパスレベルの同義語)は、その特定のパス内の用語にのみ適用され、グローバル同義語(またはナレッジグラフの同義語)は、その用語がオントロジー内のその他のパスに表示されている場合でも適用されます。 リリース7.2以降では、ナレッジグラフエンジン内でBotの同義語を使用してパスの適格化および質問の照合を行うことができます。この設定では、Botの同義語とKGの同義語で同じ同義語を再作成する必要はありません。 特性 注:バージョン7.0以降は、バージョン6.4以前のクラスを特性に置き換えています。 特性とは、特定のインテントに関連した情報を求める際に質問の性質を定義する、一般的なエンドユーザーによる発話の集まりです。特性についての詳細はこちらを参照してください。 特性は、Botオントロジーの複数の用語に適用することができます。 注:特性は、関連するユーザーの発話に基づいてノードをフィルタリングするのにも役立ちます。そのため、ユーザーが特性に存在する発話を入力した場合、Botは特性が適用されているノードのみを検索します。特性が適用されていないその他のノードにその発話が存在する場合、Botはそのノードを無視します。 インテント Botはユーザーからの質問に対して、ダイアログタスクやFAQを実行して応答することができます。 FAQ:質問と回答の組み合わせはBotオントロジーの関連ノードに追加する必要があります。最大50,000のFAQが許可されています。異なるユーザーが異なる質問をする可能性があり、これをサポートするために、それぞれの質問に対して複数の代替フォームを関連付けることができます。代替質問の前に「||」を付けると、FAQのパターンを入力できるようになります(7.2リリース以降)。 タスク:ダイアログタスクをKGインテントにリンクした場合、ナレッジグラフとダイアログタスクの機能を活用して、複雑な会話が含まれるFAQを処理することができるようになります。 パフォーマンスの向上 ナレッジグラフエンジンはデフォルト設定でも動作しますが、Bot開発者であるお客様は、KGエンジンのパフォーマンスを様々な方法で微調整することができます。 用語、同義語、一次質問と代替質問、またはユーザーの発言を定義することにより、ナレッジグラフの適切な設定を行います。階層化はKGエンジンのパフォーマンスには影響しませんが、KGエンジンの動作を整理および誘導するのに役立ちます。 以下のパラメータを設定します。 パス範囲 – ユーザーの発話に含まれる用語のうち、パス内に存在する用語の最低パーセンテージを定義して、さらにスコアリングの対象となるようにします。 KGの明確なスコア –…

Knowledge Extraction

ナレッジ グラフ抽出サービスを利用すると、エンタープライズの既存のよくあるご質問 (FAQ コンテンツ) をボットのナレッジ グラフに簡単に移動できます。 ウェブページや PDF 文書などの構造化されていないコンテンツからの抽出はもちろん、CSV ファイルなどの構造化コンテンツからの抽出にも対応しています。 抽出が完了したら、簡単に操作できるインターフェイスを使用して質問と回答を編集し、関連するナレッジ グラフ ノードの下に整理できます。 抽出プロセス ナレッジ抽出サービスを利用してデータをナレッジ グラフに移動するには、以下のステップを実行します。 ステップ 1 抽出: ステップ 1 抽出: PDF、ウェブ ページなどの構造化されていないファイル、または CSV のような構造化されたファイル内の質問と回答のデータ ソースから、既存の FAQ コンテンツを抽出します。抽出は、ボットのナレッジ グラフを作成する前後のいずれでも行うことができます。 注意: ナレッジ抽出サービスは、ソース タイプごとに特定のコンテンツ構造をサポートしています。詳細については、サポートされている形式のセクションを参照してください。 ステップ 2 編集: データの抽出に成功すると、ナレッジ グラフに移動する前に質問と回答のテキストを編集できます。 ステップ 3 移動: ナレッジ グラフの作成の前後のいずれでも、ボットにデータを追加できます。ナレッジ グラフが存在しない状態でに抽出した内容を追加しようとすると、ボットは自動的にボットの名前でナレッジ グラフを作成します。 ナレッジ抽出ツールを使用すると、抽出した内容をナレッジ グラフに追加できます。 [ナレッジ グラフへの追加] で、選択した質問をナレッジ グラフのルート…

