Uno de los principales objetivos de esta fase es recopilar la mayor cantidad de datos posible para entrenar su comprensión del lenguaje natural (NLU) para que su bot pueda tener inteligencia sobre esos temas. La capacitación también ayuda al asistente virtual inteligente a comprender lo que solicitan los usuarios, de modo que pueda ejecutar la acción requerida para cumplir con la intención del usuario.
Paso tres – Prueba
La etapa de prueba es una buena manera de evaluar el desempeño del asistente virtual inteligente después del entrenamiento, lo que ayudará a determinar si comprende las declaraciones del usuario.
La prueba también implica identificar las áreas en las que el asistente virtual carece de comprensión, lo que nos permite mejorar su inteligencia y cerrar esas brechas con datos de capacitación complementarios.
Hay algunos modelos de prueba diferentes que puede usar según sus necesidades. Puede probar expresiones individuales, probar varias consultas por lotes o ejecutar una prueba de conversación completa. La prueba conversacional muestra cómo se ve toda la experiencia del usuario de extremo a extremo. Es normal alternar entre el entrenamiento y la prueba a medida que obtiene datos adicionales y descubre nuevas consultas. Una vez que esté satisfecho con las pruebas del asistente virtual inteligente, puede continuar con la implementación.
Paso cuatro: implementación y mejora del rendimiento
Durante la fase de implementación, el asistente virtual ha sido diseñado, construido, entrenado y probado, asegurando su eficiencia en las tareas para las que ha sido creado. Con la implementación, también pasará por algunas mejoras de rendimiento. A medida que más personas interactúen con el asistente virtual, podrá analizar qué entiende y qué no para encontrar formas de mejorarlo. Con el tiempo, este proceso de análisis hará que el asistente virtual sea más inteligente al entrenarlo con datos adicionales recopilados de los usuarios de producción.
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