Ressources de développement SDK, REST et CLI pour implémenter LUIS (Language Understanding)
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.
Les kits de développement logiciel (SDK), les API REST et l'interface CLI vous aident à développer des applications LUIS (Language Understanding) dans votre langage de programmation. Gérez vos ressources Azure et vos prévisions LUIS.
Gestion des ressources Azure
Utilisez la couche de gestion d’Azure AI Services pour créer, modifier, lister et supprimer la ressource Language Understanding ou Azure AI Services.
Recherchez de la documentation de référence basée sur l’outil :
Demandes de création et de prédiction Language Understanding
Le service Language Understanding est accessible à partir d’une ressource Azure que vous devez créer. Il existe deux ressources :
- Utilisez la ressource de création pour vous entraîner à créer, modifier, former et publier.
- Utilisez la prédiction pour que le runtime envoie le texte de l'utilisateur et reçoive une prédiction.
Utilisez l'exemple de code Azure AI Services pour découvrir et utiliser les tâches les plus courantes.
Spécifications REST
Les spécifications REST LUIS, ainsi que toutes les spécifications REST Azure, sont publiquement accessibles sur GitHub.
API REST
Les API de création et de point de terminaison de prédiction sont disponibles à partir d’API REST :
Type | Version |
---|---|
Création | V2 V3 en préversion |
Prédiction | V2 V3 |
Points de terminaison REST
LUIS dispose actuellement de 2 types de points de terminaison :
- création sur le point de terminaison de formation
- prédiction de requête sur le point de terminaison d’exécution
Objectif | URL |
---|---|
Création V2 sur le point de terminaison de formation | https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/api/v2.0/apps/{appID}/ |
Création V3 sur le point de terminaison de formation | https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/authoring/v3.0-preview/apps/{appID}/ |
Prédiction V2 - toutes les prédictions sur le point de terminaison d’exécution | https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/v2.0/apps/{appId}?q={q}[&timezoneOffset][&verbose][&spellCheck][&staging][&bing-spell-check-subscription-key][&log] |
Prédiction V3 - prédiction des versions sur le point de terminaison d’exécution | https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/prediction/v3.0/apps/{appId}/versions/{versionId}/predict?query={query}[&verbose][&log][&show-all-intents] |
Prédiction V3 - prédiction d’emplacement sur le point de terminaison d’exécution | https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/prediction/v3.0/apps/{appId}/slots/{slotName}/predict?query={query}[&verbose][&log][&show-all-intents] |
Le tableau suivant décrit les paramètres qui apparaissent entre accolades {}
dans le tableau précédent.
Paramètre | Objectif |
---|---|
your-resource-name |
Nom de la ressource Azure |
q ou query |
Texte de l’énoncé envoyé à partir de l’application cliente en tant que bot de conversation |
version |
Nom à 10 caractères de la version |
slot |
production ou staging |
Paramètres de chaîne de requête REST
Voici les paramètres de chaîne de requête API v3 :
Paramètre de requête. | Nom du portail LUIS | Type | Version | Default | Objectif |
---|---|---|---|---|---|
log |
Enregistrer les journaux | booléen | V2 et V3 | false | Stocker la requête dans un fichier journal. La valeur par défaut est false. |
query |
- | string | V3 uniquement | Pas de valeur par défaut. Obligatoire dans la demande GET. | Dans V2, l’énoncé à prédire se trouve dans le paramètre q . Dans V3, la fonctionnalité est transmise dans le paramètre query . |
show-all-intents |
Inclure les scores de toutes les intentions | boolean | V3 uniquement | false | Retourner toutes les intentions avec le score correspondant dans l’objet prediction.intents. Les intentions sont retournées en tant qu’objets dans un objet intents parent. Cela permet un accès programmatique sans qu’il soit nécessaire de rechercher l’intention dans un tableau : prediction.intents.give . Dans V2, elles étaient retournées dans un tableau. |
verbose |
Inclure plus de détails sur les entités | booléen | V2 et V3 | false | Dans V2, quand la valeur est true, cela signifie que toutes les intentions prédites ont été retournées. Si vous avez besoin de toutes les intentions prédites, utilisez le paramètre show-all-intents de V3.Dans V3, ce paramètre fournit uniquement les détails des métadonnées d’entité de la prédiction d’entité. |
timezoneOffset |
- | string | V2 | - | Fuseau horaire appliqué aux entités datetimeV2. |
datetimeReference |
- | string | V3 | - | Fuseau horaire appliqué aux entités datetimeV2. Remplace timezoneOffset dans V2. |
Schéma d’application
Le schéma d’application est importé et exporté au format .json
ou .lu
.
Kits SDK basés sur le langage
Langage | Documentation de référence | Package | Démarrages rapides |
---|---|---|---|
C# | Création Prédiction |
NuGet - création NuGet - prédiction |
Création Prédiction de requête |
Go | Création et prédiction | Kit SDK | |
Java | Création et prédiction | Maven - création Maven - prédiction |
|
JavaScript | Création Prédiction |
NPM - création NPM - prédiction |
Création Prédiction |
Python | Création et prédiction | Pip | Création Prédiction |
Containers
LUIS (Language Understanding) propose un conteneur qui permet de fournir des versions locales et autonomes de votre application.
Formats d'exportation et d'importation
Language Understanding vous permet de gérer votre application et ses modèles au format JSON, au format .LU
(LUDown), et sous forme de package compressé pour le conteneur Language Understanding.
L'importation et l'exportation de ces formats sont disponibles à partir des API et du portail LUIS. Le portail permet l'importation et l'exportation à partir de la liste Applications et de la liste Versions.
Ateliers
- GitHub : (Atelier) IA conversationnelle : NLU avec LUIS
Outils d’intégration continue
- GitHub : (Préversion) Développement d’une application LUIS à l’aide des pratiques DevOps
- GitHub : NLU.DevOps - Outils prenant en charge l’intégration et le déploiement continus pour les services NLU.
Outils Bot Framework
Bot Framework est disponible en tant que kit SDK dans différents langages et en tant que service avec Azure AI Bot Service.
Bot Framework fournit plusieurs outils pour vous aider à utiliser Language Understanding, notamment :
- Bot Framework Emulator : application de bureau permettant aux développeurs de bots de tester et de déboguer les bots créés à l'aide du kit SDK Bot Framework.
- Bot Framework Composer : outil de développement intégré, destiné aux développeurs et aux équipes pluridisciplinaires pour créer des bots et des expériences de conversation avec Microsoft Bot Framework
- Exemples Bot Framework en C#, JavaScript, TypeScript et Python
Étapes suivantes
- En savoir plus sur les codes d’erreur HTTP courants
- Documentation de référence pour l'ensemble des API et des kits de développement logiciel (SDK)
- Bot Framework et Azure AI Bot Service
- LUDown
- Conteneurs cognitifs