Was ist ein Orchestrierungsworkflow?
Ein Orchestrierungsworkflow ist ein Feature von Azure KI Language. Es handelt sich um einen cloudbasierten API-Dienst, der Machine Learning-Intelligenz anwendet, damit Sie Orchestrierungsmodelle erstellen und Conversational Language Understanding (CLU), Projekte für Fragen und Antworten und LUIS-Anwendungen verbinden können. Durch das Erstellen eines Orchestrierungsworkflows können Entwickler Äußerungen iterativ markieren und die Modellleistung trainieren und auswerten, bevor sie für die Nutzung verfügbar gemacht werden. Um das Erstellen und Anpassen Ihres Modells zu vereinfachen, steht im Dienst ein benutzerdefiniertes Webportal zur Verfügung, auf das über Language Studio zugegriffen werden kann. Sie können problemlos erste Schritte mit dem Dienst ausführen, indem Sie diese Schnellstartanleitung befolgen.
Diese Dokumentation enthält die folgenden Arten von Artikeln:
- Schnellstarts sind Anleitungen zu den ersten Schritten, die Sie durch das Senden von Anforderungen an den Dienst führen.
- Die Artikel zu Konzepten enthalten Erläuterungen der Dienstfunktionen und -features.
- Anleitungen enthalten Anweisungen zur spezifischeren oder individuelleren Verwendung des Diensts.
Beispiele für Nutzungsszenarien
Orchestrierungsworkflows können in mehreren Szenarien in verschiedenen Branchen verwendet werden. Beispiele:
Unternehmens-Chatbot
In einem großen Unternehmen kann ein Unternehmens-Chatbot eine Vielzahl von Mitarbeiterangelegenheiten behandeln. Er kann häufig gestellte Fragen auf der Grundlage einer benutzerdefinierten Wissensdatenbank zur Beantwortung von Fragen beantworten, einen kalenderspezifischen Skill verwenden, der von Conversational Language Understanding bereitgestellt wird, und einen von LUIS bereitgestellten Interviewfeedback-Skill nutzen. Der Bot muss in der Lage sein, eingehende Anforderungen entsprechend an den richtigen Dienst weiterzuleiten. Mit dem Orchestrierungsworkflow können Sie diese Skills mit einem Projekt verbinden, das das Routing eingehender Anforderungen zur Unterstützung des Unternehmensbots entsprechend verarbeitet.
Lebenszyklus der Projektentwicklung
Die Erstellung eines Orchestrierungsworkflowprojekts umfasst in der Regel verschiedene Schritte.
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihr Modell optimal zu nutzen:
Definieren des Schemas: Sie müssen Ihre Daten kennen und die Aktionen und relevanten Informationen definieren, die in den Eingabeäußerungen des Benutzers erkannt werden müssen. Erstellen Sie die Absichten, die Sie den Äußerungen des Benutzers zuweisen möchten, sowie die Projekte, die Sie mit Ihrem Orchestrierungsprojekt verbinden möchten.
Bezeichnung von Daten: Die Qualität der Datenmarkierung ist ein wichtiger Faktor beim Ermitteln der Modellleistung.
Trainieren eines Modells: Ihr Modell beginnt mit dem Lernen auf der Grundlage der markierten Daten.
Anzeigen der Modellleistung: Zeigen Sie die Auswertungsdetails für Ihr Modell an, um zu ermitteln, wie gut es bei der Einführung für neue Daten funktioniert.
Verbessern der Leistung des Modells: Nachdem Sie die Leistung des Modells überprüft haben, können Sie sich darüber informieren, wie Sie das Modell verbessern können.
Bereitstellen des Modells: Durch die Bereitstellung eines Modells wird es für die Verwendung über die Vorhersage-API verfügbar gemacht.
Vorhersagen von Absichten: Verwenden Sie Ihr benutzerdefiniertes Modell, um Absichten aus den Äußerungen eines Benutzers vorherzusagen.
Referenzdokumentation und Codebeispiele
Wenn Sie Orchestrierungsworkflows verwenden, sehen Sie sich die folgende Referenzdokumentation und die Beispiele für Azure KI Language an:
Entwicklungsoption/Sprache | Referenzdokumentation | Beispiele |
---|---|---|
REST-APIs (Dokumenterstellung) | REST-API-Dokumentation | |
REST-APIs (Runtime) | REST-API-Dokumentation | |
C# (Runtime) | C#-Dokumentation | Beispiele für C# |
Python (Runtime) | Python-Dokumentation | Python-Beispiele |
Verantwortungsbewusste künstliche Intelligenz
Ein KI-System umfasst nicht nur die Technologie, sondern auch die Personen, die das System verwenden, die davon betroffenen Personen und die Umgebung, in der es bereitgestellt wird. Weitere Informationen zur Verwendung und Bereitstellung von verantwortungsvoller KI in Ihren Systemen finden Sie im Transparenzhinweis für CLU und Orchestrierungsworkflows. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln:
- Transparenzhinweis für Azure KI Language
- Integration und verantwortungsvolle Verwendung
- Daten, Datenschutz und Sicherheit
Nächste Schritte
Verwenden Sie den Schnellstartartikel, um mit der Verwendung von Orchestrierungsworkflows zu beginnen.
Lesen Sie beim Durchlaufen des Lebenszyklus der Projektentwicklung das Glossar, um mehr über die Begriffe zu erfahren, die in der Dokumentation für dieses Feature verwendet werden.
Informationen zu Aspekten wie regionale Verfügbarkeit finden Sie in den Diensteinschränkungen.