OTOBO / Znuny - Sztuczna Inteligencja

Automatyczna Klasyfikacja Zgłoszeń AI

W fazie rozwoju

ATC jest obecnie w początkowej fazie rozwoju i jest stale ulepszane. Funkcje opisane poniżej nie są jeszcze w pełni zaimplementowane i mogą ulec zmianie.

Licencja

Copyright (c) 2024 - 2025 by Softoft, Tobias Bueck Einzelunternehmen This code is part of the "OTOBO - AI Ticket Classification - Basic" and is governed by its license agreement. Full license in LICENSE_DE.md / LICENSE_EN.md. This code cannot be copied and/or distributed without the express permission of Softoft, Tobias Bueck Einzelunternehmen.

Wymagania Systemowe

• Minimum 4 GB RAM (zalecane 8 GB) - dla ATC powinno być dostępne 4 GB RAM
• Minimum 10 GB wolnego miejsca na dysku
• OTOBO musi być zainstalowane

Instalacja

Krok 1: Konfiguracja Bazy Danych

ATC potrzebuje dostępu do bazy danych OTOBO w celu zbierania danych treningowych. W tym celu wymagane są nazwa użytkownika oraz hasło. Można do tego celu wykorzystać np. użytkownika root. Jednak najlepiej jest ustawić nowego użytkownika z ograniczonymi uprawnieniami. ATC potrzebuje jedynie dostępu do odczytu z bazy danych.

Krok 2: Utworzenie Użytkownika OTOBO

ATC potrzebuje użytkownika w OTOBO, który będzie klasyfikował zgłoszenia. W tym celu wymagane są nazwa użytkownika i hasło. Potrzebuje on uprawnień do odczytu zgłoszeń z "Kolejki Wejściowej Email" oraz uprawnienia do ich przenoszenia do innej kolejki i ustawiania priorytetu.

Krok 3: Priorytety OTOBO

ATC jest trenowane na danych z kolejek i priorytetów. Aby uzyskać jak najlepszy model predykcyjny. Nieużywane priorytety powinny zostać ustawione jako nieprawidłowe.

Krok 4: Kolejki OTOBO

ATC pobiera zgłoszenia z kolejki wejściowej email. Jeśli kolejka email jeszcze nie istnieje, utwórz ją. Dodatkowo, jeśli nie istnieje jeszcze kolejka "Nieklasyfikowane", utwórz nową. ATC przenosi zgłoszenia, co do których nie jest pewne, do kolejki "Nieklasyfikowane".

Krok 5: Konfiguracja Usług Sieciowych

Krok 6: Utworzenie nowego pliku override Docker-Compose

W pliku /opt/otobo-docker/docker-compose utwórz plik otobo-atc.yml

Następnie wklej następującą zawartość

Krok 7: Dostosowanie plików konfiguracyjnych

W pliku .env systemu OTOBO ustaw następujące zmienne:

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

Dodatkowo dostosuj zmienną COMPOSE_FILE i dodaj do niej otobo-atc.yml

Krok 8: Instalacja ATC

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

Użycie

Zbieranie Danych

Aby zebrać dane zgłoszeń do treningu, wykonaj następujące polecenie:

docker exec -it atc collect-data

Zebrane dane zostaną zapisane w określonym pliku. Ten plik zostanie następnie wykorzystany do treningu modelu.

Trening Modelu

Aby wytrenować model, wykonaj następujące polecenie. Wcześniej należy jednak zebrać dane.

docker exec -it atc train

Aktywacja Predykcji

Aby aktywować ATC, tak aby ATC stale klasyfikowało zgłoszenia. Czyli wszystkie przychodzące e-maile będą klasyfikowane.

docker exec -it atc activate

Dezaktywacja Predykcji

docker exec -it atc deactivate

Automatyczna Klasyfikacja Zgłoszeń AI