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도움말 검색 결과 (총 331건)

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도움말 검색 결과

  • [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][스킬 등록 및 관리]

    콜백 만료 응답이 발생해요

    콜백URL은 해당 스킬 처리 후 응답을 전달하기 위한 목적으로만 사용되어야 며 일정시간(callbackUrl valid time: 1min)동안 유효하며 1회에 한하여 사용할 수SkillResponse 부분에서 응답에 페이로드에 useCallback을 true로 명시해서 반환받아야 합니다. 해당 코드가 올바른지 다시 확인하여 주시기 바랍니다. 3.그 후 callback_url을 통해 보내고 싶은 말풍선의 데이터를 json으로 구성해서 보내셔야 합니다. 4.

  • [챗봇 관리자센터][봇 관리하기][학습/분석]

    인사이트 사용자 세그먼트 개요와 사용자 세그먼트 상세의 그래프와 도표에서 사용자 수와 비율이 나오지 않는 날짜가 있습니다.

    특정 날짜의 사용자 수가 공개 기준치 이하면 사용자의 개인 정보 보호를 위해 해당 날짜의 사용자 수와 비율을 공개하지 않습니다.※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

  • [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

    [머신러닝]머신러닝 발화는 패턴발화와 다른가요?

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

  • [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

    [NEW ML+]머신러닝 발화는 패턴발화와 다른가요?

    패턴 발화는 동일한 발화나 입력된 패턴에만 블록을 매칭지만 머신러닝은 등록된 패턴 발화와 인입된 사용자 발화 간의 유사도를 측정하여 가장 유사한 블록으로 매칭는 방식입니다.

  • [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

    [NEW ML+]머신러닝이 무엇인가요?

    등록된 패턴 발화와 인입된 사용자 발화 간의 유사도를 측정하여 가장 유사한 블록으로 매칭는 기계학습 방식입니다.사용자의 다양한 의도를 발화 유사도로 텐트를 분류해내기 때문에 폴백 블록의 발생 비율도 줄어들게 됩니다. ※ 챗봇 관리자센터 도움말 ▶ 바로가기

  • [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

    다른 블록이 응답 합니다.

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

  • [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

    [머신러닝]머신러닝은 어떻게 사용하나요?

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

  • [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

    [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

  • [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

    [NEW ML+]다른 블록이 응답 합니다.

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

  • [챗봇 관리자센터][봇 생성하기][시나리오 등록 및 관리]

    [NEW ML+]머신러닝과 지식 베이스가 어떻게 다른가요?

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