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Registro de entidade para integração de compreensão da linguagem coloquial

Este artigo discute a adição de entidades de compreensão da linguagem coloquial (CLU) aos agentes do Copilot Studio. Na maioria dos casos, você pode usar entidades predefinidas do Copilot Studio para seus projetos. Para usar entidades da CLU:

  • Você pode mapear entidades de CLU dos seguintes tipos de dados diretamente para as entidades predefinidas correspondentes:

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

    Observação

    As entidades compostas (entidades com vários componentes) são mapeadas para StringDatatype.

  • Para entidades CLU com resoluções JSON personalizadas, você pode usar código JSON de exemplo para registrar essas entidades externas com seu agente. Essas entidades resultam em tipos de dados complexos. Você pode mapear manualmente entidades da CLU para tipos de dados do Copilot Studio, copiando e colando blocos de código JSON deste artigo para a respectiva entidade.

Para obter mais informações, consulte tipos de dados na documentação do Power Fx e componentes de entidade predefinidos com suporte na documentação da Linguagem de IA do Azure.

Idade

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

Moeda

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

Temperatura

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

Ordinal

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

Dimensões

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

Tipos de entidade DataTime

Datetime é um tipo de entidade especial que altera a resolução retornada com base na entrada do usuário.

Os exemplos a seguir mostram como definir entidades para diferentes tipos de enunciados de data e hora. Dependendo do tipo de entrada que você espera dos usuários do seu agente, você pode criar seus próprios mapeamentos, com base nesses exemplos.

Date

Exemplo de entrada: 1º de janeiro de 1995

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

DateTime (ano)

Exemplo de entrada: Voltarei em 12 de abril

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

DatetimeRange (duração)

Exemplo de entrada: Estarei fora entre 3 e 12 de setembro.

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

DatetimeRange (conjunto)

Exemplo de entrada: Toda terça-feira

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

Datetime (desde)

Exemplo de entrada: Estou fora desde agosto

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

Hora

Exemplo de entrada: São sete e meia

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