description: > Leer hoe u tickets efficiënt kunt classificeren met AI met de Automatische Ticket Classificatie van het OTOBO-systeem. pageClass: wide-page

OTOBO / Znuny - Kunstmatige Intelligentie

KI Ai Ticket Classificatie

In ontwikkeling

ATC bevindt zich momenteel nog in een beginnend stadium en wordt voortdurend verder ontwikkeld. De functies die hieronder worden beschreven, zijn nog niet volledig geïmplementeerd en kunnen nog veranderen.

Licentie

Copyright (c) 2024 - 2025 by Softoft, Tobias Bueck Einzelunternehmen Deze code maakt deel uit van "OTOBO - AI Ticket Classificatie - Basis" en wordt beheerst door de licentieovereenkomst. Volledige licentie in LICENSE_DE.md / LICENSE_EN.md. Deze code mag niet worden gekopieerd en/of gedistribueerd zonder de uitdrukkelijke toestemming van Softoft, Tobias Bueck Einzelunternehmen.

Systeemvereisten

• Minimaal 4 GB RAM (8 GB aanbevolen) - voor ATC moeten 4 GB RAM beschikbaar zijn
• Minimaal 10 GB vrije schijfruimte
• OTOBO moet geïnstalleerd zijn

Installatie

Stap 1: Database configureren

ATC heeft toegang nodig tot de OTOBO database om de trainingsgegevens te verzamelen. Hiervoor is een gebruikersnaam en een wachtwoord nodig. Hiervoor kan bijvoorbeeld de root-gebruiker worden gebruikt. Het zou echter beter zijn om een nieuwe gebruiker te definiëren die beperkte rechten heeft. ATC heeft alleen leesrechten op de DB nodig.

Stap 2: OTOBO gebruiker aanmaken

ATC heeft een gebruiker in OTOBO nodig die de tickets classificeert. Hiervoor is een gebruikersnaam en een wachtwoord nodig. Hij heeft de rechten nodig om tickets uit de "Email Inkomende Wachtrij" te lezen en het recht om deze naar een andere wachtrij te verplaatsen en een prioriteit in te stellen.

Stap 3: OTOBO Prioriteiten

ATC wordt getraind met de wachtrij en prioriteitsgegevens. Om een zo goed mogelijk voorspellingsmodel te verkrijgen. Ongeldige prioriteiten moeten op ongeldig worden gezet.

Stap 4: OTOBO Wachtrijen

ATC haalt de tickets uit de binnenkomende e-mailwachtrij. Als er nog geen e-mailwachtrij is, maak er dan een aan. Maak ook een nieuwe aan als er nog geen ongeclassificeerde wachtrij is. ATC verplaatst tickets waarvan het niet zeker is naar de ongeclassificeerde wachtrij.

Stap 5: Webservices instellen

Stap 6: Nieuwe Docker-Compose override-bestand maken

Maak in /opt/otobo-docker/docker-compose-bestand otobo-atc.yml aan

Voeg daarna de volgende inhoud toe

Stap 7: Configuratiebestanden aanpassen

Stel de volgende variabelen in de OTOBO .env-bestand in:

DATABASE_HOST="db"
DATABASE_PORT="3306"
DATABASE_USER="root"
DATABASE_PASSWORD="1234"
MIN_PREDICTION_CONFIDENCE=0.7
UNCLASSIFIED_QUEUE_NAME=unclassified
OTOBO_USER_NAME=atc
OTOBO_USER_PASSWORD=1234

Pas ook de variabele COMPOSE_FILE aan en voeg otobo-atc.yml toe

Stap 8: ATC installeren

docker-compose down
docker-compose up -d --build

Gebruik

Data Scrapen

Om de ticketgegevens voor training te verzamelen, voert u het volgende commando uit:

docker exec -it atc collect-data

De verzamelde gegevens worden opgeslagen in een specifiek bestand. Dit bestand wordt vervolgens gebruikt om het model te trainen.

Model Training

Om het model te trainen, voert u het volgende commando uit. Daarvoor moeten echter al gegevens zijn verzameld.

docker exec -it atc train

Voorspelling Activeren

Om ATC te activeren, zodat ATC de tickets permanent classificeert. Dus alle binnenkomende e-mails worden geclassificeerd.

docker exec -it atc activate

Voorspelling Deactiveren

docker exec -it atc deactivate

KI Ai Ticket Classificatie