ボットオントロジーのインポートとエクスポート

ナレッジグラフを CSV または JSON 形式のファイルで構築して、ボットにアップロードすることができます。同様に、既存のナレッジグラフを CSV または JSON 形式でエクスポートすることができます。ナレッジグラフをエクスポートすると、スプレッドシートで編集したり、他のボットにインポートしたりすることができるようになります。 FAQ の数には最大 50,000 件、ノードの数には最大 20,000 個のプラットフォーム制限があります。この制限を超える数のファイルのインポートは拒否されます。 ナレッジグラフのインポート ナレッジグラフを開きます。 ナレッジグラフの [インポート] オプションが表示されます。 [インポート] をクリックします。 以下のうちいずれかを実行します。 ナレッジグラフを初めから作成する場合は、[続行] をクリックします。または、 既存のナレッジグラフが存在する場合は、その CSV または JSON 形式のファイルのバックアップが保存されていることを確認してから、[続行] をクリックします。 注意: ナレッジグラフのインポートは、既存のナレッジグラフを更新するのではなく全体を上書きします。 [インポート] ウィンドウにファイルをドラッグアンドドロップするか、[参照] をクリックしてファイルを選択します。 [次へ] をクリックして、インポートを開始します。 インポートが完了すると、完了メッセージがダイアログに表示されます。[完了] をクリックします。 ナレッジグラフに階層が表示され、編集やトレーニングができるようになります。 ナレッジグラフのエクスポート ナレッジグラフをエクスポートするには、 ナレッジグラフを開きます。 ナレッジグラフのエクスポートオプションが表示されます。 希望する形式に応じて、[CSV でエクスポート] または [JSON でエクスポート]…

ナレッジグラフ

Kore.aiのナレッジグラフ(Knowledge Graph、KG)は、静的なFAQの文字列をインテリジェントでパーソナライズされた会話型体験に変換します。これは、FAQの質問に対して単純に回答を当てはめるという通例とはかけ離れたものです。ナレッジグラフは、主な業界用語を階層構造化し、文脈固有の質問やその別の言い回し、同意語、機械学習対応のクラスに関連付けます。この構造がプラットフォームによりトレーニングされ、インテリジェントなFAQ体験を可能にするナレッジグラフを作り出すのです。 詳しくは、「ナレッジグラフの用語」をご覧ください。 作成 ナレッジグラフを生成するには、FAQを既存または新規のBotに追加する必要があります。まだBotを作成していない場合は、「Botの作成」をご覧ください。 ナレッジグラフを作成するには、以下のステップを実行します。 ステップ1:Botにナレッジグラフを追加する ナレッジグラフビルダーを開くには、 Kore.ai Botビルダーにログインし、ナレッジグラフを追加するBotを開きます。 左側のナビゲーションメニューから、 [Botのタスク] を選んで [ナレッジグラフ] タブをクリックし、 [ナレッジグラフ] − <Botの名前> をクリックします。 ステップ2:グラフの作成 デフォルトでは階層のルートノードがBotの名前になりますが、変更することができます。ルートノード以下に他のノードを作成してください。 ノードを作成するには、 ナレッジグラフウィンドウの左上で、マウスポインターをルートノードに置きます。 プラスアイコンをクリックします。[ノードを追加] の下にボックスが表示されます。パフォーマンス向上のため、追加できるノードの数には20,000個までの制限があります。 ボックスにノードの名前を入力し、Enterキーを押します。 注意:このノードがルートノードの子となり、第1レベルのノードとして参照されます。 1から3までのステップを繰り返して、他の第1レベルのノードを作成します。 第1レベルのノードが作成できたら、次のように子ノードを作成します。 いずれかの第1レベルのノードにマウスポインターを置き、プラスアイコンをクリックしてそのノードの子ノードを作成します。 ノードにマウスポインターを置きプラスアイコンをクリックすることで、どのレベルのノードでも子ノードを作成することができます。 ステップ3:ナレッジグラフの構築 次のステップでは、以下のいずれかのナレッジグラフのインテントを追加します。 FAQ − ユーザーの問い合わせに回答する、または タスク − ダイアログタスクを実行する。 FAQの追加 このオプションを使って、関連性のある質問と回答のセットを階層のノードに追加することができます。パフォーマンスの問題を回避するため、追加できるFAQの数を5,000件から20,000件までに制限します。質問を追加するときには、FAQの階層にさらに追加する用語に注意してください。 質問と回答を選択したノードに入力するには、 ナレッジグラフウィンドウの左側のセクションで、質問を追加するノードをクリックします。 ナレッジグラフの右上で、 [インテントを追加] をクリックします。 FAQにインテントを設定します。 [質問を追加] のボックスに、ユーザーの問い合わせを説明する質問を入力します。 オプションとして、同じ質問に別の言い回しがある場合には…