Ampliación de la aplicación en tiempo de ejecución de predicción
Importante
LUIS se retirará el 1 de octubre de 2025. Además, a partir del 1 de abril de 2023, ya no se podrán crear recursos de este servicio. Se recomienda migrar las aplicaciones de LUIS al reconocimiento del lenguaje conversacional para aprovechar el soporte continuo del producto y las capacidades multilingües.
El esquema de la aplicación (modelos y características) se entrena y publica en el punto de conexión de predicción. Este modelo publicado se usa en el entorno de ejecución de predicción. Puede pasar información nueva, junto con la expresión del usuario, al entorno de ejecución de predicción para aumentar la predicción.
Los dos cambios de esquema del entorno de ejecución de predicción incluyen:
Entidades externas
Las entidades externas permiten que la aplicación de LUIS identifique y etiquete las entidades durante el tiempo de ejecución, que pueden usarse como características para las entidades existentes. Esto le permite utilizar sus propios extractores de entidades personalizados e independientes antes de enviar consultas al punto de conexión de predicción. Puesto que este proceso se realiza en el punto de conexión de predicción de consulta, no es necesario volver a entrenar y publicar el modelo.
La aplicación cliente proporciona su propio extractor de entidades al administrar la entidad coincidente y determinar su ubicación dentro de la expresión de la entidad coincidente. A continuación, envía esa información con la solicitud.
Las entidades externas son el mecanismo para extender cualquier tipo de entidad mientras aún está en uso como señal para otros modelos.
Esto resulta útil para una entidad que tiene datos disponibles solo durante el tiempo de ejecución de la predicción de consulta. Los ejemplos de este tipo de datos son los datos en cambio constante o específicos de un usuario. Puede ampliar una entidad de contacto de LUIS con información externa de la lista de contactos de un usuario.
Las entidades externas forman parte de la API de creación de V3.
La entidad ya existe en la aplicación
El valor de entityName para la entidad externa (que se pasa en el cuerpo POST de la solicitud de punto de conexión) ya debe existir en la aplicación publicada y entrenada al momento de realizar la solicitud. El tipo de entidad no importa, ya que todos los tipos son compatibles.
Primera entrega en una conversación
Imagine la primera expresión de la conversación con un bot de chat, en la que un usuario escribe la siguiente información incompleta:
Send Hazem a new message
La solicitud del bot de chat a LUIS puede pasar información del cuerpo de POST acerca de Hazem, por lo que se empareja directamente como uno de los contactos del usuario.
"externalEntities": [
{
"entityName":"contacts",
"startIndex": 5,
"entityLength": 5,
"resolution": {
"employeeID": "05013",
"preferredContactType": "TeamsChat"
}
}
]
La respuesta de predicción incluye esa entidad externa con todas las demás entidades previstas porque está definida en la solicitud.
Segunda entrega en una conversación
La siguiente expresión del usuario para el bot de chat usa un término más vago:
Send him a calendar reminder for the party.
En este turno de la conversación, la expresión usa him como referencia a Hazem. El bot de chat de conversación puede asignar dentro del cuerpo POST a him con el valor de entidad extraído de la primera expresión, Hazem.
"externalEntities": [
{
"entityName":"contacts",
"startIndex": 5,
"entityLength": 3,
"resolution": {
"employeeID": "05013",
"preferredContactType": "TeamsChat"
}
}
]
La respuesta de predicción incluye esa entidad externa con todas las demás entidades previstas porque está definida en la solicitud.
Invalidación de las predicciones del modelo existente
La propiedad de opciones preferExternalEntities especifica que si el usuario envía una entidad externa que se superpone con una entidad de predicción con el mismo nombre, LUIS elige la entidad que se pasó o la entidad existente en el modelo.
Por ejemplo, considere la consulta today I'm free. LUIS detecta que today es un datetimeV2 con la siguiente respuesta:
"datetimeV2": [
{
"type": "date",
"values": [
{
"timex": "2019-06-21",
"value": "2019-06-21"
}
]
}
]
Si el usuario envía la entidad externa:
{
"entityName": "datetimeV2",
"startIndex": 0,
"entityLength": 5,
"resolution": {
"date": "2019-06-21"
}
}
Si preferExternalEntities está establecida en false, LUIS devuelve una respuesta como si la entidad externa no se hubiera enviado.
"datetimeV2": [
{
"type": "date",
"values": [
{
"timex": "2019-06-21",
"value": "2019-06-21"
}
]
}
]
Si preferExternalEntities está establecida en true, LUIS devuelve una respuesta que incluye lo siguiente:
"datetimeV2": [
{
"date": "2019-06-21"
}
]
Solución
La propiedad opcionalresolution se devuelve en la respuesta de predicción, lo que le permite pasar los metadatos asociados con la entidad externa y, a continuación, recibirlos de vuelta en la respuesta.
La finalidad principal es extender entidades precompiladas, pero no se limita a ese tipo de entidad.
La propiedad resolution puede ser un número, una cadena, un objeto o una matriz:
- "Dallas"
- {"text": "value"}
- 12345
- ["a", "b", "c"]
Listas dinámicas
Las listas dinámicas permiten extender una entidad de lista existente entrenada y publicada, ya presente en la aplicación de LUIS.
Use esta característica cuando necesite cambiar periódicamente los valores de la entidad de lista. Esta característica le permite extender una entidad de lista ya entrenada y publicada:
- Cuando se realiza la solicitud de punto de conexión de predicción de consulta.
- Para una sola solicitud.
La entidad de lista puede estar vacía en la aplicación de LUIS, pero debe existir. La entidad de lista en la aplicación de LUIS no cambia, pero la capacidad de predicción en el punto de conexión se extiende para incluir hasta 2 listas con aproximadamente 1000 elementos.
Cuerpo de la solicitud JSON de una lista dinámica
Envíe el siguiente cuerpo JSON para agregar una nuevo sublista con sinónimos a la lista y predecir la entidad de lista del texto LUIS mediante la solicitud de predicción de consulta POST:
{
"query": "Send Hazem a message to add an item to the meeting agenda about LUIS.",
"options":{
"timezoneOffset": "-8:00"
},
"dynamicLists": [
{
"listEntity*":"ProductList",
"requestLists":[
{
"name": "Azure AI services",
"canonicalForm": "Azure-Cognitive-Services",
"synonyms":[
"language understanding",
"luis",
"qna maker"
]
}
]
}
]
}
La respuesta de predicción incluye esa entidad de lista con todas las demás entidades previstas porque está definida en la solicitud.