Guide pratique pour améliorer une application LUIS
Important
LUIS sera mis hors service le 1er octobre 2025 et à partir du 1er avril 2023, vous ne pourrez plus créer de nouvelles ressources LUIS. Nous vous recommandons de migrer vos applications LUIS vers la compréhension du langage courant pour tirer parti de la prise en charge continue des produits et des fonctionnalités multilingues.
Utilisez cet article pour découvrir comment vous pouvez améliorer vos applications LUIS, notamment en passant en revue les prédictions correctes et en utilisant du texte optionnel dans les énoncés.
Apprentissage actif
Le processus de vérification des énoncés de point de terminaison pour obtenir des prédictions correctes est appelé apprentissage actif. L’apprentissage actif capture les requêtes envoyées au point de terminaison, puis sélectionne les énoncés de l’utilisateur qui ne sont pas sûrs. Vous passez en revue ces énoncés pour sélectionner l’intention et marquer les entités pour ces énoncés réalistes. Vous pouvez ensuite accepter ces modifications dans les exemples d’énoncés de votre application, puis entraîner et publier l’application. Cela permet à LUIS d’identifier les énoncés de manière plus précise.
Enregistrer les requêtes utilisateur pour activer l’apprentissage actif
Pour activer l’apprentissage actif, vous devez enregistrer des requêtes utilisateur. Pour cela, vous appelez la requête de point de terminaison avec la valeur et le paramètre de chaîne de requête log=true.
Notes
Pour désactiver l’apprentissage actif, n’enregistrez pas des requêtes de l’utilisateur. Vous pouvez modifier les paramètres de requête en définissant log=false dans la requête de point de terminaison ou omettre le paramètre log, car la valeur par défaut est false pour le point de terminaison V3.
Utilisez le portail LUIS pour créer la requête de point de terminaison correcte.
- Connectez-vous au portail LUIS et sélectionnez vos abonnement et ressource de création pour voir les applications affectées à cette dernière.
- Ouvrez votre application en sélectionnant son nom dans la page My Apps (Mes applications).
- Accédez à la section Manage (Gérer), puis sélectionnez Azure resources (Ressources Azure).
- Pour la ressource de prédiction assignée, sélectionnez Change query parameters (Modifier les paramètres de requête).
- Activez Save logs (Enregistrer les journaux), puis enregistrez en sélectionnant Done.
Cette action change l’exemple d’URL en ajoutant le paramètre de chaîne de requête log=true. Copiez et utilisez l’exemple d’URL de requête modifié quand vous effectuez des requêtes de prédiction au point de terminaison de runtime.
Corriger les prédictions pour aligner les énoncés
Pour chaque énoncé, l’intention suggérée est affichée dans la colonne Prédiction d’intention, et les entités suggérées dans des cadres englobants en pointillés.
Si vous êtes d’accord avec la prédiction d’intention et les entités, cochez la case à côté de l’énoncé. Si la coche est désactivée, cela signifie qu’il n’y a rien à confirmer. Si vous n’êtes pas d’accord avec l’intention suggérée, sélectionnez l’intention correcte dans la liste déroulante de l’intention prédite. Si vous n’êtes pas d’accord avec les entités suggérées, commencez à les étiqueter. Une fois que vous avez terminé, sélectionnez la coche à côté de l’énoncé pour confirmer ce que vous avez étiqueté. Sélectionnez Enregistrer l’énoncé pour le déplacer de la liste de révision et lui ajouter son intention respective.
Si vous ne savez pas si vous devez supprimer l’énoncé, déplacez-le vers l’intention None, ou bien créez une intention telle que divers pour y déplacer l’énoncé.
Utilisation d’un texte facultatif et d’entités prédéfinies
Supposons que vous avez une application de ressources humaines qui gère les requêtes relatives au personnel d’une organisation. Elle permet éventuellement d’utiliser des dates actuelles et futures dans le texte de l’énoncé, texte qui utilise s, 's et ?.
Si vous créez une intention « OrganizationChart », vous pouvez envisager les exemples d’énoncés suivants :
| Intentionnel | Exemples d’énoncés avec un texte facultatif et des entités prédéfinies |
|---|---|
| OrgChart-Manager | « Qui était responsable de Jill Jones le 3 mars ? » |
| OrgChart-Manager | « Qui est responsable de Jill Jones aujourd’hui ? » |
| OrgChart-Manager | « Qui sera responsable de Jill Jones dans un mois ? » |
| OrgChart-Manager | « Qui sera responsable de Jill Jones le 3 mars ? » |
Chacun de ces exemples utilise :
- Un verbe conjugé : « était », « est », « sera ».
- Une date : « le 3 mars », « aujourd’hui », « dans un mois ».
LUIS en a besoin pour effectuer des prédictions correctes. Notez que les deux derniers exemples indiqués dans le tableau utilisent presque le même texte.
À l’aide de modèles, les énoncés des exemples de modèles suivants permettent d’obtenir des informations optionnelles :
| Intentionnel | Exemples d’énoncés avec un texte facultatif et des entités prédéfinies |
|---|---|
| OrgChart-Manager | Qui était responsable de {EmployeeListEntity} [[le]{datetimeV2} ?] |
| OrgChart-Manager | Qui est responsable de {EmployeeListEntity} [[le]{datetimeV2} ?] |
La syntaxe avec des crochets facultatifs « [] » vous permet d’ajouter du texte optionnel au modèle d’énoncé et peut s’imbriquer dans un deuxième niveau « [[]] » pour inclure des entités ou du texte.
Attention
N’oubliez pas que les entités sont les premières trouvées, le modèle étant ensuite mis en correspondance.
Étapes suivantes :
Pour tester l’amélioration des performances, vous pouvez accéder à la console de test en sélectionnant Tester dans le panneau supérieur. Pour obtenir des instructions sur la façon de tester votre application à l’aide de la console de test, consultez Former et tester votre application.