SDK-, REST- und CLI-Entwicklerressourcen für LUIS (Language Understanding)
Wichtig
LUIS wird am 1. Oktober 2025 eingestellt, und ab dem 1. April 2023 können Sie keine neuen LUIS-Ressourcen erstellen. Es wird die Migration Ihrer LUIS-Anwendungen zu Conversational Language Understanding empfohlen, um fortgesetzte Produktunterstützung und mehrsprachige Funktionen zu erhalten.
SDKs, REST-APIs und CLI unterstützen Sie beim Entwickeln von LUIS-Anwendungen (Language Understanding) in Ihrer Programmiersprache. Verwalten Sie Ihre Azure-Ressourcen und LUIS-Vorhersagen.
Azure-Ressourcenverwaltung
Verwenden Sie die Azure KI Services-Managementebene, um die Language Understanding- oder Azure KI Services-Ressource zu erstellen, zu bearbeiten, aufzulisten und zu löschen.
Suchen Sie nach der Referenzdokumentation auf Grundlage des Tools:
Erstellungs- und Vorhersageanforderungen für Language Understanding
Der Zugriff auf den Language Understanding-Dienst erfolgt über eine Azure-Ressource, die Sie erstellen müssen. Dafür gibt es zwei Ressourcen:
- Verwenden Sie die Ressource Erstellung für das Training, um zu erstellen, zu bearbeiten, zu trainieren und zu veröffentlichen.
- Verwenden Sie Vorhersage als Runtime, um den Text eines Benutzers zu senden und eine Vorhersage zu erhalten.
Verwenden Sie den Azure KI Services-Beispielcode, um die häufigsten Aufgaben zu erlernen und zu verwenden.
REST-Spezifikationen
Die LUIS REST-Spezifikationen sind zusammen mit allen Azure REST-Spezifikationen öffentlich auf GitHub erhältlich.
REST-APIs
Sowohl Erstellungs- als auch Vorhersage-Endpunkt-APIs sind über Rest-APIs verfügbar:
type | Version |
---|---|
Erstellen | Version 2 Vorschau der Version 3 |
Vorhersage | Version 2 Version 3 |
REST-Endpunkte
LUIS weist zurzeit 2 Arten von Endpunkten auf:
- Erstellung auf dem Trainingsendpunkt
- Abfragevorhersage auf dem Laufzeitendpunkt
Zweck | URL |
---|---|
Version 2: Erstellung auf dem Trainingsendpunkt | https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/api/v2.0/apps/{appID}/ |
Version 3: Erstellung auf dem Trainingsendpunkt | https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/authoring/v3.0-preview/apps/{appID}/ |
Version 2: alle Vorhersagen auf dem Laufzeitendpunkt | https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/v2.0/apps/{appId}?q={q}[&timezoneOffset][&verbose][&spellCheck][&staging][&bing-spell-check-subscription-key][&log] |
Version 3: Versionsvorhersage auf dem Laufzeitendpunkt | https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/prediction/v3.0/apps/{appId}/versions/{versionId}/predict?query={query}[&verbose][&log][&show-all-intents] |
Version 3: Slotvorhersage auf dem Laufzeitendpunkt | https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/prediction/v3.0/apps/{appId}/slots/{slotName}/predict?query={query}[&verbose][&log][&show-all-intents] |
In der folgende Tabelle werden die Parameter erläutert, die in der vorherigen Tabelle durch geschweifte Klammern {}
gekennzeichnet sind.
