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Entitätsregistrierung für die Integration von Conversational Language Understanding

In diesem Artikel wird das Hinzufügen von CLU-Entitäten (Conversational Language Understanding) zu Copilot Studio Agenten erläutert. In den meisten Fällen können Sie Copilot Studio vorkonfigurierte Entitäten für Ihre Projekte verwenden. So verwenden Sie CLU-Entitäten:

  • Sie können CLU-Entitäten der folgenden Datentypen direkt den entsprechenden vordefinierten Entitäten zuordnen:

    • BooleanDatatype: Choice.Boolean
    • StringDatatype: Geography.Location, Regex, List, General.Event, General.Organization, IP Address, Person.Name, Phone Number, URL
    • NumberDatatype: Number

    Anmerkung

    Zusammengesetzte Entitäten (Entitäten mit mehreren Komponenten) werden StringDatatype zugeordnet.

  • Für CLU-Entitäten mit benutzerdefinierten JSON-Auflösungen können Sie json-Beispielcode verwenden, um diese externen Entitäten bei Ihrem Agent zu registrieren. Diese Entitäten werden in komplexe Datentypen aufgelöst. Sie können CLU-Entitäten manuell copilot Studio-Datentypen zuordnen, indem Sie JSON-Codeblöcke aus diesem Artikel für die entsprechende Entität kopieren und einfügen.

Weitere Informationen finden Sie in der Power Fx-Dokumentation und in der Dokumentation zu unterstützten vordefinierten Entitätskomponenten in der Azure AI Language-Dokumentation.

Alter

{
    "unit": "Year",
    "value": 10
}

Währungen

{
    "unit": "Egyptian pound",
    "ISO4217": "EGP",
    "value": 30
}

Temperatur

{
    "unit": "Fahrenheit",
    "value": 88
}

Ordinal

{
    "offset": "3",
    "relativeTo": "Start",
    "value": "3"
}

Maße

{
    "unit": "KilometersPerHour",
    "value": 24
}

Datetime-Entitätstypen

Datetime ist ein spezieller Entitätstyp, der die zurückgegebene Auflösung basierend auf der Benutzereingabe ändert.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Entitäten für verschiedene Arten von Datums- und Uhrzeit-Äußerungen definiert werden. Je nachdem, welche Art von Eingaben Sie von Benutzern Ihres Agents erwarten, können Sie basierend auf diesen Beispielen eigene Zuordnungen erstellen.

Date

Beispiel-Eingabe: Jan 1, 1995

{
    "dateTimeSubKind": "Date",
    "timex": "1995-01-01",
    "value": "1995-01-01"
}

DateTime (Jahr)

Beispiel-Eingabe: Ich bin am 12. April zurück

{
    "dateTimeSubKind": "Date",
    "timex": "XXXX-04-12",
    "value": "2022-04-12"
}

DatetimeRange (Dauer)

Beispiel-Eingabe: Ich bin zwischen dem 3. und 12. September unterwegs.

{
    "resolutionKind": "TemporalSpan",
    "timex": "(XXXX-09-03,XXXX-09-12,P9D)",
    "duration": "P9D",
    "begin": "2022-09-03",
    "end": "2022-09-12"
}

DatetimeRange (Set)

Beispiel-Eingabe: Jeden Dienstag

{ 
    "resolutionKind": "DateTime",
    "dateTimeSubKind": "Set",
    "timex": "XXXX-WXX-2",
    "value": "not resolved"
}

DateTime (seit)

Beispiel-Eingabe: Ich bin seit August weg

{
    "resolutionKind": "TemporalSpan",
    "timex": "XXXX-08",
    "begin": "2022-08-01",
    "modifier": "Since"
}

Uhrzeit

Beispieleingabe: Es ist halb acht

{
    "resolutionKind": "DateTime",
    "dateTimeSubKind": "Time",
    "timex": "T07:30",
    "value": "07:30:00"
}
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