Validasi agen

Seperti yang dibahas di halaman Desain agen, desain agen Anda dapat sangat memengaruhi kualitas agen Anda. Untuk membantu desainer agen membuat agen berkualitas tinggi, Dialogflow menyediakan fitur validasi. Hasil validasi agen tersedia secara otomatis setiap kali pelatihan agen dilakukan dan diselesaikan. Anda dapat mengakses hasil validasi dari Konsol Dialogflow atau API.

Hasil validasi hanya bersifat informatif. Mereka memberikan daftar error yang harus Anda perbaiki untuk meningkatkan kualitas dan performa agen Anda. Jika agen Anda memiliki error, Anda dapat memilih untuk mengabaikannya dan meluncurkan agen Anda. Validasi agen tidak memengaruhi perilaku agen dengan cara apa pun.

Berikut beberapa contoh hasil yang mungkin Anda temukan:

• Maksud memiliki frasa pelatihan yang terlalu mirip.
• Intent berisi parameter yang tidak digunakan dalam frasa pelatihan yang cukup.
• Tidak ada contoh negatif untuk maksud penggantian.
• Teks ini diberi anotasi di beberapa frasa pelatihan, tetapi tidak di frasa pelatihan lainnya.

Mengaktifkan dan menonaktifkan validasi otomatis

Secara default, validasi agen dilakukan secara otomatis setiap kali agen dilatih. Anda dapat mengaktifkan dan menonaktifkan setelan ini:

1. Buka konsol Dialogflow ES.
2. Pilih agen Anda.
3. Klik ikon setelan settings di samping nama agen.
4. Pilih tab Setelan ML.
5. Aktifkan (default) atau nonaktifkan setelan Validasi Agen.

Halaman validasi agen

Untuk mengakses data validasi agen Anda:

1. Buka konsol Dialogflow ES.
2. Pilih agen Anda.
3. Klik Validasi di menu sidebar.

Hasil validasi untuk intent dan entity

Saat Anda membuka halaman daftar maksud atau daftar entitas, maksud atau entitas yang memiliki error validasi akan menampilkan indikator error_outline error di samping namanya.

Saat Anda membuka halaman untuk maksud atau entitas tertentu yang memiliki error validasi, indikator error error_outline akan ditampilkan di dekat tombol Simpan.

Mengklik tombol ini akan menampilkan daftar error untuk maksud atau entitas. Secara default, hanya error dengan tingkat keparahan CRITICAL atau ERROR yang ditampilkan. Anda dapat mengaktifkan/menonaktifkan jenis tingkat keparahan untuk juga menampilkan WARNING dan INFO.

Anda juga dapat melihat indikator error untuk frasa dan parameter pelatihan tertentu, dan Anda dapat mengarahkan kursor ke indikator ini untuk melihat detailnya.

Hasil validasi untuk versi dan lingkungan

Saat melihat versi dan lingkungan, setiap versi agen mungkin memiliki error validasi yang unik. Jika ada error, ikon validasi akan muncul di samping versi.

Mengklik ikon akan menampilkan detailnya.

Hasil validasi dengan API

Umumnya, Anda akan melihat hasil validasi menggunakan Konsol Dialogflow. Namun, Anda juga dapat mengakses data ini dari API.

GET https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/validationResult?languageCode=en

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     "https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/validationResult?languageCode=en"

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/validationResult?languageCode=en" | Select-Object -Expand Content

{
  "validationErrors": [
    {
      "severity": "ERROR",
      "entries": [
        "projects/my-project/agent/intents/58b44b2d-4967-4a81-b017-12623dcd5d28/parameters/bf6fdf55-b862-4101-b5b1-36f1423629d0"
      ],
      "errorMessage": "Parameter 'test' has an empty value."
    },
    {
      "severity": "WARNING",
      "entries": [
        "projects/my-project/agent/intents/271e3808-3c91-4e6b-89e8-47951abcec8d"
      ],
      "errorMessage": "Intent 'app.current.update' does not have enough unique training phrases. Consider adding more different examples."
    },
    {
      "severity": "ERROR",
      "entries": [
        "projects/my-project/agent/intents/26e64b1b-eaa7-4ce2-be46-631a501fccbe/trainingPhrases/a650375e-083c-4bb5-9794-ba9453e51282",
        "projects/my-project/agent/intents/58b44b2d-4967-4a81-b017-12623dcd5d28/trainingPhrases/1d947780-22d3-4f80-8d7a-3f86efbf0be3"
      ],
      "errorMessage": "Multiple intents share training phrases which are too similar:\n - Intent 'app.notifications.open': training phrase 'open allo notifications settings'\n - Intent 'app.current.notifications.open': training phrase 'open notifications settings'"
    },
  ]
}

Status Tingkat Keparahan

Validasi dapat menampilkan status tingkat keparahan berikut:

Validasi paksa

Hasil validasi agen tersedia secara otomatis setiap kali pelatihan agen dilakukan dan diselesaikan. Untuk memaksakan hasil validasi baru, Anda dapat menonaktifkan validasi otomatis, dan memicunya secara manual. Lihat halaman Setelan ML agen di konsol.

Menangani banyak masalah

Jika sejumlah besar masalah ditemukan, Anda harus mempertimbangkan hal berikut:

• Perbaiki masalah dalam batch kecil. Jika ada banyak masalah serupa, memperbaiki satu masalah dapat memperbaiki masalah serupa setelah Anda melatih ulang agen.
• Maksimal 5.000 masalah ditampilkan sekaligus. Jika Anda memiliki lebih dari 5.000 masalah, Anda mungkin tidak melihat pengurangan jumlah hingga masalah yang tersisa kurang dari 5.000.