Parameter | Zweck |
---|---|
your-resource-name |
Name der Azure-Ressource |
q oder query |
Äußerungstext, der von der Clientanwendung gesendet wird, wie z.B. ein Chatbot |
version |
Versionsname aus 10 Zeichen |
slot |
production oder staging |
REST-Abfragezeichenfolgenparameter
Zu den V3 API-Abfragezeichenfolge-Parametern zählen:
Query parameter (Abfrageparameter) | LUIS-Portalname | type | Version | Standard | Zweck |
---|---|---|---|---|---|
log |
Protokolle speichern | boolean | V2 und V3 | false | Speichern Sie die Abfrage in der Protokolldatei. Der Standardwert ist „false“. |
query |
- | Zeichenfolge | Nur V3 | Kein Standardwert: in GET-Anforderung erforderlich | In V2 enthält der q -Parameter die vorherzusagende Äußerung. In V3 wird der query -Parameter verwendet, um anzugeben, dass dieses Feature verwendet werden soll. |
show-all-intents |
Ergebnisse für alle Absichten einbeziehen | boolean | Nur V3 | false | Alle Absichten mit der entsprechenden Bewertung werden innerhalb des prediction.intents-Objekts zurückgegeben. Absichten werden als Objekte in einem übergeordneten intents -Objekt zurückgegeben. prediction.intents.give ermöglicht den programmgesteuerten Zugriff, ohne die Absicht im Array suchen zu müssen. In V2 werden diese Absichten in einem Array zurückgegeben. |
verbose |
Mehr Entitätendetails einbeziehen | boolean | V2 und V3 | false | Wenn in V2 TRUE festgelegt wird, werden alle vorhergesagten Absichten zurückgegeben. Wenn Sie alle vorhergesagten Absichten abrufen müssen, verwenden Sie den V3-Parameter von show-all-intents .In V3 stellt dieser Parameter nur Details zu Entitätsmetadaten einer Entitätsvorhersage bereit. |
timezoneOffset |
- | Zeichenfolge | V2 | - | Zeitzone angewendet auf datetimeV2-Entitäten. |
datetimeReference |
- | Zeichenfolge | V3 | - | Zeitzone angewendet auf datetimeV2-Entitäten. Ersetzt timezoneOffset aus V2. |
App-Schema
Das App-Schema wird im Format .json
oder .lu
importiert/exportiert.
Sprachbasierte SDKs
Sprache | Referenzdokumentation | Paket | Schnellstarts |
---|---|---|---|
C# | Erstellung Vorhersage |
NuGet-Erstellung NuGet-Vorhersage |
Erstellung Abfragevorhersage |
Go | Erstellung und Vorhersage | SDK | |
Java | Erstellung und Vorhersage | Maven-Erstellung Maven-Vorhersage |
|
JavaScript | Erstellung Vorhersage |
NPM-Erstellung NPM-Vorhersage |
Erstellung Vorhersage |
Python | Erstellung und Vorhersage | Pip | Erstellung Vorhersage |
Container
Language Understanding (LUIS) stellt einen Container bereit, um lokale und in Containern enthaltene Versionen Ihrer App bereitzustellen.
Export- und Importformate
Language Understanding bietet die Möglichkeit, Ihre App und ihre Modelle in einem JSON-Format, dem .LU
-Format (LUDown), und einem komprimierten Paket für den Language Understanding-Container zu verwalten.
Das Importieren und Exportieren in diesen Formaten ist über die APIs und das LUIS-Portal möglich. Das Portal bietet Import und Export als Teil der App-Liste und der Versionsliste.
Workshops
- GitHub: (Workshop) Conversational-AI: NLU using LUIS (Konversations-KI: NLU mit LUIS)
Tools für Continuous Integration
- GitHub: (Vorschau) Developing a LUIS app using DevOps practices (Entwickeln einer LUIS-App mit DevOps-Verfahren)
- GitHub: NLU.DevOps: Tools, die Continuous Integration und Continuous Deployment für NLU-Dienste unterstützen
Bot Framework-Tools
Das Bot Framework ist als SDK in einer Vielzahl von Sprachen und als Dienst mit Azure KI Bot Service verfügbar.
Bot Framework bietet verschiedene Tools, um bei Language Understanding zu helfen, einschließlich:
- Bot Framework-Emulator: Eine Desktopanwendung, mit der Entwickler von Bots mit dem Bot Framework SDK erstellte Bots testen und debuggen können
- Bot Framework Composer: Ein integriertes Entwicklungstool für Entwickler und bereichsübergreifende Teams zum Erstellen von Bots und Konversationsumgebungen mit Microsoft Bot Framework
- Bot Framework-Beispiele in C#, JavaScript, TypeScript und Python
Nächste Schritte
- Weitere Informationen zu allgemeinen HTTP-Fehlercodes
- Referenzdokumentation für alle APIs und SDKs
- Bot Framework und Azure KI Bot Service
- LUDown
- Cognitive-Container