Criação, treinamento e análise¶
Antes de usar os comandos dos exemplos mostrados nesta seção, é preciso definir a variável de ambiente com a URL do serviço NLU, informada pelo CPQD. Neste caso, basta fazer algo como:
export NLU_HOST=https://address:port
Nos comandos indicados, o campo de autorização de acesso não está incluído, mas ele deve ser enviado em todos os comandos.
Para utilizar um agente NLU, devemos primeiro criar o agente.
Depois de criado, já é possível utilizar a api de análise de sentimento. Porém, para poder utilizar as demais funcionalidades, é necessário configurar e treinar o agente.
O treinamento pode demorar alguns segundos ou vários minutos, dependendo do tamanho do agente.
Depois de treinado, o agente pode ser usado para análisar frases.
Caso o treinamento do agente apresente erro, o modelo anterior é mantido. Sendo assim, é possível utilizar a análise de frases enquanto o agente é corrigido. Para mais informações sobre os estados do modelo no treinamento, consulte a seção Estados do modelo.
Resumo dos passos: