Обучение классификаторов поручений необходимо для руководителей, которые часто делегируют поручения - для них настраивается виртуальный ассистент, с помощью которого автоматически создаются черновики поручений и определяется исполнитель.

Фоновый процесс StartAIManagersAssistantTraining (Интеллектуальные функции. Обучение виртуальных ассистентов) использует текст, извлеченный фоновым процессом PrepareDataForAIManagersAssistantTraining (Интеллектуальные функции. Подготовка данных для обучения виртуальных ассистентов). При работе фонового процесса выполняется обучение классификатора поручений – для классификатора виртуального ассистента устанавливается соответствие текста документа исполнителю поручения. Таким образом, при создании поручений для исполнителя с виртуальным ассистентом  автоматически создаются черновики поручений и определяется исполнитель черновика по тексту документа.

Подробнее см. в разделе «Обучение и дообучение виртуальных помощников».

Фоновый процесс:

1.Проверяет, есть ли в системе лицензия на модуль Intelligence (Интеллектуальные возможности).

2.Для всех элементов очереди ActionItemTrainQueueItem (Элемент очереди обучения классификатора для поручений) в процессе обработки проверяет статус выполнения указанной в записи задачи Ario:

•если задача завершилась с ошибкой «Прекращено после рестарта», то всем элементам очереди устанавливается статус «Ожидание обучения». Для всех остальных случаев возникновения ошибок проставляет статус «Возникла ошибка»;

•если задача завершена успешно, то модель классификатора публикуется, и всем элементам очереди устанавливается статус «Успешно».

3.Удаляет элементы очереди, по которым завершена обработка - удаляются записи справочника ActionItemTrainQueueItem (Элемент очереди обучения классификатора для поручений) со статусом «Завершено» и «Ошибка», и вместе с ними соответствующие записи справочника ExtractTextQueueItem (Элемент очереди на извлечение текста), указанные в поле ExtractTextQueueItemId (ИД элемента очереди на извлечение текста).

4.Группирует элементы очереди обучения по классификатору. Для каждого классификатора запускается отдельная задача на обучение.

5.Формирует CSV-файл с текстами документов, которые связаны с исполнителем поручения из записи элемента очереди обучения:

•в CSV-файл записываются строки по формату: Порядковый номер документа, ИД исполнителя, Извлеченный текст документа;

•если в CSV-файле количество элементов меньше минимального требуемого количества MinClassesFirstTrainingCount для обучения, то запрос на дообучение классификатора не отправляется;

•если при добавлении строки размер CSV-файла превышает максимально допустимое значение, то документ пропускается и берется на дообучение в следующий раз.

6.Отправляет запрос в Directum Ario на асинхронное дообучение классификатора.

Если при отправке задачи в Directum Ario не возникло ошибок, то всем элементам очереди обучения проставляется статус InProcess (В процессе) и в значение свойства ArioTaskId (ИД задачи Ario) для каждого элемента очереди для дальнейшего отслеживания статуса обучения.

7.Запускается асинхронный обработчик мониторинга обучения классификатора.

Асинхронный обработчик TrainClassifier (Проверка статуса обучения классификатора в сервисах Ario) каждые 5 минут отправляет запрос на получение информации о завершении обучения классификатора поручений.

•если задача не успевает выполниться за максимальное количество итераций асинхронных обработчиков классификаторов ClassifierTrainingRetryLimit, то элементам очереди на обучение проставляется статус «Возникла ошибка»;

•если задача выполнилась успешно, то публикуется модель классификатора, а элементам очереди, у которых указана эта модель проставляется статус «Успешно». Установить признак Active (Действующая) в значение «Да» для модели классификатора виртуального ассистента.