\n \n [\n {\n \"question\"<\/span>: [\n \"Prima training phrases intento 1\"<\/span>,\n \"Seconda training phrases intento 2\"<\/span>\n ],\n \"answer\"<\/span>: [\n \"Primo balloon intento risposta 1\"<\/span>,\n \"Secondo balloon intento risposta 1\"<\/span>\n ]\n },\n ...\n]\n<\/code><\/pre>\n <\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n\n\n\nLa lista “question” dovr\u00e0 contenere tutte le frasi di training da associare all\u2019intento, mentre la lista “answer” tutti i balloon conversazionali che comporranno la risposta di tale intento.<\/p>\n\n\n\n In alternativa \u00e8 possibile importare un file in formato CSV, generato sfruttando, ad esempio, un software che permette di salvare fogli elettronici in tale formato.<\/p>\n\n\n\n Il file dovr\u00e0 contenere due “colonne” (separate da virgola), una per le frasi di training (con intestazione “question”) e una per le risposte (con intestazione “answer”), e tante righe quanti sono gli intenti che si desidera importare. Per specificare pi\u00f9 frasi di training o pi\u00f9 risposte per lo stesso intento \u00e8 necessario utilizzare un doppio carattere “cancelletto” (##) come separatore. Il file deve quindi presentare una struttura di questo tipo:<\/p>\n\n\n\n question,answer\n\"Domanda 1##Domanda 2\",\"Risposta 1##Risposta 2\"\n...<\/pre>\n\n\n\nAl termine del processo di analisi (sia nella modalit\u00e0 “Web page”, sia nella modalit\u00e0 “File”) verranno mostrate le coppie di “domanda-risposta” identificate.<\/p>\n\n\n\n Salvataggio intenti per Dialogflow ES<\/h3>\n\n\n\nPosizionando il cursore su una delle coppie di “domanda-risposta” e selezionando il pulsante “Save as intent” viene mostrata una finestra da cui \u00e8 possibile completare la configurazione dell’intento prima di importarlo all’interno del motore di NLU:<\/p>\n\n\n\n - Name<\/strong>: il nome dell\u2019intento che verr\u00e0 aggiunto all’interno del motore di NLU<\/li>
- Training Phrases<\/strong>: frasi di training associate all’intento (\u00e8 possibile modificare, rimuovere o aggiungere frasi di training oltre a quelle estratte dall\u2019analisi) <\/li>
- Text Response<\/strong>: risposte testuali associate all’intento (\u00e8 possibile modificare, rimuovere o aggiungere risposte testuali)<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Selezionando l\u2019opzione “Save also in Dialogflow<\/strong>” la risposta dell\u2019intento verr\u00e0 salvata anche nel motore di NLU oltre che all’interno di Tellya.<\/p>\n\n\n\nLe risposte specificate per gli intenti verranno salvate come risposte di tipo “Text Response” per il canale “Default”.<\/p>\n\n\n\n Salvataggio intenti per Dialogflow CX<\/h3>\n\n\n\nPosizionando il cursore su una delle coppie di “domanda-risposta” e selezionando il pulsante “Save as intent” viene mostrata una finestra da cui \u00e8 possibile completare la configurazione dell\u2019intento prima di importarlo all\u2019interno del motore di NLU:<\/p>\n\n\n\n - Name<\/strong>: il nome dell\u2019intento che verr\u00e0 aggiunto all\u2019interno del motore di NLU<\/li>
- Training Phrases<\/strong>: frasi di training associate all\u2019intento (\u00e8 possibile modificare, rimuovere o aggiungere frasi di training oltre a quelle estratte dall\u2019analisi)\u00a0<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Per poter gestire le risposte delle FAQ in Dialogflow CX bisogna utilizzare le Route groups<\/strong>, si pu\u00f2 abilitare questa funzione spuntando il flag Manage response as route groups<\/em>.<\/p>\n\n\n\n\u00c8 possibile definire pi\u00f9 coppie Flow e Route Group che permette di creare, tramite un unico import, le stesse route groups su pi\u00f9 flows. Per ogni Flow \u00e8 possibile selezionare una route group gi\u00e0 esistente, tramite search, oppure crearne una nuova.<\/p>\n\n\n\n In questo caso le risposte estratte vengono associate alle route groups e possono essere modificate, rimosse e aggiunte.<\/p>\n\n\n\n Per ogni route groups creata \u00e8 possibile specificare se si vuole utilizzare una transition di tipo \u201cCurrent page\u201d spuntando il flag Set transition as “current page”<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<\/p>\n\n\n\n \u00c8 possibile anche importare pi\u00f9 intenti contemporaneamente selezionando quelli che si desidera importare dalla lista e cliccando su “Save intents”; in questo caso non sar\u00e0 possibile specificare il nome per gli intenti (ne verr\u00e0 generato uno automaticamente), n\u00e9 modificare prima dell\u2019importazione le frasi di training o le risposte estratte.<\/p>\n\n\n\n Indipendentemente dalla modalit\u00e0 di analisi scelta, \u00e8 sempre possibile visualizzare anche successivamente il risultato delle diverse analisi eseguite nella sezione “Intents Settings” > “Intents Importer”.