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  머신러닝 유사도를 바꾸고 블록 부분배포를 했는데 유사도는 왜 안바뀌나요?

  머신러닝 기능을 사용하는 블록을 부분 배포 하셨을 경우 기존에 적용되어 있는 유사도로 설정됩니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

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  블록 답변에 연결된 스킬데이터를 수정하고 블록만 배포했는데 답변이 변경되었습니다. 스킬은 따로 배포하지 않았어요.

  다만 스킬의 URL, Header, Test URL, Test Header 와 같은 정보 변경을 위해서는 관련 스킬을 선택하여 배포해야합니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

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  봇 말풍선 사이즈가 초과된 경우 어떻게 해야 하나요?

  기본적으로 사용자가 직접 입력한 정보의 양이 절대적으로 많거나, 특정 필드를 과도하게 사용하는 경우 응답 사이즈가 늘어날 수 있습니다. - ‘메시지 전송(action:message)’이나 ‘블록 연결(action:block)’을 과도하게 사용하는 경우 응답 사이즈가 늘어나므로, 총 개수를 줄여 발송해 주시기 바랍니다. - 특정 필드의 사이즈가 크거나 케로셀을 많이 사용하는 경우 응답 사이즈가 늘어나므로, 내용을 줄여 발송해 주시기 바랍니다. Ex : 리스트 목록(ListItem), 타이틀/디스크립션, 링크(Link) 등 - 내용을 줄이기 어려운 경우, 하나의 응답을 2개 또는 3개의 말풍선으로 나누어 발송할 수 있습니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

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  Event API 발송시 실패했다고합니다.

  1) 이벤트 API 호출 전체실패시 FAIL일때 FAIL에 따른 메시지를 확인한 뒤 재발송하여 주시기바랍니다. 2) 이벤트 API 호출이 SUCCESS일 경우 일부 성공일 수 있습니다. GET API의 taskid를 조회하여 실제 발송/ 실패 여부를 알 수 있습니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

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  다른 블록이 응답 합니다.

  의도 하셨던 블록이 아닌 다른 블록이 응답될 때 아래 내용을 체크하여 주시기 바랍니다. 1.배포 여부 : 블록을 수정하고 배포를 하지 않았다면 기존 답변이 노출될 수 있습니다. 2. 의도한 응답의 블록에 패턴발화가 잘 입력 되어 있는지 확인합니다. 3.

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  [머신러닝]머신러닝은 어떻게 사용하나요?

  머신러닝은 사용하기 위해서는 봇에 2개 이상의 블록을 가져야 하며, 블록당 1개 이상의 패턴 발화 20개 이상의 머신러닝 발화를 입력해야 합니다.해당 조건을 충족시키면 머신러닝 실행을 할 수 있습니다. ※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

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  [NEW ML+]블록을 머신러닝 대상에서 제외했는데, 여전히 머신러닝이 적용됩니다.

  머신러닝 대상 설정이 아닌 경우, 머신러닝 대상에서 제외하고 배포를 해야 합니다. '배포' 여부를 확인해주시길 바랍니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

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  [NEW ML+]다른 블록이 응답 합니다.

  의도 하셨던 블록이 아닌 다른 블록이 응답될 때 아래 내용을 체크하여 주시기 바랍니다. 1.배포 여부 : 블록을 수정하고 배포를 하지 않았다면 기존 답변이 노출될 수 있습니다. 2. 의도한 응답의 블록에 패턴발화가 잘 입력 되어 있는지 확인합니다. 3.

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  [머신러닝]머신러닝 발화는 패턴발화와 다른가요?

  패턴 발화는 입력된 발화와 동일한 문장이거나 동일한 패턴일 경우에만 블록을 매칭합니다.하지만 머신러닝은 기계학습을 통하여 넓은 커버리지를 가지며, 입력하지 않았지만 학습된 발화와 유사한 발화에 대해서도 블록을 매칭합니다. ※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

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  [NEW ML+]머신러닝과 지식 베이스가 어떻게 다른가요?

  ML+는 기계학습을 하며 등록된 패턴 발화와 인입된 사용자 발화 간의 유사도를 측정하여 가장 유사한 블록으로 매칭하는 방식으로 넓은 커버리지를 가집니다.