Einstein 권장 기사는 어떻게 작동합니까?
Einstein 기사 권장 사항은 이전에 유사한 사례에 첨부된 Knowledge 기사를 추천하여 서비스 담당자가 고객 사례를 효율적으로 해결할 수 있도록 지원합니다. 담당자는 기사의 목록을 검색하거나 스크롤하는 데 시간을 낭비하지 않아도 되며 권장 기사를 빠르게 첨부하거나 도움이 되지 않는 것으로 해제할 수 있습니다.
필수 Edition
| 지원되는 Edition 보기 |
권장 기사는 사례 기본 집합 및 기사 데이터가 증가함에 따라 계속해서 스스로 재교육하고 예측을 개선하는 AI 모델에 의해 생성됩니다. 이 모델은 사례와 기사 데이터 사이의 중첩된 부분을 포착하는 다양한 자연어 처리(NLP) 기능을 사용하여 교육됩니다. 모델의 알고리즘이 진행 중인 사례와의 관련성에 따라 후보 기사의 순위를 지정하고 관련성이 높다고 간주되는 기사만 권장합니다.
기사 관련성 결정
진행 중인 사례와 기사와의 관련성을 결정하기 위해 Einstein 권장 기사는 여러 요인을 고려합니다. 이러한 요인에는 다음이 포함됩니다.
- 언어: Einstein이 사례와 기사의 언어로 감지하는 언어
- 용어 중첩: 사례의 키워드가 기사의 텍스트와 얼마나 밀접하게 일치하는지 여부
- 첨부 파일: 서비스 담당자가 유사한 사례에 기사를 첨부한 빈도
- 해제: 서비스 담당자가 유사한 사례에서 기사를 유용하지 않은 것으로 해제한 빈도
- 용어 간격: 기사의 특정 사례 용어 간의 거리
- 가장 긴 일반 시퀀스: 사례와 기사 사이에서 가장 긴 일반 텍스트 시퀀스의 길이
Einstein이 고려해야 하는 사례 및 Knowledge 기사 필드, 언어를 선택하여 모델을 사용자 정의합니다.
| 개체 | 필드 | 세부 사항 |
|---|---|---|
| 사례 |
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제목 필드는 일반적으로 채워지고 문제를 요약하며 설명 필드는 세부 사항을 제공합니다. 제목 및 설명 대신 사용자 정의 필드를 사용할 경우 사용자 정의 필드를 참조하도록 Einstein 권장 기사를 구성할 수 있습니다. |
| CaseArticle |
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CaseArticle 개체는 사례에 첨부되는 기사 첨부 파일을 나타내며 권장 기사에 대한 중요 데이터를 제공합니다. |
| KnowledgeArticleVersion |
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KnowledgeArticleVersion 개체는 기사의 특정 버전을 나타냅니다. Einstein 권장 기사는 게시된 버전의 기사만 권장합니다. 이 개체에는 본문 필드가 포함되지 않으므로 기사 버전의 사용자 정의 텍스트 필드가 분석을 위해 사용자 정의 "기사 본문" 필드에 결합됩니다. Einstein은 권장 사항을 표시할 때 이 개체의 언어 필드도 고려합니다. |
언어 고려 사항
Einstein 권장 기사는 네덜란드어, 영어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 포르투갈어, 스페인어로 제공됩니다. Einstein은 단일 모델을 사용하여 해당 언어로 된 권장 기사를 생성합니다.
새 조직에서 Einstein이 예측 모델에서 사용해야 하는 언어와 필드를 선택합니다. Einstein 권장 기사를 이미 사용하고 있을 경우 언어가 사전에 선택됩니다. 설정에서 선택한 언어를 수정하는 경우 모델을 다시 구축하여 해당 언어로 권장 사항을 표시합니다. 선택된 언어가 Knowledge 설정에 활성화되어 있는지 확인합니다. 모델을 재구축하지 않고 지원되는 언어로 기사를 추가할 수 있습니다.
Einstein은 언어 예측 모델을 사용하여 사례의 언어를 감지합니다. Knowledge 기사 버전의 언어 필드는 해당 언어를 식별합니다.
