Envoyer des demandes de prédiction à un déploiement

Une fois le déploiement ajouté, vous pouvez l’interroger afin de déterminer les prédictions de l’intention et des entités à partir de votre énoncé en fonction du modèle que vous avez affecté au déploiement. Vous pouvez interroger le déploiement de manière programmatique par le biais de l’API de prédiction ou des bibliothèques de client (SDK Azure).

Tester un modèle déployé

Vous pouvez utiliser Language Studio pour envoyer un énoncé, obtenir des prédictions et visualiser les résultats.

Pour tester vos modèles déployés à partir de Language Studio :

1. Sélectionnez Test des déploiements dans le menu de gauche.

2. Pour les projets multilingues, sélectionnez la langue de l’énoncé que vous testez dans la liste déroulante Sélectionnez la langue du texte.

3. Dans la liste déroulante Nom du déploiement, sélectionnez le nom de déploiement correspondant au modèle que vous souhaitez tester. Vous pouvez uniquement tester les modèles qui sont attribués aux déploiements.

4. Dans la zone de texte, entrez un énoncé à tester. Par exemple, si vous avez créé une application pour les énoncés liés aux e-mails, vous pouvez entrez Supprimer cet e-mail.

5. En haut de la page, sélectionnez Exécuter le test.

6. Après avoir exécuté le test, vous devriez voir la réponse du modèle dans le résultat. Vous pouvez afficher les résultats en mode Cartes d’entités ou au format JSON.

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Envoyer une requête de compréhension du langage courant

Language Studio

1. Une fois la tâche de déploiement correctement effectuée, sélectionnez le déploiement à utiliser et, dans le menu supérieur, sélectionnez l’URL de prédiction Get.

   

2. Dans la fenêtre qui s’affiche, collez l’exemple d’URL de requête et de corps sur votre ligne de commande.

3. Remplacez <YOUR_QUERY_HERE> par le texte duquel vous souhaitez envoyer et extraire des intentions et des entités.

4. Envoyez la demande POST cURL dans votre terminal ou invite de commandes. Si la demande a réussi, vous recevez une réponse 202 avec les résultats de l’API.

API REST

Tout d’abord, vous devez disposer de votre point de terminaison et de votre clé de ressource :

Accédez à la page de présentation de votre ressource sur le Portail Azure. Dans le menu de gauche, sélectionnez Clés et point de terminaison. Vous utilisez le point de terminaison et la clé pour les demandes d’API

Interroger votre modèle

Créez une requête POST en utilisant l’URL, les en-têtes et le corps JSON suivants pour commencer à tester un modèle de compréhension du langage courant.

URL de la demande

{ENDPOINT}/language/:analyze-conversations?api-version={API-VERSION}

Espace réservé	Valeur	Exemple
{ENDPOINT}	Point de terminaison pour l’authentification de votre demande d’API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{API-VERSION}	La version de l’API que vous appelez.	2023-04-01

headers

Utilisez l’en-tête suivant pour authentifier votre demande.

Clé	Valeur
Ocp-Apim-Subscription-Key	Clé de votre ressource. Utilisée pour authentifier vos demandes d’API.

Corps de la demande

{
  "kind": "Conversation",
  "analysisInput": {
    "conversationItem": {
      "id": "1",
      "participantId": "1",
      "text": "Text 1"
    }
  },
  "parameters": {
    "projectName": "{PROJECT-NAME}",
    "deploymentName": "{DEPLOYMENT-NAME}",
    "stringIndexType": "TextElement_V8"
  }
}

Clé	Espace réservé	Valeur	Exemple
participantId	{JOB-NAME}		"MyJobName
id	{JOB-NAME}		"MyJobName
text	{TEST-UTTERANCE}	Énoncé dont vous souhaitez prédire l’intention et extraire des entités.	"Read Matt's email
projectName	{PROJECT-NAME}	Nom de votre projet. Cette valeur respecte la casse.	myProject
deploymentName	{DEPLOYMENT-NAME}	Nom de votre déploiement. Cette valeur respecte la casse.	staging

Une fois que vous avez envoyé la demande, vous recevez la réponse suivante comme prédiction

Response body

{
  "kind": "ConversationResult",
  "result": {
    "query": "Text1",
    "prediction": {
      "topIntent": "inten1",
      "projectKind": "Conversation",
      "intents": [
        {
          "category": "intent1",
          "confidenceScore": 1
        },
        {
          "category": "intent2",
          "confidenceScore": 0
        },
        {
          "category": "intent3",
          "confidenceScore": 0
        }
      ],
      "entities": [
        {
          "category": "entity1",
          "text": "text1",
          "offset": 29,
          "length": 12,
          "confidenceScore": 1
        }
      ]
    }
  }
}

Clé	Exemple de valeur	Description
query	« Lire l’e-mail de Matt »	le texte que vous avez envoyé pour la requête.
topIntent	"Read"	Intention prédite avec le score de confiance le plus élevé.
intentions	[]	Liste de toutes les intentions prédites pour le texte de requête, chacune avec un score de confiance.
entities	[]	tableau contenant la liste des entités extraites du texte de requête.

Réponse de l’API pour un projet de conversations

Dans un projet de conversations, vous obtenez des prédictions à la fois pour vos intentions et pour vos entités qui sont présentes dans votre projet.

• Les intentions et les entités incluent un score de confiance entre 0,0 et 1,0 associé à la confiance du modèle pour la prédiction d’un certain élément dans votre projet.
• L’intention avec le score le plus élevé est contenue dans son propre paramètre.
• Seules les entités prédites apparaissent dans votre réponse.
• Les entités indiquent :
  • Le texte de l’entité qui a été extraite
  • Le début de son emplacement indiqué par une valeur de décalage
  • La longueur du texte de l’entité indiquée par une valeur de longueur.

Bibliothèques clientes (SDK Azure)

Utiliser des bibliothèques de client (Kit de développement logiciel [SDK] Azure)

Vous pouvez également utiliser les bibliothèques de client fournies par le SDK Azure pour envoyer des requêtes à votre modèle.

Notes

La bibliothèque de client pour la compréhension du langage courant est disponible uniquement pour les langages suivants :

• .NET
• Python

1. Accédez à la page de vue d’ensemble de votre ressource dans le portail Azure

2. Dans le menu de gauche, sélectionnez Clés et point de terminaison. Utilisez le point de terminaison pour les demandes d’API et la clé pour l’en-tête Ocp-Apim-Subscription-Key.

   

3. Téléchargez et installez le package de bibliothèque de clients pour le langage de votre choix :

   Langage	Version du package
   .NET	1.0.0
   Python	1.0.0

4. Une fois que vous avez installé la bibliothèque cliente, utilisez les exemples suivants sur GitHub pour démarrer l’appel de l’API.

   • C#
   • Python

5. Pour plus d’informations, consultez la documentation de référence ci-dessous :

   • C#
   • Python

Étapes suivantes

• Vue d’ensemble de Compréhension du langage courant