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Übersicht über die Integration von Conversational Language Understanding

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Sie können Ihr Modell des dialogorientierten Language Understanding (CLU) mit einem Microsoft Copilot Studio Bot integrieren. Das dialogorientierte Language Understanding ist eines der benutzerdefinierten Features, die Azure Cognitive Service for Language bietet. Es handelt sich um einen cloudbasierten Dienst, der Ihnen mithilfe von maschinellem Lernen erlaubt, eine natürliche Language Understanding-Komponente zu erstellen, die in einer End-to-End-Unterhaltungsanwendung verwendet werden kann. Sprachdienst-APIs sind verfügbar (aber für die Integration mit Microsoft Copilot Studio nicht erforderlich) und das Azure Language Studio stellt NLP-Features (linguistische Datenverarbeitung) zur Analyse von Unterhaltungstexten bereit.

Bei Projekten, die mit dieser Funktion erstellt wurden, können Bot-Ersteller jetzt direkt in Microsoft Copilot Studio auf vorhandene CLU-Modellabsichten und Entitäten zugreifen. Microsoft Copilot Studio Benutzende können jetzt CLU-Absichten zuordnen, um Bot-Dialoge auf die gleiche Weise auszulösen wie native Microsoft Copilot Studio Äußerungsauslöser. Entitäten, die aus einem CLU-Modell importiert wurden, erscheinen auf der Seite Microsoft Copilot Studio Entitäten und können neben den vorgefertigten Entitäten Microsoft Copilot Studio verwendet werden. Bot-Ersteller können neue Frageknoten in einem Thema hinzufügen und verfügbare Entitäten und Absichten aus dem importierten CLU-Modell auswählen. CLU-Entitäten sind an äquivalente Microsoft Copilot Studio-Objekte gebunden. Benutzer geben den Namen, den Datentyp und die JSON-Struktur eines benutzerdefinierten Datentyps an, falls gewünscht, für jede Entität.

Anmerkung

Für vorhandene Bots, die Sie von der CLU-Integration nutzen möchten, müssen Sie das CLU-Modell Microsoft Copilot Studio zuordnen, dann können Sie die Triggerausdrücke des Bots aktualisieren, um jedes Thema an eine entsprechende CLU-Absicht zu binden. Sie können die Beziehung zwischen dem CLU-Modell und Microsoft Copilot Studio auch manuell verwalten.

Anforderungen

Wichtige Konzepte

Die in diesem Artikel behandelten Konzepte helfen Ihnen zu verstehen, wie CLU-Modelle in Microsoft Copilot Studio-Projekte integriert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte bei der Integration von Conversational Language Understanding.

CLU-Connectors

Ein Konnektor ist ein Wrapper einer API, mit dem der Azure Cognitive Service mit Microsoft Copilot Studio kommunizieren kann. Dadurch können Benutzer Verbindungen mit ihren Konten herstellen und zum Erstellen von Apps und Workflows einen Satz vordefinierter Trigger und Aktionen anwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Azure Cognitive Service for Language - Connectors.

Power Platform-Konnektoren ermöglichen es Microsoft-Diensten, mit der CLU-API zu kommunizieren. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu Power Platform- und Azure Logic Apps - Connectors. Obwohl Sie alle Connector-Typen importieren können, validiert Microsoft Copilot Studio derzeit keine Connectors.

Verbindungen in Microsoft Copilot Studio

Eine Verbindung ist gespeichert Authentifizierungsnachweis für einen Konnektor, zum Beispiel OAuth-Anmeldeinformationen für die SharePoint Verbinder. Eine Verbindungsreferenz ist eine Lösungskomponente, die eine Referenz zu einer Verbindung zu einem bestimmten Konnektor enthält.

Microsoft Copilot Studio-Verbindungen sind umgebungsspezifisch. Wenn Sie einen Bot importieren, müssen Sie eine Verbindung dafür einrichten. Wir bieten eine Standardmethode zum Erreichen dieser Fähigkeit in Power Platform über eine Verbindungsreferenz. Weitere Informationen finden Sie unter Verbindungsreferenzen in Lösungen - Power Apps.

Externe Erkennungsmodule

Die CLU-Integration unterstützt bestimmte externe Erkennungsmodule. Der OnRecognize-Trigger löst in den folgenden Szenarien aus:

  • Wenn ein Thema ausgelöst wird: LanguageUnderstandingReason.TriggerTopic

  • Wenn ein Frageknoten keine Unterbrechungen unterstützt und eine Antwort erfordert: LanguageUnderstandingReason.AnswerQuestion

  • Wenn ein Frageknoten Unterbrechungen unterstützt und eine Antwort erfordert: LanguageUnderstandingReason.AnswerQuestionWithInterruptions

Externe Absichten

Die CLU-Integration unterstützt erkannte externe Absichten, die die Systemvariable System.Recognizer.IntentOptions in den folgenden Szenarien verwenden:

  • Wiederverwenden von TopicId für die externe Absichts-ID
  • Wiederverwenden von TriggerId für die externe Absichts-ID
  • Erstellen einer neuen Eigenschaft IntentId für die externe Absichts-ID
  • Systemvariablen, die den Grund für das Auslösen des Erkennungsmoduls unterstützen
Name der Eigenschaft Type Beschreibung
Anzeigename String Das Anzeigename für die erkannte Absicht; wird in der aktuellen Sprache lokalisiert und in der DYM-Eingabeaufforderung angezeigt (falls zutreffend)
Ergebnis Number Der Erkennungsmodul-Score
TopicId String Der Dataverse-Schemaname des Themas
TriggerId String Der eindeutige Bezeichner für den Trigger im AdaptiveDialog-Thema

Eine vollständige Liste der Copilot Studio-Variablen, einschließlich Systemvariablen, finden Sie unter Mit Variablen arbeiten.

Entitätskomponententypen mischen und anpassen

CLU-Entitäten enthalten relevante Informationen, die aus NLU-Äußerungen extrahiert wurden. Eine Entität kann mit verschiedenen Methoden extrahiert werden. Sie können aus dem Kontext gelernt, aus einer Liste gemischt und abgeglichen oder von einer vorgefertigten erkannten Entität erkannt werden. Eine vollständige Liste der Entitätskomponenten finden Sie unter Komponententypen.

Anmerkung

Sie können auch vordefinierte Entitäten in Copilot Studio zusammen mit CLU Entitäten verwenden.

Zugehöriger Inhalt

Zu den weiteren von der CLU-Integration unterstützten Features zum Erstellen von Bots gehören: