Utilización de un modelo de base de conocimiento
En esta sección se explica a los desarrolladores ciudadanos de RPA cómo utilizar los modelos de base de conocimiento en un bot.
Cualquier automatización puede utilizar un modelo de base de conocimiento. Sin embargo, naturalmente, las aplicaciones más habituales para los modelos de base de conocimiento son:
- La toma de decisiones basada en la entrada de texto no controlada
- La interacción no lineal con el usuario mediante entrada de texto
Requisito: la utilización de un modelo de base de conocimiento requiere publicar un modelo de aprendizaje automático utilizando un algoritmo de base de conocimiento. Detalles en Creación de un modelo de base de conocimiento.
La figura siguiente muestra el proceso de uso de modelo de base de conocimiento en automatización.
El proceso de utilizar un modelo de base de conocimiento en automatización consta de:
- Salida de serie
Una salida de serie es la entrada del modelo de base de conocimiento. La entrada se puede originar en soportes como correos electrónicos, incidencias de soporte o, habitualmente, la entrada de usuario mediante chatbot o IVR.
- El proceso
El modelo de base de conocimiento procesa la entrada de serie mediante el mandato Answer question (answerQuestion). Se puede utilizar el mismo mandato durante las interacciones entre un asistente digital y un usuario o el mandato Bot ask and answer (botAnswerQuestion).
- Salida de serie
Los mandatos mencionados en 2. Proceso devuelve la mejor respuesta y datos sobre la mejor respuesta, como etiquetas, puntuación y contexto. Estos mandatos también devuelven respuestas alternativas. A continuación, el bot debe utilizar la salida a su favor durante la automatización, ya sea para la toma de decisiones por control de flujo o devolviendo la mejor respuesta al usuario.
Consulte también
- Mandato Responder pregunta (
answerQuestion)