Creación de una tarea de ajuste de CLU

Use este artículo para obtener información sobre cómo configurar estos requisitos y crear un proyecto.

Prerrequisitos

• Una suscripción de Azure. Si no tiene ninguna, puede crearla gratis.
• Un recurso de lenguaje de Azure AI.

Creación de un recurso de idioma

Antes de empezar a usar la comprensión del lenguaje conversacional (CLU), necesita un recurso de lenguaje de Azure AI.

Nota:

Debe tener asignado un rol propietario para que el grupo de recursos cree un recurso de idioma.

Creación de un nuevo recurso en Azure Portal

1. Inicie sesión en Azure Portal y cree un recurso de Lenguaje de Azure AI.

2. Seleccione Crear un nuevo recurso.

3. En la ventana que aparece, busque Servicio de idioma.

4. Selecciona Crear.

5. Cree un recurso de idioma con la siguiente información:

   Detalles de la instancia	Valor obligatorio
   Región	Una de las regiones admitidas para el recurso de lenguaje.
   Nombre	Nombre requerido para su recurso de idioma.
   Plan de tarifa	Uno de los planes de tarifa admitidos para el recurso de lenguaje.

Creación de un nuevo recurso de idioma desde Language Studio

Si es la primera vez que inicia sesión, verá una ventana en Language Studio que puede usar para elegir un recurso de idioma existente o crear uno nuevo. También puede crear un recurso seleccionando el icono de configuración en la esquina superior derecha, seleccionando Recursos y, a continuación, seleccionando Crear un nuevo recurso.

Cree un recurso de idioma con la siguiente información:

Detalles de la instancia	Valor obligatorio
Suscripción de Azure	Su suscripción de Azure.
Grupo de recursos de Azure	El grupo de recursos de Azure.
Nombre de recurso de Azure	Nombre del recurso de idioma.
Ubicación	Regiones admitidas para el recurso de idioma.
Plan de tarifa	Planes de tarifa admitidos para el recurso de idioma.

Importante

• Asegúrese de habilitar la identidad administrada al crear un recurso de lenguaje.
• Lea y confirme el aviso de inteligencia artificial responsable.

Inicio de sesión en Language Studio

1. Vaya a Language Studio e inicie sesión con su cuenta de Azure.

2. En la ventana Choose a language resource (Elección de recurso de idioma) que aparece, busque la suscripción de Azure y elija el recurso de idioma. Si no tiene un recursos, puede crearlo.

   Detalles de la instancia	Valor obligatorio
   Suscripción de Azure	Su suscripción de Azure.
   Grupo de recursos de Azure	Nombre de su grupo de recursos de Azure.
   Nombre de recurso de Azure	Nombre de su recurso de Azure.
   Ubicación	Una de las regiones admitidas para el recurso de lenguaje. Un ejemplo es Oeste de EE. UU. 2.
   Plan de tarifa	Uno de los planes de tarifa válidos para el recurso de lenguaje. Puede usar el nivel de servicio Gratis (F0) para probar el servicio.

   

Creación de un proyecto de conversación

Después de crear un recurso de lenguaje, cree un proyecto CLU.

Azure AI Foundry

1. En Language Studio, busque la sección denominada Comprender preguntas y lenguaje conversacional y seleccione Conversational Language Understanding.

   

2. Cuando se abra la página Proyectos de Conversational Language Understanding , seleccione Crear nuevo proyecto.

   

3. Para crear un proyecto, proporcione la siguiente información:

   Importancia	Descripción
   Nombre	Nombre del proyecto. Después de crearlo, no se puede cambiar el nombre.
   Descripción	Descripción opcional del proyecto.
   Idioma principal de las expresiones	Idioma principal del proyecto. Los datos de entrenamiento deben estar principalmente en este idioma.
   Habilitación de varios idiomas	Si desea permitir que el proyecto admita varios lenguajes a la vez.

4. Después de finalizar, seleccione Crear. Ahora debería ver la página de aterrizaje Introducción al proyecto.

API de REST

Envíe una PATCH solicitud mediante la siguiente dirección URL, encabezados y cuerpo JSON para crear un nuevo proyecto.

URL de la solicitud

Use la siguiente dirección URL al crear la solicitud de API. Reemplace los valores de los marcadores de posición por sus propios valores.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

Marcador de posición	Importancia	Ejemplo
{ENDPOINT}	Punto de conexión para autenticar la solicitud de API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	myProject
{API-VERSION}	Versión de la API a la que se llama.	2023-04-01

encabezados

Use el siguiente encabezado para autenticar la solicitud.

Clave	Importancia
Ocp-Apim-Subscription-Key	Clave para el recurso. Se usa para autenticar las solicitudes de API.
Content-Type	application/merge-patch+json

Cuerpo

Use el siguiente código JSON de ejemplo como cuerpo.

