Créer une tâche d’optimisation de l’application CLU

Utilisez cet article pour découvrir comment configurer ces exigences et créer un projet.

Prérequis

• Un abonnement Azure. Si vous n’en avez pas, vous pouvez en créer un gratuitement.
• Ressource Azure AI pour le traitement du langage.

Créer une ressource de langue

Avant de commencer à utiliser la compréhension du langage conversationnel (CLU), vous avez besoin d’une ressource Azure AI Language.

Remarque

Vous devez disposer d’un rôle Propriétaire attribué au groupe de ressources pour créer une ressource language.

Créer une ressource à partir du portail Azure

1. Connectez-vous au Portail Azure pour créer une ressource Azure AI Language.

2. Sélectionnez Créer une ressource.

3. Dans la fenêtre qui s’affiche, recherchez le service Language.

4. Cliquez sur Créer.

5. Créez une ressource de langue avec les informations suivantes :

   Détails de l’instance	Valeur requise
   Région	Une des régions prises en charge pour votre ressource Language.
   Nom	Nom requis pour votre ressource de langue.
   Niveau tarifaire	Un des niveaux tarifaires pris en charge pour votre ressource Language.

Créer une ressource de langue à partir de Language Studio

S’il s’agit de votre première connexion, vous voyez une fenêtre dans Language Studio que vous pouvez utiliser pour choisir une ressource de langue existante ou en créer une nouvelle. Vous pouvez également créer une ressource en sélectionnant l’icône des paramètres dans le coin supérieur droit, en sélectionnant Ressources, puis en sélectionnant Créer une ressource.

Créez une ressource de langue avec les informations suivantes :

Détails de l’instance	Valeur requise
Abonnement Azure	Votre abonnement Azure.
Groupe de ressources Azure	Votre groupe de ressources Azure.
Nom de la ressource Azure	Nom de votre ressource linguistique.
Emplacement	Régions prises en charge pour votre ressource de langue.
Niveau tarifaire	Niveaux tarifaires pris en charge pour votre ressource de langue.

Important

• Veillez à activer l’identité managée lorsque vous créez une ressource de langage.
• Lisez et confirmez l’avis sur l’intelligence artificielle responsable.

Connexion à Language Studio

1. Accédez à Language Studio et connectez-vous avec votre compte Azure.

2. Dans la fenêtre Choose a language resource (Choisir une ressource de langue) qui s’affiche, recherchez votre abonnement Azure, puis choisissez votre ressource de langue. Si vous n’avez pas de ressource, vous pouvez en créer une nouvelle.

   Détails de l’instance	Valeur requise
   Abonnement Azure	Votre abonnement Azure.
   Groupe de ressources Azure	Nom de votre groupe de ressources Azure.
   Nom de la ressource Azure	Nom de votre ressource Azure.
   Emplacement	Une des régions prises en charge pour votre ressource Language. Par exemple, USA Ouest 2.
   Niveau tarifaire	Un des niveaux tarifaires valides pour votre ressource Language. Vous pouvez utiliser le niveau tarifaire gratuit (F0) pour tester le service.

   

Création d’un projet de conversation

Après avoir créé une ressource Language, créez un projet CLU.

Azure AI Foundry

1. Dans Language Studio, recherchez la section intitulée Comprendre les questions et le langage conversationnel , puis sélectionnez Conversational Language Understanding.

   

2. Lorsque la page Projets Conversational Language Understanding s’ouvre, sélectionnez Créer un projet.

   

3. Pour créer un projet, fournissez les informations suivantes :

   Valeur	Descriptif
   Nom	Nom de votre projet Une fois que vous l’avez créé, le nom ne peut pas être modifié.
   Descriptif	Description facultative du projet.
   Langue principale des énoncés	Langue principale de votre projet. Vos données de formation doivent être principalement dans cette langue.
   Activer plusieurs langages	Indique si vous souhaitez permettre à votre projet de prendre en charge plusieurs langues à la fois.

4. Une fois que vous avez terminé, sélectionnez Créer. Vous devez maintenant voir la page d’accueil Prise en main de votre projet.

API REST

Envoyez une PATCH demande à l’aide de l’URL, des en-têtes et du corps JSON suivants pour créer un projet.

URL de la demande

Utilisez l’URL suivante lorsque vous créez votre demande d’API. Remplacez les valeurs d’espace réservé par vos propres valeurs.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?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
{PROJECT-NAME}	Nom de votre projet. Cette valeur est sensible à la casse.	myProject
{API-VERSION}	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.
Content-Type	application/merge-patch+json

body

Utilisez l’exemple JSON suivant comme corps.

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

Clé	Espace réservé	Valeur	Exemple
projectName	{PROJECT-NAME}	Nom de votre projet. Cette valeur est sensible à la casse.	EmailApp
language	{LANGUAGE-CODE}	Chaîne spécifiant le code de langue des énoncés utilisés dans votre projet. Si votre projet est un projet multilingue, choisissez le code de langue de la plupart des énoncés.	en-us
multilingual	true	Valeur booléenne qui vous permet d’avoir des documents dans plusieurs langues dans votre jeu de données. Lorsque votre modèle est déployé, vous pouvez interroger le modèle dans n’importe quel langage pris en charge (pas nécessairement inclus dans vos documents d’apprentissage). Pour en savoir plus sur la prise en charge multilingue, consultez Prise en charge linguistique.	true

Importer un projet

Azure AI Foundry

Vous pouvez exporter un projet CLU en tant que fichier JSON à tout moment. Dans la page projets de conversation, sélectionnez un projet, puis, dans le menu supérieur, sélectionnez Exporter.

Vous pouvez réimporter ce projet en tant que nouveau projet. Si vous importez un projet portant exactement le même nom, les données du projet sont remplacées par les données du nouveau projet importé.

