OTOBO / Znuny - Künstliche Intelligenz

Hinweise

ATC ist im Moment noch in einem Anfangsstadium und wird ständig weiterentwickelt. Die im folgenden beschriebenen Funktionen sind noch nicht vollständig implementiert und können sich ändern.

Lizenz

Copyright (c) 2024 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.

Systemvoraussetzungen

• Mindestens 4 GB RAM (8 GB empfohlen) - für ATC sollten 4GB RAM verfügbar sein
• Mindestens 10 GB freier Speicherplatz
• OTOBO muss installiert sein

Installation

Schritt 1: Datenbank konfigurieren

ATC benötigt Zugriff auf die OTOBO Datenbank um die Trainingsdaten zu sammeln. Dafür wird ein Nutzername und ein Passwort benötigt. Dafür kann z.B der root User genutzt werden. Am besten wäre es aber einen neuen Nutzer festzulegen, welcher beschränkte rechte hat. ATC benötigt nur Lese Zugriff auf die DB.

Schritt 2: OTOBO Nutzer anlegen

ATC benötigt einen Nutzer in OTOBO, welcher die Tickets klassifiziert. Dafür wird ein Nutzername und ein Passwort benötigt. Er benötigt die Berechtigungen Tickets der "Email Eingangs Queue" zu lesen und das Recht diese in eine andere Queue zu verschieben und eine Priorität zu setzen.

Schritt 3: OTOBO Prioritäten

ATC wird mit den Queue und Priorität Daten trainiert. Um ein möglichst gutes Vorhersage Modell zu erhalten. Sollten ungenutzte Prioritäten auf ungültig gesetzt werden.

Schritt 4: OTOBO Queues

ATC nimmt die Tickets aus der Eingangs Email Queue. Wenn es noch keine Email Queue gibt erstelle eine. Außerdem falls es noch keine Unklassifizierte Queue gibt erstelle einen neue. ATC verschiebt Tickets bei welchen es sich nicht sicher ist in die Unklassifizierte Queue.

Schritt 5: Webservices einstellen

---
Debugger:
  DebugThreshold: debug
  TestMode: '0'
Description: ''
FrameworkVersion: 10.1.8
Provider:
  Operation:
    ticket-get:
      Description: ''
      IncludeTicketData: '0'
      MappingInbound:
        Type: Simple
      MappingOutbound:
        Config:
          KeyMapDefault:
            MapTo: ''
            MapType: Keep
          ValueMapDefault:
            MapTo: ''
            MapType: Keep
        Type: Simple
      Type: Ticket::TicketGet
    ticket-update:
      Description: ''
      IncludeTicketData: '1'
      MappingInbound:
        Type: Simple
      MappingOutbound:
        Type: Simple
      Type: Ticket::TicketUpdate
  Transport:
    Config:
      AdditionalHeaders: ~
      KeepAlive: '1'
      MaxLength: '20000000'
      OutboundHeaders: {}
    Type: HTTP::REST
RemoteSystem: ''
Requester:
  Transport:
    Type: ''

Schritt 6: Neue Docker-Compose override Datei erstellen

In /opt/otobo-docker/docker-compose Datei otobo-atc.yml erstellen

Danach folgenden Inhalt einfügen

version: '3.8'

services:
  atc:
    image: softotobo/atc-basic:0.1.0
    container_name: atc
    environment:
      - DATABASE_HOST
      - DATABASE_PORT
      - DATABASE_USER
      - DATABASE_PASSWORD
      - MIN_PREDICTION_CONFIDENCE
      - UNCLASSIFIED_QUEUE_NAME
      - OTOBO_USER_NAME
      - OTOBO_USER_PASSWORD
    volumes:
      - atc-data:/app/data
    restart: unless-stopped
    tty: true
    command: tail -f /dev/null

volumes:
  atc-data:
    driver: local

Schritt 7: Konfigurationsdateien anpassen

In der OTOBO .env Datei folgende Variablen festlegen:

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"

Außerdem die variable COMPOSE_FILE anpassen und otobo-atc.yml hinzufügen

Schritt 8: ATC installieren

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

Verwendung

Daten Scraping

Um die Ticketdaten zum Training zu sammeln, folgenden command ausführen:

docker exec -it atc collect-data

Die gesammelten Daten werden in einer bestimmten Datei gespeichert. Diese Datei wird dann zum Training des Modell genutzt.

Modell Training

Um das Modell zu trainieren, folgenden command ausführen. Davor muss aber bereits Daten gesammelt worden sein.

docker exec -it atc train

Vorhersage Aktivieren

Um ATC zu aktivieren, sodass ATC die Tickets dann dauerhaft klassifiziert. Also alle eingehenden Emails werden klassifiziert.

docker exec -it atc activate

Vorhersage Deaktivieren

docker exec -it atc deactivate

OTOBO Dienstleistungen

Wir bieten verschiedene Dienstleistungen rund um OTOBO an. Dazu gehören:

• OTOBO Beratung
• OTOBO Installation
• OTOBO Anpassungen
• OTOBO Schulungen
• OTOBO Support

Wenn du Interesse an unseren Dienstleistungen hast, dann schreib uns eine E-Mail an

tab@softoft.de

Oder erfahre mehr über unsere OTOBO Dienstleistungen