Entitäten labeln
Beim Labeln markierst du Textstellen in Trainingsbeispielen, damit der AI Agent diese Entitäten in zukünftigen Eingaben automatisch erkennt und zuordnet.
Wo finde ich „Entitäten labeln"?
Den Bereich „Entitäten labeln" findest du unter:
AI Agent → Optimierung → Entitäten labeln
Erklärung – Was genau ist „Entitäten labeln"?
Wenn Nutzer mit deinem AI Agent schreiben, versucht das System, bestimmte Begriffe in der Eingabe automatisch zu erkennen – zum Beispiel Ortsnamen, Daten oder IBANs. Damit das funktioniert, muss das Modell zuvor an Beispielen lernen, wie solche Begriffe aussehen.
Genau das passiert beim Labeln: Du markierst in bestehenden Beispielen die relevanten Textstellen und weist ihnen eine Entität zu – ähnlich wie mit einem Textmarker. Auf Basis dieser Markierungen trainiert das System, die entsprechenden Begriffe in echten Nutzereingaben zu erkennen.
Das Labeln ist ausschließlich für Beispiele innerhalb von Intentionen möglich. Losgelöste Beispiele – ohne Zugehörigkeit zu einer Intention – gibt es nicht.
Markierungen für Entitäten ohne erlernte Komponente sind zwar technisch möglich, haben aber keine Auswirkung auf die Erkennung oder das Verhalten des AI Agents. Damit eine Markierung wirksam ist, muss die Entität eine Erlernte Komponente besitzen.
Verwendung – Was kann man mit „Entitäten labeln" machen?
Sprache auswählen
Lege zunächst die gewünschte Sprache fest. Nach der Auswahl werden alle Beispiele dieser Sprache angezeigt, in denen du Entitäten markieren kannst.
Entitäten in Beispielen markieren
Innerhalb der angezeigten Beispiele kannst du einzelne Textstellen direkt anklicken und markieren. Wähle anschließend die passende Entität aus der Liste auf der rechten Seite aus.
Rechts im Panel sind alle im System hinterlegten Entitäten farbig dargestellt. Wähle eine Entität aus und markiere dann den gewünschten Text innerhalb eines Beispiels.
Markierungen entfernen
Bereits markierte Entitäten lassen sich jederzeit wieder entfernen. Klicke dazu auf das X-Symbol, das beim Hover über die Markierung erscheint.
Beispiele laden
In der Übersicht werden stets 25 Beispiele aus allen Intentionen angezeigt, sortiert nach Erstellungsdatum. Über die Schaltfläche „Weitere Einträge laden" kannst du zusätzliche Beispiele einblenden.
Ein direkter Rückschluss darauf, zu welcher Intention ein Beispiel gehört, ist in dieser Ansicht nicht möglich.
Verwaltung – Beispiele hinzufügen und löschen
Neues Beispiel hinzufügen
Im oberen Bereich der Seite findest du den Abschnitt „Neues Beispiel hinzufügen".
Wähle im Feld „Intention" die passende Intention aus dem Dropdown aus.
Trage im Feld „Beispiel" den Beispieltext ein.
Klicke auf „Hinzufügen".
Das neue Beispiel erscheint in der Liste und kann anschließend direkt mit Entitäten gelabelt werden.
Beispiel löschen
Jedes Beispiel in der Liste enthält ein Papierkorb-Symbol. Klicke darauf, um das Beispiel zu entfernen.
Beim Löschen wird nicht angezeigt, zu welcher Intention das jeweilige Beispiel ursprünglich gehörte. Das Löschen kann nicht rückgängig gemacht werden.
Beispiel
Entität „Ort" in einem Buchungsbeispiel labeln
Szenario: Dein AI Agent soll Ortsnamen in Buchungsanfragen automatisch erkennen.
Navigiere zu
AI Agent → Optimierung → Entitäten labeln.Wähle die gewünschte Sprache aus (z. B. Deutsch).
Suche in der Beispielliste nach einem passenden Beispiel – oder füge ein neues hinzu:
Intention:
TicketbuchungBeispiel:
Ich möchte ein Ticket nach Berlin buchen.
Klicke auf das Wort „Berlin" im Beispieltext, um es zu markieren.
Wähle rechts im Panel die Entität „Ort" aus.
Die Markierung ist gesetzt. Das Modell lernt beim nächsten Training, dass „Berlin" ein Ortsname ist.
Ergebnis: Zukünftige Eingaben wie „Ich brauche ein Ticket nach Hamburg" werden vom AI Agent automatisch mit der Entität „Ort" verknüpft.
Best Practices
Regelmäßig labeln: Markiere Entitäten kontinuierlich in neuen und bestehenden Beispielen. Jede neue Markierung verbessert die Erkennungsleistung des AI Agents.
Nur relevante Stellen markieren: Markiere ausschließlich Textstellen, die tatsächlich zur erlernten Komponente der Entität gehören. Unklare oder fehlerhafte Markierungen können die Erkennung verfälschen.
Erlernte Komponenten beachten: Stelle sicher, dass die Entität eine erlernte Komponente besitzt, bevor du sie verwendest. Entitäten ohne erlernte Komponente haben keinen Einfluss auf das Verhalten des AI Agents.
Alte oder fehlerhafte Labels entfernen: Entferne nicht mehr relevante oder falsch gesetzte Markierungen über das X-Symbol. Eine saubere Trainingsbasis führt zu besseren Erkennungsergebnissen.
Neue Beispiele ergänzen: Wenn bestimmte Eingabetypen oder Formulierungen bisher nicht korrekt erkannt werden, füge gezielt neue Beispiele mit passenden Entitätsmarkierungen hinzu.
Beispiele regelmäßig prüfen: Kontrolliere gelabelte Beispiele auf Richtigkeit und Relevanz – insbesondere nach Änderungen an Intentionen oder Entitätsdefinitionen.
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