<\/p>\n\n\n\n Import training phrases<\/h2>\n\n\n\nTellya mette a disposizione la possibilit\u00e0 di aumentare le frasi di training degli intenti in modo semi automatico tramite l\u2019importazione di un file contenente le training phrases. <\/p>\n\n\n\n Importazione da file JSON o CSV<\/h3>\n\n\n\nDalla sezione “Intents Setting”, nella tab \u201cIntent importer\u201d, selezionando il pulsante “New analysis”, l’opzione “Import Training” \u00e8 possibile importare le frasi di training da utilizzare per arricchire la collezione di training phrases degli intenti direttamente da un file in formato JSON o CSV.<\/p>\n\n\n\n Per ogni intento che si desidera configurare \u00e8 possibile specificare pi\u00f9 frasi di training.<\/p>\n\n\n\n Il file JSON deve presentare la seguente struttura:<\/p>\n\n\n\n \n \n \n \n | JSON example<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n | \n \n \n [\n {\n \"question\"<\/span>: [\n \"Prima training phrases intento 1\"<\/span>,\n \"Seconda training phrases intento 1\"<\/span>\n ]\n },\n {\n \"question\"<\/span>: [\n \"Prima training phrases intento 2\"<\/span>,\n \"Seconda training phrases intento 2\"<\/span>\n ]\n },\n ...\n]\n<\/code><\/pre>\n <\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n\n\n\nLa lista “question” dovr\u00e0 contenere tutte le frasi di training da associare all\u2019intento.<\/p>\n\n\n\n In alternativa \u00e8 possibile importare un file in formato CSV, generato sfruttando, ad esempio, un software che permette di salvare fogli elettronici in tale formato.<\/p>\n\n\n\n Il file dovr\u00e0 contenere una “colonna” per le frasi di training (con intestazione “question”) e tante righe quanti sono gli intenti che si desidera importare. Per specificare pi\u00f9 frasi di training per lo stesso intento \u00e8 necessario utilizzare un doppio carattere “cancelletto” (##) come separatore.<\/p>\n\n\n\n Il file deve quindi presentare una struttura di questo tipo:<\/p>\n\n\n\n question\n\"Prima training phrases intento 1##Seconda training phrases intento 1\"\n\"Prima training phrases intento 2##Seconda training phrases intento 2\"\n...<\/pre>\n\n\n\nAl termine del processo di analisi verranno mostrate le frasi identificate.<\/p>\n\n\n\n Posizionando il cursore su una di esse e selezionando il pulsante “import phrases” viene mostrata una finestra da cui \u00e8 possibile completare la configurazione dell’intento prima di importarlo all’interno del motore di NLU:<\/p>\n\n\n\n - Name<\/strong>: il nome dell\u2019intento al quale associare le frasi di training, selezionato tra quelli presenti all\u2019interno del motore di NLU<\/li>
- Training Phrases<\/strong>: frasi di training associate all’intento (\u00e8 possibile modificare, rimuovere o aggiungere frasi di training oltre a quelle estratte dall\u2019analisi)<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Indipendentemente dalla modalit\u00e0 di analisi scelta, \u00e8 sempre possibile visualizzare anche successivamente il risultato delle diverse analisi eseguite nella sezione “Intents Settings” > “Intents Importer”.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Creazione automatica di intenti Tellya mette a disposizione la possibilit\u00e0 di creare nuovi intenti in modo semi automatico analizzando una pagina web oppure tramite l\u2019importazione di un file contenente domande e risposte. La funzionalit\u00e0 \u00e8 particolarmente indicata per importare intenti di tipo “FAQ” (“Frequently Asked Questions”), costituiti quindi da domande…<\/p>\n","protected":false},"author":4,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","format":"standard","meta":[],"ht-kb-category":[23],"ht-kb-tag":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/docs.tellya.ai\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/ht-kb\/844"}],"collection":[{"href":"https:\/\/docs.tellya.ai\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/ht-kb"}],"about":[{"href":"https:\/\/docs.tellya.ai\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/ht_kb"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/docs.tellya.ai\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/docs.tellya.ai\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=844"}],"version-history":[{"count":26,"href":"https:\/\/docs.tellya.ai\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/ht-kb\/844\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1470,"href":"https:\/\/docs.tellya.ai\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/ht-kb\/844\/revisions\/1470"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/docs.tellya.ai\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=844"}],"wp:term":[{"taxonomy":"ht_kb_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/docs.tellya.ai\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/ht-kb-category?post=844"},{"taxonomy":"ht_kb_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/docs.tellya.ai\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/ht-kb-tag?post=844"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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