Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
U kunt een conversational Language Understanding-model (CLU) integreren met een Copilot Studio-agent. Conversationele taalkennis is een functie die wordt aangeboden door Azure AI Language. Het is een cloudservice die machine learning-intelligentie toepast. U kunt het gebruiken om een NLU-onderdeel (Natural Language Understanding) te bouwen voor een gesprekstoepassing. Taalservice-API's zijn beschikbaar (maar niet vereist voor integratie met Copilot Studio-agents) en Azure Language Studio biedt functies voor natuurlijke taalverwerking (NLP) voor het analyseren van gesprekstekst.
Voor projecten die met deze mogelijkheid zijn gemaakt, hebt u rechtstreeks in Copilot Studio toegang tot intenties en entiteiten vanuit het CLU-model. U wijst CLU-intenties toe om onderwerpen op dezelfde manier te activeren als systeemeigen Copilot Studio-triggertermen. In Copilot Studio worden entiteiten die zijn geïmporteerd uit een CLU-model weergegeven op de pagina Entiteiten en kunt u ze net als de andere aangepaste en vooraf gemaakte entiteiten gebruiken. U kunt vraagknooppunten toevoegen in onderwerpen en entiteiten en intenties selecteren uit het geïmporteerde CLU-model. CLU-entiteiten zijn gebonden aan equivalente Copilot Studio-objecten. U kunt desgewenst een naam, het gegevenstype of de JSON-structuur van een aangepast gegevenstype opgeven.
Opmerking
Voor een bestaande agent die u wilt gebruiken van CLU-integratie, moet u het CLU-model toewijzen aan de Copilot Studio-agent. Vervolgens kunt u de triggertermen van de agent bijwerken om elk onderwerp te binden aan een bijbehorende CLU-intentie. U kunt de relatie tussen het CLU-model en uw agent ook handmatig beheren.
De concepten die in dit artikel worden besproken, helpen u inzicht te krijgen in het integreren van CLU-modellen met Copilot Studio-agents. Ga voor meer informatie naar Aan de slag met integratie van conversatietaalbegrip.
CLU-connectors
Een connector is een wrapper rond een API waarmee Azure AI Language kan communiceren met Copilot Studio-agents. Het biedt een manier om uw accounts te verbinden en een set vooraf gemaakte acties en triggers toe te passen om uw apps en werkstromen te bouwen. Zie de documentatie voor Copilot Studio, Power Platform en Azure Logic Apps-connectors voor meer informatie over Azure Cognitive Service for Language.
Power Platform-connectors stellen Microsoft-services in staat om met de CLU-API te praten. Zie de documentatie voor Copilot Studio, Power Platform en Azure Logic Apps-connectors voor meer informatie. Hoewel u connectortypen kunt importeren, valideert Copilot Studio momenteel geen connectors.
Verbindingen in Copilot Studio
Verbindingen zijn opgeslagen authenticatie-referenties voor een connector, zoals OAuth-referenties voor de SharePoint-connector. Een verbindingsverwijzing is een oplossingsonderdeel dat een verwijzing naar een verbinding over een specifieke connector bevat.
Copilot Studio-verbindingen zijn omgevingsspecifiek. Wanneer u een agent importeert, moet u er een verbinding voor instellen. Power Platform biedt een standaardmethode om deze mogelijkheid te bereiken via een verbindingsreferentie. Zie Een verbindingsreferentie gebruiken in de Power Apps-documentatie voor meer informatie.
Externe herkenningen
CLU-integratie ondersteunt specifieke externe herkenningen. De OnRecognize-trigger wordt in de volgende scenario's geactiveerd:
- Wanneer een onderwerp wordt geactiveerd,
LanguageUnderstandingReason.TriggerTopic - Wanneer een vraagknooppunt geen onderbrekingen ondersteunt en een antwoord vereist,
LanguageUnderstandingReason.AnswerQuestion - Wanneer een vraagknooppunt onderbrekingen ondersteunt en een antwoord vereist,
LanguageUnderstandingReason.AnswerQuestionWithInterruptions
Externe intenties
CLU-integratie ondersteunt erkende externe intenties die van de System.Recognizer.IntentOptions-systeemvariabele gebruikmaken in de volgende scenario's:
- TopicId opnieuw gebruiken voor de externe intentie-id
- TriggerId opnieuw gebruiken voor de externe intentie-id
- Een nieuwe eigenschap IntentId maken voor de externe intentie-id
- Systeemvariabelen gebruiken die de reden voor het activeren van de recognizer ondersteunen
| Eigenschapsnaam | Type | Omschrijving |
|---|---|---|
| DisplayName | String | De weergavenaam voor de herkende intentie; gelokaliseerd in de huidige taal en worden weergegeven in de tekst 'Bedoelde u...' prompt (indien van toepassing) |
| Score | Aantal | De herkenningscore |
| TopicId | String | Het Dataverse-schema van het onderwerp |
| TriggerId | String | De unieke id van de trigger binnen het AdaptiveDialog-onderwerp |
Zie het overzicht van variabelen voor een volledige lijst met ingebouwde Copilot Studio-variabelen, waaronder systeemvariabelen.
Typen entiteitscomponenten door elkaar gebruiken
CLU-entiteiten zijn relevante informatie die is geëxtraheerd uit NLU-utterances. Entiteiten kunnen worden geëxtraheerd met behulp van verschillende methoden. Ze kunnen worden geleerd via context, gemengd en overeenkomend vanuit een lijst of gedetecteerd op basis van een vooraf gedefinieerde herkende entiteit. Zie Onderdeeltypen in de documentatie voor Azure AI Language voor meer informatie.
Opmerking
U kunt vooraf samengestelde Copilot Studio-entiteiten samen met CLU-entiteiten gebruiken.