Si vous disposez d’une application LUIS (Language Understanding) existante, vous pouvez importer directement le JSON de l’application LUIS vers CLU. Il crée un projet conversationnel avec tous les éléments actuellement disponibles : intentions, entités Machine Learning et énoncés. Pour plus d’informations, consultez Migrer de la compréhension du langage (LUIS) vers la compréhension du langage courant (CLU).

Pour importer un projet, sélectionnez le bouton flèche en regard de Créer un projet , puis sélectionnez Importer. Sélectionnez ensuite le fichier JSON LUIS ou CLU.

API REST

Vous pouvez importer un json CLU dans le service.

Envoyez une POST demande à l’aide de l’URL, des en-têtes et du corps JSON suivants pour importer votre projet.

URL de la demande

Utilisez l’URL suivante lorsque vous créez votre demande d’API. Remplacez les valeurs d’espace réservé par vos propres valeurs.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:import?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
{PROJECT-NAME}	Nom de votre projet. Cette valeur est sensible à la casse et doit correspondre au nom du projet dans le fichier JSON que vous importez.	EmailAppDemo
{API-VERSION}	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.

body

Le corps JSON que vous envoyez est similaire à l’exemple suivant. Pour plus d’informations sur l’objet JSON, consultez la documentation de référence.

{
  "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": []
      }
    ]
  }
}

Clé	Espace réservé	Valeur	Exemple
{API-VERSION}	Version de l’API que vous appelez.	2023-04-01
projectName	{PROJECT-NAME}	Nom de votre projet. Cette valeur est sensible à la casse.	EmailAppDemo
language	{LANGUAGE-CODE}	Chaîne spécifiant le code de langue des énoncés utilisés dans votre projet. Si votre projet est un projet multilingue, choisissez le code de langue de la plupart des énoncés.	en-us
multilingual	true	Valeur booléenne qui vous permet d’avoir des documents dans plusieurs langues dans votre jeu de données. Lorsque votre modèle est déployé, vous pouvez interroger le modèle dans n’importe quelle langue prise en charge, y compris les langues qui ne sont pas incluses dans vos documents d’entraînement.	true
dataset	{DATASET}	Pour plus d’informations sur la façon de fractionner vos données entre un jeu de test et un jeu d’entraînement, consultez Étiqueter vos énoncés dans AI Foundry. Les valeurs possibles pour cette propriété sont Train et Test.	Train

Après une demande réussie, la réponse de l’API contient un operation-location en-tête avec une URL que vous pouvez utiliser pour vérifier l’état du travail d’importation. L’en-tête est mis en forme comme cet exemple :

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

Exporter un projet

Azure AI Foundry

Vous pouvez exporter un projet CLU en tant que fichier JSON à tout moment. Dans la page projets de conversation, sélectionnez un projet, puis sélectionnez Exporter.

API REST

Vous pouvez exporter un projet CLU en tant que fichier JSON à tout moment.

Créez une POST requête à l’aide de l’URL, des en-têtes et du corps JSON suivants pour exporter votre projet.

URL de la demande

Utilisez l’URL suivante lorsque vous créez votre demande d’API. Remplacez les valeurs d’espace réservé par vos propres valeurs.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:export?stringIndexType=Utf16CodeUnit&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
{PROJECT-NAME}	Nom de votre projet. Cette valeur est sensible à la casse.	EmailApp
{API-VERSION}	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.

Une fois que vous avez envoyé votre demande d’API, vous recevez une 202 réponse qui indique la réussite. Dans les en-têtes de réponse, extrayez la valeur operation-location. La valeur est mise en forme comme cet exemple :

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

JOB-ID est utilisé pour identifier votre requête, car cette opération est asynchrone. Utilisez cette URL pour obtenir le json du projet exporté à l’aide de la même méthode d’authentification.

Obtenir les détails du projet CLU

Azure AI Foundry

1. Accédez à la page des paramètres de votre projet dans Language Studio.

2. Passez en revue les détails de votre projet.

3. Dans cette page, vous pouvez mettre à jour la description de votre projet et activer ou désactiver le jeu de données multilingue dans les paramètres du projet.

4. Vous pouvez également récupérer votre clé primaire de ressource à partir de cette page.

   

API REST

Pour obtenir les détails de votre projet, envoyez une GET demande à l’aide de l’URL et des en-têtes suivants. Remplacez les valeurs d’espace réservé par vos propres valeurs.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?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
{PROJECT-NAME}	Nom de votre projet. Cette valeur est sensible à la casse.	myProject
{API-VERSION}	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 réponse

Après avoir envoyé la demande, vous obtenez la réponse suivante :

{
  "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}"
}

Après avoir envoyé votre demande d’API, vous recevez une 200 réponse qui indique la réussite et inclut un corps de réponse JSON avec les détails de votre projet.

Supprimer un projet

Azure AI Foundry

Quand vous n’avez plus besoin de votre projet, vous pouvez utiliser Language Studio pour supprimer votre projet. Dans le volet gauche, sélectionnez Projets, sélectionnez le projet que vous souhaitez supprimer, puis sélectionnez Supprimer dans le menu supérieur.

API REST

Lorsque vous n’avez plus besoin de votre projet, vous pouvez utiliser les API pour supprimer votre projet.

Créez une DELETE requête à l’aide de l’URL, des en-têtes et du corps JSON suivants pour supprimer un projet de compréhension du langage conversationnel.

URL de la demande

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?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
{PROJECT-NAME}	Nom de votre projet. Cette valeur est sensible à la casse.	myProject
{API-VERSION}	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.

Après avoir envoyé votre demande d’API, vous recevez une 202 réponse qui indique la réussite, ce qui signifie que votre projet a été supprimé.

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• Générer le schéma