Mejore los resultados de Watson Discovery utilizando la capacitación de relevancia basada en API

Resumen

Los desarrolladores utilizan el servicio IBM Watson Discovery para agregar rápidamente un motor de análisis cognitivo, de búsqueda y de contenido a las aplicaciones. Con ese motor, pueden identificar patrones, tendencias y conocimientos a partir de datos no estructurados que pueden impulsar una mejor toma de decisiones. A veces, desea improvisar los resultados de la búsqueda al proporcionar más detalles de capacitación. El entrenamiento de relevancia es una característica de Watson Discovery que proporciona entrenamiento adicional para obtener resultados de búsqueda más precisos. Este patrón de código muestra cómo puede utilizar las API de entrenamiento de relevancia para improvisar resultados de búsqueda en Watson Discovery.

Descripción

Los desarrolladores utilizan el servicio IBM Watson Discovery para agregar rápidamente un motor de análisis cognitivo, de búsqueda y de contenido a las aplicaciones. Con ese motor, pueden identificar patrones, tendencias y conocimientos a partir de datos no estructurados que impulsan una mejor toma de decisiones. Con Watson Discovery, puede ingerir (convertir, enriquecer, limpiar y normalizar), almacenar y consultar datos para extraer información útil. Para realizar búsquedas y consultas, necesita contenido que se inyecte y persista en colecciones. Puede obtener más información sobre el desarrollo de aplicaciones con Watson Discovery estudiando la arquitectura de referencia de descubrimiento cognitivo.

El entrenamiento de relevancia es una capacidad poderosa en Watson Discovery que puede mejorar la precisión de la búsqueda si se adopta el enfoque correcto. Puede capacitar a Watson Discovery para mejorar la relevancia de los resultados de las consultas para su organización o área temática en particular. Cuando proporciona una instancia de Watson Discovery con datos de entrenamiento, el servicio utiliza técnicas de Watson de aprendizaje automático para encontrar señales en su contenido y preguntas. Luego, el servicio reordena los resultados de la consulta para mostrar los resultados más relevantes en la parte superior. A medida que agrega más datos de entrenamiento, la instancia de servicio se vuelve más precisa y sofisticada en el orden de los resultados que devuelve.

El entrenamiento de relevancia es opcional. Si los resultados de sus consultas satisfacen sus necesidades, no es necesaria más formación. Para obtener una descripción general de la creación de casos de uso para la capacitación, consulte la publicación del blog "Cómo aprovechar al máximo el entrenamiento de relevancia."

El entrenamiento de relevancia en Watson Discovery se puede realizar de dos maneras:

Si su instancia de Watson Discovery tiene un número bastante grande de preguntas para las que se debe realizar un entrenamiento de relevancia, entonces el método de herramientas puede llevar mucho más tiempo en comparación con el método programático (usando API). Además, con las API, no necesita estar conectado en línea a la instancia de Watson Discovery a través de un navegador.

Este patrón de código muestra cómo se puede lograr el entrenamiento de relevancia usando API.

Flujo

1. La aplicación cliente envía una consulta en lenguaje natural para cada una de las consultas que necesitan entrenamiento de relevancia.
2. Watson Discovery devuelve un conjunto de documentos para cada una de las consultas en lenguaje natural realizadas.
3. La aplicación cliente guarda las consultas y los documentos correspondientes en un archivo TSV en una máquina local.
4. El usuario asigna puntuaciones de relevancia a los documentos y guarda el archivo.
5. La aplicación accede al archivo con puntuaciones de relevancia actualizadas.
6. La aplicación cliente invoca las API para actualizar el entrenamiento de la colección Watson Discovery utilizando puntuaciones de relevancia actualizadas.
7. El cliente vuelve a consultar para obtener mejores resultados.

Instrucciones

Encuentre los pasos detallados para este patrón en el readme archivo. Los pasos le muestran cómo:

1. Cree una instancia de servicio Discovery en IBM Cloud.
2. Cree un proyecto en Watson Discovery.
3. Anote sus documentos.
4. Prepare el código para ejecutar las API de capacitación de relevancia.
5. Obtenga capacitación sobre relevancia para una gran cantidad de preguntas.

Fuente: https://developer.ibm.com/patterns/improve-discovery-results-using-programmatic-relevancy-training/