Précision accrue avec les connaissances de la carte de score du modèle

Pour recommander des articles susceptibles d'aider vos agents à fermer des requêtes, Einstein doit apprendre à partir d'un volume important de données de requête et Knowledge. Pour vous aider à comprendre vos données et l'efficacité de votre modèle prédictif, Einstein produit une carte de score de modèle. Vous pouvez identifier en un coup d'œil des opportunités d'affinage de vos données et d'amélioration des recommandations.

Où : cette modification s'applique à Lightning Experience dans les éditions Enterprise, Performance et Unlimited.

Comment : la carte de score est mise à jour quand Einstein réentraîne le modèle ou lorsque vous le reconstruisez.

Dans Configuration, sous Recommandation d'articles Einstein, ouvrez l'onglet Carte de score du modèle. À gauche, la carte de score affiche la précision et la qualité du modèle (1). À droite, vous pouvez consulter des informations supplémentaires sur vos données, notamment le degré de chevauchement entre les termes des requêtes et des articles (2), le taux de remplissage des champs de requête que vous avez sélectionnés (3) et le nombre de liaisons requête-article par langue (4). Les résultats aident à comprendre la contribution de vos données à la précision des recommandations et comment les améliorer.La carte de score des recommandations d'articles renvoie des connaissances sur le modèle et vos données.