- 사례 언어가 지원될 경우 Einstein에서 해당 언어로 된 관련 기사를 추천합니다. 해당 언어로 된 관련 기사가 없는 경우 권장 기사가 표시되지 않습니다.
- 사례 언어가 지원되지 않을 경우 Einstein에서 조직의 Knowledge 기본 언어로 된 관련 기사를 추천합니다.
- 사례 및 Knowledge 기본 언어가 모두 지원되지 않을 경우 영어가 선택 언어이며 Einstein에서 관련 영어 기사를 추천합니다.
이러한 고려 사항은 사례 및 권장 기사를 두 가지 언어로 사용할 수 있음을 의미합니다.
기능 설계
다음은 사례 만들기 또는 업데이트에서 기사 권장에 이르기까지 이면에서 진행되는 작업입니다.
1단계: 사례 만들기 또는 업데이트. 사례가 만들어지거나 권장 기사 모델에 포함된 필드가 사례에서 업데이트됩니다.
2단계: 검색. Einstein 권장 기사가 사례를 가로채 모델의 사례 필드의 사례 언어와 용어를 사용하여 여러 검색을 수행합니다. 검색 결과가 후보 기사 집합에 결합되며 이전에 첨부되지 않은 새 기사를 포함할 수 있습니다.
3단계: 순위 재지정. 기사의 순위가 재지정됩니다. 각 사례-기사 쌍에 대해 NLP 기능 집합이 계산됩니다. 모델이 각 기사의 기능 집합을 평가하고 예측 가능성을 사용하여 권장할 기사의 순위를 지정합니다.
4단계: 권장 사항. 권장 사항 임계값보다 높은 기사를 긍정적으로 분류하고 해당 사례에 대한 서비스 담당자에게 권장합니다.
5단계: 서비스 담당자 상호 작용. 서비스 담당자는 권장 사항을 클릭하거나 위로 마우스를 이동하거나 수락하거나 해제하여 권장 사항과 상호 작용합니다. 향후 권장 사항을 개선하기 위해 에이전트의 작업은 기록됩니다.
6단계: 재교육. 모델은 사례 및 기사 데이터의 변경 사항을 캡처하기 위해 주기적으로 재학습 또는 재구축됩니다. 관련 변경 사항에는 새 사례, 새 기사와 기사 버전, 새 사례 기사 첨부가 포함됩니다. 재학습된 모델은 Einstein이 재학습된 모델이 더 나은 기사 추천을 제공할 것이라고 판단하는 경우에 한하여 현재 모델을 대체합니다. 재교육이 1일 이내에 완료되고 새 모델이 즉시 작동합니다. 이 자동 재교육은 UI에 표시되지 않으며 관리자의 조치를 필요로 하지 않습니다.
Einstein 권장 기사는 타사 호스팅 공급자로 AWS(Amazon Web Services)를 사용합니다. 인프라 및 보조 처리 장치에 대한 자세한 내용은 신뢰 및 보안 문서를 참조하십시오.
Einstein 권장 기사와 제안된 기사의 차이점은 무엇입니까?
Einstein 권장 기사와 마찬가지로 제안된 기사 기능은 Lightning Service Console에서 지식 기사를 제안합니다. 그러나 키워드 기반 검색에만 의존하며 제안을 구체화하거나 과거 사례의 데이터를 통합할 수 없습니다.
예를 들어, 많은 사례에 동일한 주제, 설명, 카테고리가 포함됩니다. Einstein 권장 기사는 과거에 유사한 사례에 첨부된 기사를 고려하기 때문에, 상위 권장 기사가 문제를 해결할 가능성이 높습니다. Suggested Articles는 Knowledge 자료에서 사례 키워드를 포함하는 기사를 검색할 수 있지만, 사례 데이터 및 AI 기능을 제외하면 서비스 담당자가 기사 제안을 검색하여 필요한 기사를 찾는 데 시간을 낭비할 수 있습니다.
Einstein 권장 기사를 사용할 경우 지원 팀의 깔끔한 사용자 경험을 보장하기 위해 제안된 기사를 비활성화하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 서비스 담당자에게 사례와 관련된 두 개의 기사 집합이 표시됩니다.
