KI Vorhersage: KI für Vorhersagen in Legal Automation trainieren

Prediction Node

In diesem Video tauchen wir in die erweiterten Funktionen des „AI Prediction Node“ ein. Dieser Node ist ein echter Game-Changer für das Training der e! AI, da er es ermöglicht, deinen Klienten prädiktive Antworten direkt anzubieten. So nutzt du diese leistungsstarke Funktion:

Schritt 1: Den Prediction Node integrieren

Beginne damit, den Prediction Node zu deinem Bot hinzuzufügen. Das ist ganz einfach: Navigiere zum Bereich AI im „X“-Menü und wähle den Prediction Node aus, um ihn auf deinem Canvas zu platzieren.

Schritt 2: Input Nodes auswählen

Klicke auf den Button „Select input nodes“. Eine Liste der Input Nodes deines Bots erscheint, aus der du Checkbox-, Dropdown- und Number-Typen auswählen kannst. Diese Auswahlen sind entscheidend, um relevante Daten an deine AI zu übermitteln.

Schritt 3: Output Nodes konfigurieren

Stelle sicher, dass du deine gewünschten Output Nodes hinzugefügt hast, bevor du den Prediction Node einrichtest. Denk daran, die Output Nodes müssen immer nach dem AI Prediction Node positioniert werden. Klicke auf „Select output nodes“, um eine Liste dieser Nodes zu sehen, die ebenfalls auf Checkbox-, Dropdown- und Number-Typen beschränkt ist, und wähle diejenigen aus, die die AI vorhersagen soll.

Schritt 4: Autofill aktivieren

Schalte den Autofill-Schalter um, um zu steuern, wie Klienten mit vorhergesagten Ergebnissen interagieren – entweder automatisch ausgefüllt oder manuell von ihnen ausgewählt.

Schritt 5: Modelleinstellungen anpassen

Hier findest du zwei Dropdowns, um die Trainingsparameter deiner AI zu optimieren. Die Optionen variieren je nach Output Node-Typ. Wenn du einen Number Node (numerische Daten) hast, siehst du andere Optionen als für Checkboxen und Dropdowns (kategorische Daten). Bist du unsicher bei den Einstellungen? Keine Sorge, ein praktischer Link unter den Dropdowns bietet Erklärungen, die dir helfen, die beste Wahl zu treffen.

Zusätzlich kannst du, wenn deine Daten numerisch sind, auswählen, ob du die Option „Show Average Score for All Labels“ aktivieren möchtest oder nicht.

Schritt 6: Datenquellen auswählen

Im nächsten Abschnitt des Nodes kannst du auswählen, wie du deine AI trainieren möchtest.

• Wenn du möchtest, dass die AI mit Daten trainiert wird, die von deinen Klienten bereitgestellt werden, dann klicke, um die Option „Database“ zu aktivieren. Sie wird grün, wenn sie aktiviert ist. Bei dieser Option musst du warten, bis du eine bestimmte Menge an Input-Daten von deinen Klienten in der Datenbank erhalten hast, bevor du die AI trainierst. Wenn genügend Daten vorhanden sind, steht die Trainingsoption für deinen Bot zur Verfügung.

• Wenn du es vorziehst, deine eigenen Daten in einer .CSV-Datei bereitzustellen, um die AI zu trainieren, dann klicke auf den „.CSV“-Button. Er wird aktiviert und ein Modal öffnet sich, das dich durch die Anforderungen führt, die deine .CSV erfüllen muss, und um sie hochzuladen, um das Training zu starten.

Der nächste Schritt beinhaltet die Übertragung von Daten aus unserer bestehenden Excel-Datei in die .csv-Vorlage. Diese .csv muss bestimmte Anforderungen erfüllen. Du kannst ein Video-Tutorial ansehen, wie man die .csv-Datei korrekt erstellt, indem du auf „Show File Requirements“ klickst.

Du kannst sogar beide Quellen miteinander kombinieren, wenn du möchtest. Und um eine davon abzuwählen, musst du einfach darauf klicken, wenn sie grün ist, und sie wechselt zu Weiß und Blau, was bedeutet, dass diese Option nicht mehr aktiv ist.

Schritt 6: Deine CSV hochladen

Sobald die Vorlage ausgefüllt ist und du bestätigt hast, dass sie alle Anforderungen erfüllt, ist es Zeit, die CSV hochzuladen. Dieser Schritt schließt die Vorbereitung deines Datensatzes für das AI-Training im Legal Tech Bereich ab.

Wenn deine .csv-Datei korrekt hochgeladen wurde, siehst du ein grünes Symbol, das bestätigt, dass alles in Ordnung ist. Wenn etwas in deiner .csv behoben werden muss, wie ein zusätzliches Leerzeichen oder ein fehlender Wert, dann siehst du ein rotes Symbol und eine Fehlermeldung, die den Fehler anzeigt.

Schritt 7: Deine Daten evaluieren

Klicke auf „evaluate data“, um die Bereitschaft deines Datensatzes zu bestätigen. Der Button „See Data Set Evaluation Report“ bietet eine detaillierte Überprüfung, die alle Trainingshindernisse hervorhebt.

Wenn deine Trainingsdaten nicht gültig sind, zeigt dir der Evaluationsbericht, warum. Du musst etwas dagegen unternehmen, sonst wird der Train-Button nicht aktiviert.

Schritt 8: AI-Training starten

Mit deinem vorbereiteten Datensatz starte das AI-Training, indem du auf den Button „Train model“ klickst.

Nach dem Training kannst du bei Bedarf mit zusätzlichen Daten erneut trainieren. Vergiss nicht, den „See training report“ zu überprüfen, um Einblicke in den Lernprozess deiner AI zu erhalten.

Schritt 9: Deinen Bot in der Vorschau ansehen

Schließlich, sieh dir deinen Bot in der Vorschau an, um zu sehen, wie er funktioniert. Die vorhergesagten Labels der AI erscheinen neben deinen ausgewählten Output Nodes. Beim Ausfüllen des Formulars erscheinen unterschiedliche Konfidenzwerte für diese Labels, die auf den Daten basieren, die wir zum Testen unserer AI nach dem Training verwendet haben.

Zusätzlich gibt es bei jeder vorhergesagten Option ein Label mit einer Autofill-Option, auf die dein Klient klicken kann, um die vorhergesagte Antwort auszuwählen.

Das war’s! Du bist jetzt bestens gerüstet, um deinen Legal Bot mit AI-gesteuerten Vorhersagen zu revolutionieren. Viel Spaß beim Automatisieren!