ブリッジ パッケージの適用シナリオ

このトピックでは、IQ Bot ブリッジ ドキュメント オートメーションで パッケージ を効果的に使用できるさまざまなシナリオについて説明します。

シナリオ 1: グループに対する限定的または最小限のアクティブ トレーニングを含む IQ Bot アクティブ ラーニングインスタンス

グループに対する限定的または最小限のアクティブ トレーニングを含む IQ Bot アクティブ ラーニングインスタンスがある場合。

推奨事項: IQ Bot - DA ブリッジ パッケージ の現在の機能を活用することができます。 このの一覧表示されている制限を検討してくださいパッケージ。

シナリオ 2: 指定されたしきい値内のグループに対するアクティブ トレーニングを含む IQ Bot アクティブ ラーニング インスタンス

指定されたしきい値内で行われているグループに対するアクティブ トレーニングを含む IQ Bot アクティブ ラーニングインスタンスがある場合、以下のシナリオで IQ Bot - DA ブリッジ パッケージ を使用できます。
  • 既存のグループがトレーニングされ (フィールドの再マッピング)、全体で新しいグループの数が 1 年間で 5 ～ 10% または 50 グループを超えて増加することがないと予想される場合。
    注: フィードバックに基づく改善は IQ Bot トレーニング（ブリッジ学習インスタンス）の代替ではありません。 本番環境でユーザーの検証フィードバックから継続的な学習を可能にします。 IQ Bot トレーニングのような追加の作業負荷を処理するために、ドキュメント オートメーション でネイティブに学習インスタンスを構築することをお勧めします。IQ Bot から移動するのではなく。

    推奨事項: IQ Botブリッジ コマンドドキュメント オートメーションに対するパッケージは、抽出を改善するためのフィードバック ループを提供する抽出の検証ベースの改善を含むAutomation 360v.32 リリースで強化されています。検証ベースの改善 現在の IQ Bot - DA ブリッジ パッケージ パッケージを使用することもできますが、この計画された機能強化は、今後のトレーニング管理にさらに有益なものとなるでしょう。 したがって、この事例では、IQ Bot v.32 でリリースされている ドキュメント オートメーション ブリッジ コマンド パッケージに対して Automation 360 を活用することができます。

  • 既存のグループがトレーニングされ (フィールドの再マッピング)、全体で新しいグループの数が 1 年間で 5 ～ 10% または 50 グループを超えて増加することが予想される場合。

    推奨事項: ただし、現在のIQ Bot - DA ブリッジ パッケージ パッケージはこの事例のオプションですが、で学習インスタンスを再構築する方が理にかなっているかもしれません。ドキュメント オートメーションのネイティブ機能が抽出の大部分を担う可能性があり、ドキュメント オートメーション長期的には学習インスタンスの管理にかかる全体的な労力が少なくなると考えられます。

シナリオ 3: グループ内の既存フィールドの変更を含む IQ Bot アクティブ ラーニング インスタンス

新しいフィールドの追加や更新、検証の変更、IQ Botを使用したカスタム ロジックの変更適用などの、グループ内の既存フィールドの変更を含む アクティブ ラーニング インスタンスの場合。Python

推奨事項: IQ Bot から ドキュメント オートメーション へのブリッジ パッケージ を使用しないことをお勧めします。 IQ Bot アクティブ ラーニングインスタンスをドキュメント オートメーションにインポートした後は、フィールドの追加、検証の変更、カスタム ロジックの変更はできません。 でネイティブにラーニングインスタンスを再ビルドする ドキュメント オートメーションことをお勧めします。
注: カスタム ロジックがある場合は、データ操作 ドキュメント オートメーション を使用してBotsに実装することができます。 詳細については、「[ドキュメント データの取得] アクション」と「ドキュメント データの更新アクション」を参照してください。