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灰度规则的客户号码才能够使用该流程。 当前系统还支持对接静默坐席系统的流程，对接了静默坐席系统后，可以在流程发布时根据需要选择发布模式为监控（静默坐席只是查看机器人的回复）或插入（静默坐席全部辅助机器人回复），否则发布模式就选择默认的普通。 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。。
为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤 登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。 在自动学习项目管理页面，单击对应的项目名称，进入此项目的自动学习详情页。 在数据标注页面，单击未标注页签，在此页面中，您可以单击添加图片，或者增删标签。
根据配置场景中的分析，您需要添加多个业务接口，均是通过缓存变量的方式使用业务接口，未调用真实接口。若在实际场景中您需要调用真实接口，此处介绍调用真实接口的配置方法。 此处的业务接口编排能力较弱，因此在实际应用中，此处调用的接口应由专门的接口适配团队提供，用来屏蔽不同系统之间的接口定义差异。
骤之前的步骤中已经获取了相关的值。 短信 当使用“短信发送”图元时，需要选择发送短信的内容模板。 如果文本中包含参数，需要确保使用的参数在当前步骤有值。 例如当需要使用某个意图的槽位做变量时，则需要在本步骤之前的步骤中已经获取了相关的值。 静态语音 当“机器人回复图元”的回复方式
解决方法 可以对您的意图模板和对话流程做如下检查： 检查分支判断是否考虑全面： 在进行各个图元的条件分支定义时，尽量保证所有条件的合集能包含所有正常异常的场景，避免出现实际产生的结果无法匹配所配置的各个分支。图元后续的连线，没有选择条件时，就是默认分支，这个分支的连线务必要处理。 对话流
调用问答机器人 对话体验 调用API 父主题： 智能问答机器人
是否支持提出一个问题得到多个回答 问答数据保留时间 如何修改机器人规格，不同版本机器人区别 如何删除机器人 智能问答机器人的回答规则是什么 如何查询机器人使用情况 如何使用问答语料导入模板 子账户导出数据受obs权限影响时怎么处理 新购买的机器人是否可以与旧机器人共享语料库 问答机器人进行规格变更，是否会影响业务
如何体验智能问答机器人？ 在使用智能问答机器人之前，需要您先购买智能问答机器人。详细请参考创建一个问答机器人。 父主题： 智能问答机器人
同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”，在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。
当语义识别图元未找到匹配结果（即语义识别图元返回未知意图命令字）。 当第三方系统（例如IVR）返回input的值为nomatch的消息时。 该场景通常为ASR系统识别失败返回给IVR。 nomatch2 未识别2次 在同一次通话过程中，当nomatch1触发的条件第二次出现时，触发nomatch2。 error3
String 接入标识（机器人接入码） type True String 查询类型 hour: 按小时查询 day: 按天查询 consultCount True int 机器人总的回复数 responseSuccessCount True int 机器人总的成功回复数 unknowCount
CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 当前版本形态暂不支持模型训练功能，不支持使用该语法。 父主题： C
与其他服务之间的关系 统一身份认证服务 统一身份认证（Identity and Access Management，简称IAM）服务，IAM为对话机器人提供了用户认证和鉴权功能。 对象存储服务 支持从对象存储服务（Object Storage Service，OBS）上采用临时授
AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。
支持云审计的关键操作 公有云平台提供了云审计服务。通过云审计服务，您可以记录与对话机器人服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通云审计服务。 支持审计的关键操作列表 表1 支持审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建按需机器人 qabot purchaseQabot
表1 离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率
数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 预测分析：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项
匹配为“图片”类型。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OB
操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”菜单。 选择“知识管理 > 领域管理”，在右上角单击“新增”。 填写领域名称和语言，单击“保存”。 图1 新增领域 保存后单击操作列的“激活”实现领域激活。 如何划分领域？ 一个领域相当于处理一个业务的机器人，因此通常根据业务场景
添加灰度规则 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 选择“系统管理 > 灰度规则”，在“灰度规则”页签单击“新建”。 如下所示配置灰度规则的号码段，单击“确定”完成配置。 父主题： 配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）
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