Einige Produkte und Funktionen werden derzeit umbenannt. Auch die Funktionen für generative Playbooks und Abläufe werden zu einer einzigen konsolidierten Console migriert. Weitere Informationen
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Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Wenn der Agent trainiert wird, verwendet Conversational Agents (Dialogflow CX) Ihre Trainingsdaten, um speziell für den Agent ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen.
Jeder Ablauf Ihres Agents hat ein eigenes Modell.
Diese Trainingsdaten bestehen hauptsächlich aus Intents, Intent-Trainingsformulierungen und Entitäten, auf die in einem Ablauf verwiesen wird. Sie werden effektiv als Datenlabels für maschinelles Lernen verwendet.
Agent-Modelle werden jedoch mit Antworten auf Parameteraufforderungen, Status-Handlern, Agent-Einstellungen und vielen anderen Daten erstellt, die mit Ihrem Agent verknüpft sind.
Wenn Sie Ihren Agent ändern, sollten Sie dafür sorgen, dass der Agent trainiert wird, bevor Sie versuchen, ihn zu verwenden.
Abhängig von Ihren Agent-Einstellungen kann das Training automatisch oder manuell erfolgen.
Wenn das Training über die Console gestartet wird, gibt der Aufgabenindikator den Status der Aufgaben an.
Automatisches Training des Ablaufentwurfs
Unter ML-Einstellungen können Sie entweder Standard-NLU oder Erweiterte NLU auswählen.
Es gibt eine Einstellung, mit der das automatische Training aktiviert oder deaktiviert werden kann.
Wenn Sie das automatische Training deaktiviert haben, müssen Sie nach Abschluss der Updates ein manuelles Training ausführen.
Manuelles Entwurf des Ablauftrainings
Wenn Sie einen Ablauf manuell über die Console trainieren möchten, klicken Sie in den ML-Einstellungen auf die Schaltfläche NLU trainieren.
Rufen Sie die Methode train für den Typ Flow auf, um einen Ablauf manuell mit der API zu trainieren.
Wählen Sie ein Protokoll und eine Version für die Ablaufreferenz aus:
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eDialogflow CX trains machine learning models for each agent flow using intents, training phrases, and entities, among other data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt's crucial to train the agent after making any changes to ensure it functions properly, which can be configured to occur automatically or manually.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eManual training of a flow can be initiated through the "Train NLU" button in the console's ML settings or via the API's \u003ccode\u003etrain\u003c/code\u003e method for the \u003ccode\u003eFlow\u003c/code\u003e type.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eNew flow versions are automatically trained upon creation, either through the console's "Create" button in the Version panel or via the API's \u003ccode\u003ecreate\u003c/code\u003e method for the \u003ccode\u003eVersion\u003c/code\u003e type.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Training\n\nWhen your agent is trained,\nConversational Agents (Dialogflow CX) uses your training data to build machine learning models\nspecifically for your agent.\nEach flow of your agent has its own model.\nThis training data primarily consists of intents, intent training phrases,\nand entities referenced in a flow;\nwhich are effectively used as machine learning data labels.\nHowever, agent models are built using\nparameter prompt responses, state handlers,\nagent settings, and many other pieces of data associated with your agent.\n\nWhenever you change your agent,\nyou should ensure that the agent is trained before attempting to use it.\nDepending on your agent settings,\ntraining may occur automatically or manually.\n\nWhen training is initiated by the console, the\n[task indicator](/dialogflow/cx/docs/concept/console#task)\nprovides status for the tasks.\n\nDraft flow automatic training\n-----------------------------\n\n[ML settings](/dialogflow/cx/docs/concept/agent-settings#settings-ml)\nlets you select either a **Standard NLU** or **Advanced NLU** NLU type.\nA setting to enable or disable automatic training is available.\n\nIf you have disabled automatic training,\nyou must execute [manual training](#draft-manual)\nafter you have completed updates.\n\nDraft flow manual training\n--------------------------\n\nTo manually train a flow from the console,\nclick the **Train NLU** button in the\n[ML settings](/dialogflow/cx/docs/concept/agent-settings#settings-ml).\n\nTo manually train a flow with the API,\ncall the `train` method for the `Flow` type.\n\n\nGo to the Flow API reference \n**Select a protocol and version for the Flow reference:**\n\nClose\n\n\u003cbr /\u003e\n\nFlow version automatic training\n-------------------------------\n\nWhenever a new\n[flow version](/dialogflow/cx/docs/concept/version)\nis created, the new flow version is automatically trained.\n\nTo create a new flow version from the console,\nclick the **Create** button on the\n[Version panel](/dialogflow/cx/docs/concept/version#manage-versions).\n\nTo create a new flow version with the API,\ncall the `create` method for the `Version` type.\n\n\nGo to the Version API reference \n**Select a protocol and version for the Version reference:**\n\nClose\n\n\u003cbr /\u003e"]]
