System Entities

Juni 12, 2019
|By Lukas Volz

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System Entities sind vordefinierte Entitäten, die in einer AI Agent Plattform bereits ab Werk zur Verfügung stehen und häufig wiederkehrende Datentypen aus natürlicher Sprache extrahieren. Typische Beispiele sind Datum, Uhrzeit, Ort, Währung, Telefonnummer oder Zahl. Während Custom Entities individuell für einen Anwendungsfall angelegt werden, decken System Entities universelle Konzepte ab und sparen Trainingsaufwand. 

 

Wie System Entities funktionieren

Wenn ein Nutzer eine Anfrage formuliert, analysiert das NLU-Modell zunächst den Intent und sucht parallel nach relevanten Parametern in der Äußerung. Genau hier kommen System Entities ins Spiel: Sie identifizieren standardisierte Datentypen unabhängig von der konkreten Formulierung und liefern die extrahierten Werte in einem normalisierten Format zurück.

Sagt eine Anruferin am Telefon „Ich hätte gerne einen Termin am Dienstag um zehn Uhr“, erkennt der AI Agent über eine Datums-Entität den nächsten Dienstag und liefert ihn im ISO-Format zurück. Eine Uhrzeit-Entität ergibt parallel den Wert 10:00. Diese Normalisierung ist entscheidend, weil nachgelagerte Systeme wie Kalender, CRM oder Ticketing eindeutige Werte benötigen und keine Freitext-Interpretation leisten können.

 

Typen von System Entities

Plattformen unterscheiden meist drei Kategorien, die sich im Rückgabewert unterscheiden. Sie sind eng mit dem Konzept der Entity verknüpft und erweitern dieses um sofort einsetzbare Standardtypen.

 

  • System Mapping: Liefert einen normalisierten Referenzwert, etwa ein Datum im ISO-8601-Format oder eine Währung als Zahlenwert mit Code.
  • System Enum: Gibt den erkannten Begriff so zurück, wie er geäußert wurde, ohne ihn auf eine Standardform zu mappen, beispielsweise Farbnamen.
  • System Composite: Kombiniert mehrere Entitäten zu einem Objekt, etwa einen Geldbetrag bestehend aus Wert und Währung.

 

Typische vordefinierte Entitäten in modernen Plattformen sind Datum, Uhrzeit, Dauer, Zahl, Ordinalzahl, Geldbetrag, Mengenangabe, Adresse, Stadt, Land, Sprache, Personenname, E-Mail und Telefonnummer.

 

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

System Entities sind vordefinierte Entitäten, die eine AI Agent Plattform standardmäßig mitbringt. Sie erkennen universelle Datentypen wie Datum, Uhrzeit, Ort, Zahl oder Währung in natürlicher Sprache und liefern die Werte in einem normalisierten Format zurück. Dadurch müssen diese Standardfälle nicht selbst trainiert werden.

System Entities decken allgemeine Konzepte ab, die in vielen Anwendungsfällen gleich sind. Custom Entities werden individuell für ein Projekt definiert, etwa Produktkategorien, Vertragstypen oder interne Bezeichnungen. In der Praxis werden beide kombiniert, um sowohl universelle als auch fachspezifische Informationen zuverlässig zu erfassen.

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