{
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}",
  "projectKind": "Conversation",
  "description": "Project description",
  "multilingual": true
}

Clave	Marcador de posición	Importancia	Ejemplo
projectName	{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	EmailApp
language	{LANGUAGE-CODE}	Cadena que especifica el código de idioma de las expresiones que se usan en el proyecto. Si el proyecto es un proyecto multilingüe, elija el código de idioma de la mayoría de las expresiones.	en-us
multilingual	true	Valor booleano que le permite tener documentos en varios idiomas del conjunto de datos. Cuando se implementa el modelo, puede consultar el modelo en cualquier idioma admitido (no necesariamente incluido en los documentos de entrenamiento). Para más información sobre la compatibilidad multilingüe, consulte Compatibilidad con idiomas.	true

Importación de un proyecto

Azure AI Foundry

Puede exportar un proyecto CLU como un archivo JSON en cualquier momento. En la página proyectos de conversación, seleccione un proyecto y, en el menú superior, seleccione Exportar.

Puede volver a importar ese proyecto como un nuevo proyecto. Si importa un proyecto con el mismo nombre exacto, reemplaza los datos del proyecto por los datos del proyecto recién importado.

Si tiene una aplicación de Language Understanding (LUIS) existente, puede importar el JSON de la aplicación LUIS directamente a CLU. Crea un proyecto de Conversación con todas las partes que están disponibles actualmente: intenciones, entidades de aprendizaje automático y expresiones. Para obtener más información, consulte Migrar de Language Understanding (LUIS) a comprensión de lenguaje conversacional (CLU).

Para importar un proyecto, seleccione el botón de flecha situado junto a Crear un nuevo proyecto y seleccione Importar. A continuación, seleccione el archivo JSON de LUIS o CLU.

API de REST

Puede importar un JSON de CLU en el servicio.

Envíe una POST solicitud mediante la siguiente dirección URL, encabezados y cuerpo JSON para importar el proyecto.

URL de la solicitud

Use la siguiente dirección URL al crear la solicitud de API. Reemplace los valores de los marcadores de posición por sus propios valores.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:import?api-version={API-VERSION}

Marcador de posición	Importancia	Ejemplo
{ENDPOINT}	Punto de conexión para autenticar la solicitud de API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas y debe coincidir con el nombre del proyecto en el archivo JSON que va a importar.	EmailAppDemo
{API-VERSION}	La versión de la API a la que estás llamando.	2023-04-01

encabezados

Use el siguiente encabezado para autenticar la solicitud.

Clave	Importancia
Ocp-Apim-Subscription-Key	Clave para el recurso. Se usa para autenticar las solicitudes de API.

Cuerpo

El cuerpo JSON que envía es similar al ejemplo siguiente. Para obtener más información sobre el objeto JSON, consulte la documentación de referencia.

{
  "projectFileVersion": "{API-VERSION}",
  "stringIndexType": "Utf16CodeUnit",
  "metadata": {
    "projectKind": "Conversation",
    "settings": {
      "confidenceThreshold": 0.7
    },
    "projectName": "{PROJECT-NAME}",
    "multilingual": true,
    "description": "Trying out CLU",
    "language": "{LANGUAGE-CODE}"
  },
  "assets": {
    "projectKind": "Conversation",
    "intents": [
      {
        "category": "intent1"
      },
      {
        "category": "intent2"
      }
    ],
    "entities": [
      {
        "category": "entity1"
      }
    ],
    "utterances": [
      {
        "text": "text1",
        "dataset": "{DATASET}",
        "intent": "intent1",
        "entities": [
          {
            "category": "entity1",
            "offset": 5,
            "length": 5
          }
        ]
      },
      {
        "text": "text2",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "dataset": "{DATASET}",
        "intent": "intent2",
        "entities": []
      }
    ]
  }
}

Clave	Marcador de posición	Importancia	Ejemplo
{API-VERSION}	La versión de la API a la que estás llamando.	2023-04-01
projectName	{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	EmailAppDemo
language	{LANGUAGE-CODE}	Cadena que especifica el código de idioma de las expresiones que se usan en el proyecto. Si el proyecto es un proyecto multilingüe, elija el código de idioma de la mayoría de las expresiones.	en-us
multilingual	true	Valor booleano que le permite tener documentos en varios idiomas del conjunto de datos. Cuando se implementa el modelo, puede consultar el modelo en cualquier idioma admitido, incluidos los idiomas que no se incluyen en los documentos de entrenamiento.	true
dataset	{DATASET}	Para obtener información sobre cómo dividir los datos entre un conjunto de pruebas y entrenamiento, consulte Etiquetar las expresiones en AI Foundry. Los valores posibles que admite este campo son Train y Test.	Train

Después de una solicitud correcta, la respuesta de la API contiene un operation-location encabezado con una dirección URL que puede usar para comprobar el estado del trabajo de importación. El encabezado tiene el formato de este ejemplo:

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/import/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

Exportación de un proyecto

Azure AI Foundry

Puede exportar un proyecto CLU como un archivo JSON en cualquier momento. En la página proyectos de conversación, seleccione un proyecto y, a continuación, seleccione Exportar.

