watsonx Assistant 에서 Discovery 데이터 검색

Discovery 프로젝트는 어시스턴트를 축약하는 질문에 대한 응답을 제공할 수 있습니다. "잘 모르겠다고 대답하는 대신에, 당신의 조수는" 잘 모르겠다고 대답할 수 있지만, 나는 내 지식 기반 데이터베이스를 검색하여 도움이 될 수 있는 이러한 답변을 찾았다.

어시스턴트에서 Discovery 프로젝트를 검색하는 방법에 대한 자세한 정보는 해당 watsonx Assistant 문서를 참조하십시오.

기본 제공 웹 대화를 사용하는 경우 응답 강조 기능을 사용하여 응답 찾기를 사용할 수 있습니다. 응답 결과는 고객의 질문에 대한 정확한 응답으로 판별되는 검색 결과의 단어 또는 구문을 강조표시합니다.

watsonx Assistant에서 Discovery 프로젝트에 연결하기 위해 수행하는 단계를 자세히 보려면 이를 안내하는 학습서를 수행하십시오. 자세한 정보는 웹 자원의 응답으로 어시스턴트 전원 켜기 를 참조하십시오.

또는 Watson Discovery 및 watsonx Assistant 서비스 사이에 NeuralSeek 라는 생성 언어 서비스를 추가할 수 있습니다. 자세한 정보는 NeuralSeek 를 사용하여 기존 도움말 컨텐츠에서 마무리된 응답 리턴을 참조하십시오.

어시스턴트가 Discovery를 호출하는 방법

사용자가 어시스턴트에게 검색을 트리거하는 질문을 하면 응답 강조 가 사용으로 설정된 경우 다음 API 요청이 Discovery 에 전송됩니다.

응답 강조 기능은 IBM Cloud 에서 관리하는 인스턴스에서만 사용할 수 있습니다.

{
    "aggregation": "",
    "sort": "",
    "count": 10,
    "return": [],
    "filter": <custom_filter_specified_in_assistant>
    "passages": {
		"enabled": "true",
      	"fields": [
        	<search_config_body_field_specified_in_assistant>
      	],
      	"characters": 325,
      	"per_document": true,
      	"max_per_document": 3,
        "find_answers": true,
        "max_answers_per_passage": 1
    },
    "highlight": false,
    "spelling_suggestions": false,
    "table_results": {
      	"enabled": false
    },
    "suggested_refinements": {
      	"enabled": false
    }
}

응답 강조 가 사용되는 경우 ("find_answers": true), Discovery는 문서를 다시 코어하고 다시 정렬하여 품질이 가장 높은 응답이 있는 문서가 먼저 리턴되도록 합니다.

프로젝트 유형 선택

대화식 검색 프로젝트 유형이 최상의 응답을 제공하지 않고 이유를 이해하려는 경우 문서 검색 프로젝트 유형을 사용하도록 전환하십시오.

대부분의 경우 대화식 검색 프로젝트 유형을 선택하는 것이 좋습니다. 처음부터 좋은 결과를 얻을 수 있으며 응답 강조와 같은 추가 기능을 사용하면 응답이 명확하고 간결합니다. 그러나 고급 유스 케이스의 경우 또는 문제를 해결하려는 경우 문서 검색 프로젝트 유형이 더 적합할 수 있습니다.

올바른 Discovery 프로젝트 유형을 선택하려면 다음 표에 설명된 프로젝트 유형 차이를 검토하십시오.

프로젝트 유형 세부사항
함수 대화식 검색 문서 검색
인리치먼트 지원 기본 인리치먼트가 적용되지 않습니다. 엔티티 인리치먼트가 적용됩니다. 엔티티 인리치먼트는 중요한 정보를 식별하는 데 도움이 되며 조회 결과를 필터링하는 더 많은 방법을 소개합니다.
Discovery 의 개선 및 사용자 정의 페이지에서 조회 테스트 챗봇에서 리턴된 응답 중 하나만 표시됩니다. 사용 가능한 모든 응답을 볼 수 없으며 개별 쿼리 결과를 분석할 수 없습니다. 인리치먼트 기반 패싯별로 조회 결과를 필터링할 수 있습니다. 쿼리에 대해 리턴되는 소스 문서에서 인덱스화되는 필드에 대한 세부사항을 검토할 수 있습니다. 자세한 정보에 액세스하면 예기치 않은 결과의 문제점을 쉽게 해결할 수 있습니다.
검색 트리거 text 필드에서 자동으로 응답을 리턴합니다. 응답이 다른 필드에 저장된 경우 구성을 변경해야 합니다. 검색이 어시스턴트에서 트리거될 때 SDU (Smart Document Understanding) 모델 또는 인리치먼트를 콜렉션에 적용하고 text 이외의 필드에서 유용한 정보를 검색할 수 있습니다.

두 프로젝트 유형 모두 테스트하는 가장 좋은 방법은 watsonx Assistant 미리보기에서 검색을 트리거하는 것입니다. 어시스턴트에 대한 검색 지원을 구성할 때 Discovery에서 사용할 수 없는 방식으로 경험을 미세 조정할 수 있습니다.

문서 검색 프로젝트 유형에 대해 검색 결과 도구에서 사용 가능한 설정은 watsonx Assistant에서 지정하는 구성 설정으로 대체됩니다. 예를 들어, 조회 응답 제목 및 본문은 watsonx Assistant에 정의되어 있습니다. 그리고 단락의 최대 문자 수 필드에 지정한 내용에 관계없이 응답에 325자의 단락 길이가 적용됩니다.

챗봇에서 검색 지원을 배치하는 방법은 프로젝트 유형에 관계없이 동일합니다. 어시스턴트에서 검색 지원을 사용으로 설정한 후 어시스턴트를 공개합니다.

문서 검색 프로젝트 유형을 사용하려면 가상 지원에 검색 기능을 추가하기 전에 이를 작성해야 합니다. 그렇지 않으면 어시스턴트에 검색 지원을 추가할 때 대화식 검색 프로젝트가 자동으로 작성됩니다. 문서 검색 프로젝트가 이미 포함된 서비스 인스턴스가 있는 경우 watsonx Assistant 사용자 인터페이스는 기존 인스턴스를 표시하며 이를 사용하도록 선택할 수 있습니다.