在工单中启用推荐的问题代码

您可以使用 AI 配置应用程序，在工单中启用 AI 推荐的问题代码。 问题代码推荐人工智能功能使用 pcc 模型模板。

1. 在 Maximo Manage 中的人工智能配置应用程序中，选择 WOPROBLEMCODE 配置。
2. 查看编辑 AI 配置对话框。
   1. 单击 “操作 ”> “编辑”。
   2. 在模板版本字段中，确保选择最新版本。 要查看所有版本，请单击 " 查找 "图标。
   3. 在 "人工智能解释的其他详细信息 "部分，请提供与贵组织相关的任何信息，以帮助最终用户理解模型及其输出。
      在模型输出的旁边有一个 AI 图标。 用户可以单击 AI 图标，然后访问您在本节中指定的任何信息以及 IBM 提供的其他一般型号信息。 您可以启用人工智能配置，在上下文中查看人工智能图标及其内容，之后再根据需要编辑此部分。
   4. 单击保存。
3. 可选： 设置参数。
   1. 单击 “操作” > “设置参数”
   2. 更改 score_threshold 参数的默认值。
      使用数字分数来衡量每个问题代码对给定工单的可推荐程度。 得分高于阈值的问题代码会被考虑推荐。
      如果您是第一次设置问题代码建议，您可以选择将阈值设置为较低值。 数值越小，模型输出任何结果的可能性就越大，但通常也会降低理想的输出结果，尤其是当训练筛选器中没有多样化或足够数量的数据时。
   3. 单击保存。
4. 单击 “操作” > “检查数据要求 ”。

   检查数据要求时，会对培训数据进行审查，以确定数据是否包含足够的问题代码和工单。 如果数据检查失败，就必须在训练过滤器中添加数据或提高数据质量。 如需了解更多信息，请参阅 《为问题代码建议准备数据》。

5. 点击 “操作” > “激活”

   激活人工智能配置表示人工智能配置已准备就绪，模型已准备好接受训练。

6. 可选： 更改培训过程的频率。

   培训按任务时间表进行控制。 AITRAINJOB cront 任务会启动所有符合条件的人工智能配置的训练。 默认情况下，crontask 每五分钟运行一次。

   如需更多信息，请参阅 “训练与推理 ”。

   如果想让训练更快运行，可以编辑 cron 任务计划。

   1. 在 Maximo Manage 中，在 Cron Task Setup 应用程序中，打开 AITRAINJOB cron 任务。
   2. 在 Cron 任务实例表中，在 WOAI 实例的时间表字段中更改值。
   3. 等待几分钟后再继续下一步。
7. 在 AI 配置应用程序中，在故障代码的 AI 配置界面下，点击 “操作 ”> “训练模型”

   当 AITRAINJOB crontask 运行时，培训开始。 培训可能需要几个小时。

   您可以在模型训练日志表或模型状态对话框中监控训练情况。

   模型训练日志表在您创建的人工智能配置中，包含训练过程的逐步更新，但您必须刷新页面才能看到更新。 要刷新页面，请单击 " 刷新 "。

   要打开 “模型状态 ”对话框，请在 AI 配置中点击 “操作 ”> “检查模型状态 ”。

   模型准确率衡量模型在训练数据上的表现。 分值代表了模型认为合理的正确或最佳推荐值的数量。 越接近 1，就模型所训练的数据而言，输出可能越准确。 如果模型是在不完整或多样化的数据上训练的，但得分阈值较低，那么准确度得分可能很高，但输出结果并不准确。

   有关故障排除的信息，请参阅《 Maximo AI 服务和 AI 功能的故障排除 》。

8. 请确认已为工单启用了故障代码建议功能。 要启用问题代码建议，工作单必须包含在推断过滤器中。
   有关如何查看故障代码建议的更多信息，请参阅《 在工单中使用 AI 建议》。