この記事では、CLU モデルをエージェントに統合する方法について説明します。
注意
エージェントの環境が、同等の CLU リージョンを持つ Copilot Studio でサポートされているリージョンにあることを確認します。
Copilot Studio がサポートするすべてのリージョンに、同等の CLU リージョンがあるわけではありません。
[前提条件]
- すべてのシステムトピックおよび作成したい任意のカスタムトピック用のインテントを含めた、完全にトレーニングされた CLU モデル
- デプロイされたモデルのキーと予測 URL
- CLU プロジェクト名とデプロイ名
- Cognitive Services のアカウント キー
- Azure AI 言語のサイト URL
- Copilot Studio アカウント
- クラシック オーケストレーションを使用するように構成された Copilot Studio エージェント
- 作成者が指定した資格情報を使用するように構成された Copilot Studio 言語コネクタ
CLU プロジェクトを準備する
Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、無料アカウントを作成してください。
Language Studio で言語リソースを作成し、 会話言語理解 機能を有効にします。
Copilot Studio エージェントが正しく機能するように、作成する CLU モデルには、すべての システム トピック と、エージェントに追加 するカスタム トピック の意図が必要です。
Copilot Studio エージェントで使用するエンティティを定義します。
Copilot Studio エージェントと同じリージョンに CLU プロジェクトをトレーニングしてデプロイします。
エージェントを準備する
エージェントに関しては設定 ページに移動します。 Generative AI カテゴリの設定が表示されます。
生成オーケストレーションが有効になっている場合は、クラシック オーケストレーションに切り替えます。[ オーケストレーション] で [いいえ] を選択 します。
サイド ウィンドウで [ 言語の理解 ] を選択します。
[事前構築済みの Azure NLU を利用する] を選択します。
環境 がまだ Azure AI Language に接続されていない場合、または新しい接続を使用する場合は、[ 接続の管理] を選択し、Power Apps に移動して 、CLU 接続を作成します。
目的の CLU 接続を選択します。
保存 を選択します。 トピックのすべての既存のトリガー フレーズを削除する前に、エージェントのスナップショットを保存するように求めるウィンドウが表示されます。
[ スナップショットの保存] を選択し、結果の ZIP アーカイブ (botContent.zip) を目的の場所に保存します。 ZIP アーカイブには、トリガー フレーズやメッセージなど、エージェントのコンテンツを含む 1 つの YAML ファイル (botContent.yml) が含まれています。
[ はい]、[トリガー フレーズの削除] の順に選択し、[ 続行] を選択します。
適切な Azure AI 言語プロジェクトの名前とモデルのデプロイ情報を入力し、[ 保存] を選択します。 この操作が完了すると、[ テキストの分析] という名前の新しいシステム トピックが表示されます。 このトピックは CLU モデルに接続されており、その目的は、顧客とエージェント間の会話の意図とエンティティを認識することです。
注意
エージェントの言語理解構成を Microsoft Copilot Studio NLU に戻すと、 テキスト 分析システムのトピックが削除されます。 また、現在外部インテントにマップされているトピックのサンプル フレーズを手動で追加する必要があります。
CLU の意図とエンティティをマップする
Copilot Studio エージェントで、既存のトピックの CLU 意図へのマッピングを開始します。 意図とエンティティを手動でマップしたり、一括マッピングを実行したりすることができます。
CLU 意図をトピックに手動でマップする
エージェントの [トピック] ページに移動します。
目的のトピックを選択します。
[ トリガー ] ノードで、[ 編集] を選択します。 [フレーズ] パネルが表示されます。
[ インテント名] に、このトピックにマップする CLU 意図の名前を入力します。 意図名は、[外部の意図] の下の [トリガー] ノードに表示されます。
注意
CLU 意図名は、一致するケースを含め、CLU モデルに格納されているとおりに入力する必要があります。
保存 を選択します。
外部 CLU 意図にマップする残りのトピックに対して、これらの手順を繰り返します。
エンティティを手動でマップする
エージェントに関しては設定 ページに移動します。
エンティティを選択します。
[エンティティの追加] を選択>外部エンティティを登録します。
開いたパネルで、目的の名前と説明 (省略可能) を入力します。
[データ型] で、[サンプル データから] を選択します。
[ サンプル JSON からスキーマを取得する] を選択し、CLU エンティティの JSON コード スニペットを入力して、[確認] を選択 します。 会話言語理解統合のエンティティ登録で JSON スニペットの例を見つけます。
[ 保存] を選択し、パネルを閉じます。
外部 CLU エンティティにマップする残りのエンティティに対して、次の手順を繰り返します。
一括マッピングを実行する
エージェントに関しては設定 ページに移動します。
Language understanding を選択します。
[モデル データからトピックとエンティティを追加する] を選択します。 意図とエンティティの追加ウィザードが表示されます。
[ ファイルの選択] を選択して、CLU モデル データを含むファイルを選択します。
モデル データが [プレビュー ] ウィンドウに表示されます。
[次へ] を選択します。 [ 既存のトピックのマップ ] 画面が表示されます。
各トピックの目的の CLU 意図を選択します。
選択内容を確認し、[ 次へ] を選択します。 [ 新しいトピックの作成 ] 画面が表示され、既存のトピックにマップされていない意図が表示されます。
必要に応じて、意図ごとに新しいトピックを作成します。[ 新しいトピックの作成] で、作成する各トピックの名前を入力します。
注意
ウィザードでは、空白のままにしたフィールドは無視されます。
[次へ] を選択します。 [ エンティティの登録 ] 画面が表示され、モデル データ ファイルの CLU エンティティが表示されます。
使用するエンティティに適したデータ型を選択し、[ 次へ] を選択します。 レビュー画面が表示されます。
[既存のトピック]、[新しいトピック]、[新しいエンティティ] タブでマッピングを確認し、[保存] を選択します。
[成功] 画面の情報を確認し、[完了] を選択します。
この手順が完了したら、[ トピック] ページに移動してトピックを確認できます。 詳細については、トピックを管理するを参照してください。
Power Apps で CLU 接続を作成する
Power Apps で、[ 接続 ] ページがまだフォーカスされていない場合は、左側のウィンドウで [接続 ] を選択します。
新規接続 を選択します。
Azure Cognitive Service for Language を選択します (必要に応じて検索フィールドを使用してリストを絞り込みます)。 認証情報の入力を求めるウィンドウが表示されます。
認証タイプとして、API キー を選択し、必要なアカウント キーを入力します。
適切なルート サイトの URL がある場合は入力します。
作成を選択します。 「Azure Cognitive Service for Language」という既定の名称の新しい接続が、環境の接続の一覧に表示されます。
この接続の横にある 3 つのドット (⋮) を選択し、[ 編集] を選択します。
表示されるウィンドウで、既定の表示名を別の名前に置き換えて、この接続を他の CLU 接続と区別し、[ 更新] を選択します。