쿠키 기본 설정 선택

당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

Test Workbench를 통한 Lex V2 봇 성능 평가

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Test Workbench를 통한 Lex V2 봇 성능 평가 - Amazon Lex

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

봇 성능을 향상시키기 위해 봇의 성능을 대규모로 평가할 수 있습니다. 테스트 평가 결과는 간단한 표와 차트로 표시됩니다.

Test Workbench를 사용하여 기존 트랜스크립션 데이터를 사용하는 참조 테스트 세트를 만들 수 있습니다. 봇을 테스트하여 배포 전에 성능을 평가하고 테스트 결과를 대규모로 분류하여 확인할 수 있습니다.

Test Workbench를 사용하여 봇 정확도를 개선하기 위한 워크플로 다이어그램.

사용자는 Test Workbench를 사용하여 봇의 기준 성능을 설정할 수 있습니다. 여기에는 단일 입력 또는 대화 형식의 발화에 대한 의도 및 슬롯 성능이 포함됩니다. 테스트 세트가 성공적으로 로드되면 기존 프리프로덕션 또는 프로덕션 봇을 대상으로 테스트 세트를 실행할 수 있습니다. Test Workbench를 사용하면 슬롯 채우기 및 의도 분류를 개선할 기회를 식별할 수 있습니다.

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