Bridge 패키지를 사용할 수 있는 적용 가능한 시나리오

이 주제에서는 IQ Bot - Document Automation Bridge 패키지를 효과적으로 사용할 수 있는 다양한 시나리오에 대해 설명합니다.

시나리오 1: 그룹에 대한 활성 학습이 제한적이거나 최소화된 IQ Bot 활성 학습 인스턴스

그룹에 대한 IQ Bot 활성 학습 인스턴스가 제한적이거나 최소한의 활성 학습만 있는 경우.

권장 사항: IQ Bot - DA Bridge 패키지의 현재 기능을 활용할 수 있습니다. 이 패키지에 대해 나열된 제한 사항을 고려하십시오.

시나리오 2: 지정된 임계값 내의 그룹에 대한 활성 학습이 있는 IQ Bot 활성 학습 인스턴스

지정된 임계값 내에서 그룹에 대한 활성 학습이 수행되는 IQ Bot 활성 학습 인스턴스가 있는 경우 다음 시나리오에서 IQ Bot - DA Bridge 패키지를 사용할 수 있습니다:
  • 기존 그룹이 훈련(필드 리매핑)을 받고 전체적으로 신규 그룹 수가 1년에 5~10% 또는 50개 그룹을 넘어서지 않을 것으로 예상되는 경우.
    주: 피드백 기반의 개선은 IQ Bot 훈련(연결된 학습 인스턴스)을 대체하지 않습니다. 사용자 검증 피드백을 생산 환경에서 지속적으로 학습할 수 있게 합니다. IQ Bot 훈련과 같은 추가적인 워크로드를 처리하는 경우, IQ Bot에서 옮기는 것보다 Document Automation에서 학습 인스턴스를 직접 구축하는 것을 권장합니다.

    권장 사항: IQ Bot-Document Automation Bridge 명령 패키지가 Automation 360 v.32 릴리스에서 피드백 루프를 제공하는 추출에 대한 유효성 검사 기반 개선 사항으로 향상되어 추출을 개선합니다. 현재 IQ Bot - DA Bridge 패키지 패키지를 사용해도 되지만, 이 계획된 개선 사항은 향후 교육 관리에 더욱 유용할 수 있습니다. 따라서 이 유스케이스에서는 IQ Bot v.32와 함께 릴리스되는 Document Automation - 패키지 Bridge 명령 Automation 360에 활용할 수 있습니다.

  • 기존 그룹을 훈련(필드 리매핑)시키고 전체적으로 새로운 그룹 수가 1년에 5~10% 또는 50개 그룹 이상으로 증가할 것으로 예상되는 경우.

    권장 사항: 비록 현재 IQ Bot - DA Bridge 패키지 패키지가 이 유스케이스에 대한 옵션이지만, Document Automation에서 학습 인스턴스를 다시 빌드하는 것이 더 나을 수 있습니다. Document Automation의 네이티브 기능은 이 접근 방식으로 추출의 상당 부분을 처리할 수 있으며, 시간이 지남에 따라 학습 인스턴스를 관리하는 전체적인 작업이 줄어들 가능성이 높습니다.

시나리오 3: 그룹 내 기존 필드가 변경된 IQ Bot 활성 학습 인스턴스

그룹 내의 기존 필드에 대한 변경 사항(예: 새 필드 추가 또는 업데이트, 유효성 검사 변경 또는 IQ Bot을 사용하여 사용자 정의 로직 변경 사항을 적용하기 위한 업데이트가 필요)이 있는 Python 활성 학습 인스턴스가 있는 경우.

권장 사항: IQ Bot - Document Automation Bridge 패키지에는 사용하지 않는 것이 좋습니다. IQ Bot 활성 학습 인스턴스를 Document Automation으로 가져온 후에는 필드를 추가하거나 유효성 검사를 변경하거나 사용자 정의 로직을 변경할 수 없습니다. Document Automation에서 기본적으로 학습 인스턴스를 다시 빌드하는 것이 좋습니다.
주: 사용자 정의 로직이 있는 경우 데이터 조작 Document Automation을 사용하여 Bot에서 구현할 수 있습니다. 자세한 내용은 문서 데이터 가져오기 작업 및 문서 데이터 업데이트 작업 항목을 참조하십시오.