API de REST

Puede exportar un proyecto CLU como un archivo JSON en cualquier momento.

Cree una POST solicitud mediante la siguiente dirección URL, encabezados y cuerpo JSON para exportar el proyecto.

URL de la solicitud

Use la siguiente dirección URL al crear la solicitud de API. Reemplace los valores de los marcadores de posición por sus propios valores.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:export?stringIndexType=Utf16CodeUnit&api-version={API-VERSION}

Marcador de posición	Importancia	Ejemplo
{ENDPOINT}	Punto de conexión para autenticar la solicitud de API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	EmailApp
{API-VERSION}	La versión de la API a la que estás llamando.	2023-04-01

encabezados

Use el siguiente encabezado para autenticar la solicitud.

Clave	Importancia
Ocp-Apim-Subscription-Key	Clave para el recurso. Se usa para autenticar las solicitudes de API.

Después de enviar la solicitud de API, recibirá una 202 respuesta que indica que se ha realizado correctamente. En los encabezados de respuesta, extraiga el valor operation-location. El valor tiene el formato de este ejemplo:

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

JOB-ID se usa para identificar la solicitud porque esta operación es asincrónica. Use esta dirección URL para obtener el JSON del proyecto exportado mediante el mismo método de autenticación.

Obtener los detalles de los proyectos CLU

Azure AI Foundry

1. Vaya a la página Configuración del proyecto en Language Studio.

2. Revise los detalles del proyecto.

3. En esta página, puede actualizar la descripción del proyecto y habilitar o deshabilitar el conjunto de datos multilingüe en la configuración del proyecto.

4. Igualmente, puede recuperar la clave de recurso principal en esta página.

   

API de REST

Para obtener los detalles del proyecto, envíe una GET solicitud mediante la siguiente dirección URL y encabezados. Reemplace los valores de los marcadores de posición por sus propios valores.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

Marcador de posición	Importancia	Ejemplo
{ENDPOINT}	Punto de conexión para autenticar la solicitud de API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	myProject
{API-VERSION}	La versión de la API a la que estás llamando.	2023-04-01

encabezados

Use el siguiente encabezado para autenticar la solicitud.

Clave	Importancia
Ocp-Apim-Subscription-Key	Clave para el recurso. Se usa para autenticar las solicitudes de API.

Cuerpo de respuesta

Después de enviar la solicitud, obtendrá la siguiente respuesta:

{
  "createdDateTime": "2022-04-18T13:53:03Z",
  "lastModifiedDateTime": "2022-04-18T13:53:03Z",
  "lastTrainedDateTime": "2022-04-18T14:14:28Z",
  "lastDeployedDateTime": "2022-04-18T14:49:01Z",
  "projectKind": "Conversation",
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "multilingual": true,
  "description": "This is a sample conversation project.",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}"
}

Después de enviar la solicitud de API, recibirá una 200 respuesta que indica que se ha realizado correctamente e incluye un cuerpo de respuesta JSON con los detalles del proyecto.

Eliminación de un proyecto

Azure AI Foundry

Cuando ya no necesite el proyecto, puede usar Language Studio para eliminar el proyecto. En el panel izquierdo, seleccione Proyectos, seleccione el proyecto que desea eliminar y, a continuación, seleccione Eliminar en el menú superior.

API de REST

Cuando ya no necesite el proyecto, puede usar las API para eliminar el proyecto.

Cree una DELETE solicitud mediante la siguiente dirección URL, encabezados y cuerpo JSON para eliminar un proyecto de reconocimiento del lenguaje conversacional.

URL de la solicitud

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

Marcador de posición	Importancia	Ejemplo
{ENDPOINT}	Punto de conexión para autenticar la solicitud de API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	myProject
{API-VERSION}	La versión de la API a la que estás llamando.	2023-04-01

encabezados

Use el siguiente encabezado para autenticar la solicitud.

Clave	Importancia
Ocp-Apim-Subscription-Key	Clave para el recurso. Se usa para autenticar las solicitudes de API.

Después de enviar la solicitud de API, recibirá una 202 respuesta que indica que se ha realizado correctamente, lo que significa que se eliminó el proyecto.

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