Udostępnij przez

Rozumienie języka konwersacyjnego — omówienie integracji

Możesz integrować model rozumienia języka konwersacyjnego (CLU) z agentem funkcji Copilot Studio. Znajomość języka konwersacyjnego to funkcja oferowana przez język sztucznej inteligencji platformy Azure. Jest to usługa oparta na chmurze, która stosuje analizę uczenia maszynowego. Można go użyć do utworzenia składnika rozumienia języka naturalnego (NLU) dla aplikacji konwersacyjnej. Interfejsy API usługi językowej są dostępne (ale nie są wymagane do integracji z agentami Copilot Studio), a usługa Azure Language Studio udostępnia funkcje przetwarzania języka naturalnego (NLP) do analizowania tekstu konwersacyjnego.

W przypadku projektów utworzonych za pomocą tej funkcji można uzyskać dostęp do intencji i jednostek z modelu CLU bezpośrednio w aplikacji Copilot Studio. Zamapujesz intencje CLU, aby wyzwalać tematy w taki sam sposób, jak natywne frazy wyzwalające funkcji Copilot Studio. W programie Copilot Studio jednostki zaimportowane z modelu CLU są wyświetlane na stronie Jednostki i można ich używać tak samo jak inne jednostki niestandardowe i wstępnie utworzone. Węzły Pytanie można dodawać w tematach i wybierać jednostki i intencje z zaimportowanego modelu CLU. Encje CLU są powiązane z odpowiednikami obiektów Copilot Studio. Możesz określić nazwę, typ danych lub strukturę JSON niestandardowego typu danych, jeśli jest to wymagane, dla każdej jednostki.

Uwaga

W przypadku istniejącego agenta, który ma korzystać z integracji CLU, musisz przyporządkować model CLU do agenta Copilot Studio, a następnie zaktualizować frazy wyzwalające agenta, aby powiązać każdy temat z odpowiednią intencją CLU. Możesz również ręcznie zarządzać relacją między modelem CLU i agentem.

Pojęcia omówione w tym artykule pomagają zrozumieć, jak zintegrować modele CLU z agentami Copilot Studio. Więcej informacji: Rozpoczynanie pracy z integracją rozumienia języka konwersacyjnego.

Łączniki CLU

Łącznik to opakowanie API, które umożliwia usłudze Azure AI Language komunikację z agentami Copilot Studio. Umożliwia ona łączenie kont i stosowanie zestawu wstępnie utworzonych akcji i wyzwalaczy w celu tworzenia aplikacji i przepływów pracy. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz dokumentację dotyczącą usługi Azure Cognitive dla języka w Copilot Studio, platformie Power Platform i łącznikach Azure Logic Apps.

Łączniki Power Platform umożliwiają usługom firmy Microsoft porozmawianie z interfejsem API CLU. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz dokumentację łączników Copilot Studio, Power Platform i Azure Logic Apps. Chociaż można importować dowolne typy łączników, program Copilot Studio nie weryfikuje obecnie łączników.

Połączenia w funkcji Copilot Studio

Połączenia to przechowywane poświadczenia uwierzytelniania dla danego łącznika, na przykład poświadczenia protokołu OAuth dla łącznika SharePoint. Odwołanie do połączenia to składnik rozwiązania, który zawiera odniesienie do połączenia dotyczącego określonego złącza.

Połączenia Copilot Studio są specyficzne dla środowiska. Podczas importowania agenta należy skonfigurować dla niego połączenie. Platforma Power Platform oferuje standardowy sposób osiągnięcia tej możliwości za pomocą odwołania do połączenia. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Użyj odwołania do połączenia w dokumentacji usługi Power Apps.

Zewnętrzne aparaty rozpoznawania

Integracja ze specyfikacją CLU obsługuje konkretne zewnętrzne aparaty rozpoznawania. Wyzwalacz OnRecognize powoduje wyzwolenie w następujących scenariuszach:

  • Gdy temat jest wyzwalany, LanguageUnderstandingReason.TriggerTopic
  • Gdy węzeł Pytanie nie obsługuje przerw w działaniu i wymaga odpowiedzi, LanguageUnderstandingReason.AnswerQuestion
  • Gdy węzeł Pytanie obsługuje przerwy i wymaga odpowiedzi, LanguageUnderstandingReason.AnswerQuestionWithInterruptions

Zewnętrzne zamiary

Integracja ze specyfikacją CLU obsługuje rozpoznane zamiary zewnętrzne, które korzystają ze zmiennej systemowej System.Recognizer.IntentOptions w następujących sytuacjach:

  • Użycie identyfikatora TopicId dla zewnętrznego identyfikatora zamiaru
  • Użycie identyfikatora TriggerId dla zewnętrznego identyfikatora zamiaru
  • Tworzenie nowej właściwości IntentId dla identyfikatora zamiaru zewnętrznego
  • Używanie zmiennych systemowych, które obsługują przyczynę wyzwalania rozpoznawania
Nazwa właściwości Typ Opis
DisplayName String Nazwa wyświetlana rozpoznanych intencji; zlokalizowane w bieżącym języku i być wyświetlane w monicie „Czy chodziło o...” (jeśli dotyczy)
Ocena Numer Wynik rozpoznawania
TopicId String Nazwa schematu Dataverse tematu
TriggerId String Identyfikator unikatowy wyzwalacza w zakresie tematu AdaptiveDialog

Aby uzyskać pełną listę wbudowanych zmiennych programu Copilot Studio, w tym zmiennych systemowych, zobacz Omówienie zmiennych.

Połączenie i dopasowanie typów składników encji

Jednostki CLU to istotne informacje wyodrębnione z wypowiedzi NLU. Jednostki można wyodrębnić przy użyciu różnych metod. Można je nauczyć za pomocą kontekstu, mieszanego i dopasowanego z listy lub wykrytego ze wstępnie utworzonej rozpoznanej jednostki. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Typy składników w dokumentacji języka AI platformy Azure.

Uwaga

Możesz użyć wstępnie utworzonych jednostek programu Copilot Studio wraz z jednostkami CLU.

Powiązana zawartość

  • Last updated on