Registro de entidades para la integración del reconocimiento del lenguaje conversacional

2025-05-22

En este artículo se describe la adición de entidades de comprensión del lenguaje conversacional (CLU) a los agentes de Copilot Studio. Las entidades se componen de los siguientes tipos de datos booleanos, de cadena y numéricos. Para obtener más información, vea Tipos de datos. En la mayoría de los casos, puedes utilizar entidades prediseñadas para sus proyectos. Si desea utilizar tipos de entidad CLU con resoluciones JSON personalizadas, se proporcionan los siguientes ejemplos de esquema como referencia.

Para configurar el entorno para asignar entidades de CLU a agentes de Copilot Studio, consulte Introducción a la integración del reconocimiento del lenguaje conversacional.

Los siguientes tipos de datos están disponibles para asignar entidades CLU:

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

Nota

Las entidades compuestas (entidades con múltiples componentes) se asignan a StringDatatype.

Tabla de esquema

Puede usar código JSON de ejemplo para registrar entidades para los agentes que cree. Las entidades se resuelven en tipos de datos complejos. Puede asignar manualmente entidades CLU a tipos de datos de Copilot Studio copiando y pegando los siguientes bloques de código JSON para la entidad relevante.

Edad

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

Moneda

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

Temperatura

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

Ordinal

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

Dimensiones

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

Tipos de entidad de fecha y hora de CLU

DateTime es un tipo de entidad especial que cambia la resolución devuelta en función de los tipos de entrada de usuario que se reciben.

Los siguientes ejemplos demuestran cómo configurar entidades para diferentes tipos de expresiones de fecha y hora. Puede crear sus propias asignaciones, basándose en estos ejemplos, en función del tipo de resultado que espera que proporcionen los usuarios del agente.

Date

Entrada de ejemplo: 1 de enero de 1995

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

DateTime (año)

Entrada de ejemplo: Volveré el 12 de abril

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

DatetimeRange (duración)

Entrada de ejemplo: Saldré entre el 3 y el 12 de septiembre.

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

DatetimeRange (conjunto)

Ejemplo de entrada: Todos los martes

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

Datetime (desde)

Entrada de ejemplo: He estado fuera desde agosto

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

Tiempo

Ejemplo de entrada: Son las siete y media

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

Introducción a la integración del reconocimiento del lenguaje conversacional