Kamus intervensi memungkinkan Anda mengganti secara manual skor relevansi yang diberikan oleh model prediksi kategori terlatih terhadap kueri pencarian. Jika prediksi model menghasilkan hasil pencarian yang kurang optimal, Anda dapat mengonfigurasi entri intervensi untuk menetapkan nilai relevansi kategori tertentu bagi kueri tersebut tanpa perlu melatih ulang model.
Cara kerja
Model prediksi kategori memberikan setiap kueri pencarian skor relevansi untuk setiap kategori Produk:
| Skor | Makna |
|---|---|
| 2 | Relevansi kuat |
| 1 | Relevansi lemah |
| 0 | Tidak relevan |
Jika suatu kueri cocok dengan entri dalam kamus intervensi, nilai dari kamus tersebut menggantikan prediksi model hanya untuk kategori tersebut. Kategori yang tidak tercakup dalam entri intervensi tetap menggunakan nilai asli dari model.
Example: Model memberikan kueri "A Smile is Beautiful" nilai: kategori 20 → 0, kategori 10 → 2. Kamus intervensi menetapkan: kategori 20 → 2, kategori 30 → 1. Nilai efektifnya adalah: kategori 20 → 2 (kamus menggantikan model), kategori 30 → 1 (hanya dari kamus), kategori 10 → 2 (nilai model dipertahankan).
Prasyarat
Sebelum memulai, pastikan Anda telah memiliki:
Aplikasi OpenSearch dengan setidaknya satu model prediksi kategori yang telah dikonfigurasi
Akses ke Konsol OpenSearch dengan izin untuk mengelola kamus
Buat kamus intervensi dan konfigurasikan entri
Langkah 1: Buat kamus
Masuk ke Konsol OpenSearch.
Di panel navigasi kiri, pilih Search Algorithm Center > Retrieval Configuration.
Pada halaman Basic Configuration, klik Dictionary Management di panel sebelah kiri.
Pada halaman Dictionary Management, klik Create di pojok kiri atas.
Pada panel Create Query Analysis Dictionary, masukkan nama kamus dan atur Dictionary Type menjadi Category Prediction Intervention.
Klik Save.
Kamus akan muncul dalam daftar kamus.
Anda tidak dapat mengganti nama kamus setelah dibuat.
Langkah 2: Tambahkan entri intervensi
Dalam daftar kamus, temukan kamus yang telah Anda buat dan klik Manage Entries pada kolom Actions.
Pada halaman Manage Entries, klik Add Intervention Entry.
Pada panel Add Intervention Entries, isi bidang-bidang berikut:
Field Description Example Query Kueri pencarian tepat yang akan diintersepsi milkCategory ID-Relevance Satu atau beberapa pasangan categoryID-relevanceValue, dipisahkan dengan titik koma20-1;15-2Klik Save.
Entri menggunakan pencocokan tepat. Entri untuk dress hanya mengintersepsi kueri dress, bukan 2018 dress. OpenSearch melakukan normalisasi entri sebelum pencocokan — huruf kapital diubah menjadi huruf kecil dan karakter full-width diubah menjadi half-width.
Jika entri menunjukkan status Validating, klik Refresh untuk memeriksa status terbaru.
Langkah 3: Terapkan kamus ke model
Navigasi ke model prediksi kategori yang ingin Anda perbarui.
Dalam konfigurasi model, pilih kamus intervensi yang telah Anda buat.
Terapkan model ke aplikasi online.
Satu kamus dapat diterapkan ke beberapa model prediksi kategori. Penerapan atau penghapusan kamus tidak memengaruhi pelatihan model.
Contoh: Perbaiki hasil yang salah peringkatnya untuk "milk"
Masalah: Saat pengguna mencari "milk", cangkir susu muncul di atas produk susu asli dalam hasil pencarian.
Akar penyebab: Model prediksi kategori memberikan skor urut yang lebih tinggi untuk kategori perlengkapan rumah tangga (ID: 20, yang mencakup cangkir susu) dibandingkan kategori makanan (ID: 15, yang mencakup susu) untuk kueri ini.
Perbaikan:
Buat kamus intervensi dengan Dictionary Type diatur ke Category Prediction Intervention.
Tambahkan entri intervensi dengan Query diatur ke
milkdan Category ID-Relevance diatur ke20-1;15-2. Ini menetapkan perlengkapan rumah tangga (20) sebagai relevansi lemah dan makanan (15) sebagai relevansi kuat.
Terapkan kamus ke model prediksi kategori yang digunakan dalam aplikasi online Anda.
Catatan penggunaan
Menghapus kamus yang sedang digunakan: Jika Anda mencoba menghapus kamus yang masih ditetapkan ke suatu model — bahkan jika model tersebut saat ini tidak diterapkan ke aplikasi online — penghapusan akan gagal. Hapus terlebih dahulu kamus dari model tersebut, lalu hapus kamusnya.
Memperbarui entri: Untuk kueri yang sudah memiliki entri intervensi, Anda dapat menambahkan, mengubah, atau menghapus nilai relevansi kategori tertentu tanpa membuat entri baru.
Format entri: Tetapkan nilai relevansi sebagai pasangan
categoryID-relevanceValue. Untuk menargetkan beberapa kategori dalam satu entri, pisahkan pasangan dengan titik koma:20-1;15-2.
Batasan
| Item | Batas |
|---|---|
| Kamus intervensi untuk prediksi kategori | 10 |
| Entri intervensi per kamus | 500 |
| Kueri pencarian per entri intervensi | 1 |
| Nilai relevansi kategori per kueri pencarian | 5 |