Comment créer un projet CLU

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

Prérequis

Avant de commencer à utiliser CLU, vous avez besoin de plusieurs choses :

• Un abonnement Azure : créez-en un gratuitement.
• Ressource Azure AI Language

Créer une ressource de langue

Avant de commencer à utiliser CLU, vous avez besoin d’une ressource Azure AI Language.

Remarque

• Vous devez avoir un rôle de propriétaire affecté sur le groupe de ressources pour créer une ressource de langue.

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 Service de langage

4. Sélectionnez Créer

5. Créez une ressource de langue avec les détails suivants.

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

Créer une ressource de langue à partir de Language Studio

Si c’est votre première connexion, une fenêtre s’affiche dans Language Studio qui vous permet de choisir une ressource de langue existante ou d’en créer une. Vous pouvez aussi créer une ressource en cliquant sur l’icône Paramètres dans le coin supérieur droit, en sélectionnant Ressources, puis en cliquant sur Créer une ressource.

Créez une ressource de langue avec les détails suivants.

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 Language
Emplacement	Région prise en charge pour votre ressource Language.
Niveau tarifaire	Niveaux tarifaires pris en charge pour votre ressource Language.

Important

• Veillez à activer Identité managée quand vous créez une ressource de langue.
• Lire et accepter 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

Une fois que vous avez créé une ressource Language, créez un projet de compréhension du langage courant.

Language Studio

1. Dans Language Studio, recherchez la section nommée Comprendre les questions et le langage courant, puis sélectionnez Compréhension du langage courant.
   

2. Cela vous amène à la page Projets de compréhension du langage courant. Sélectionnez Create new project.

   

Pour créer un projet, vous devez fournir les détails suivants :

Valeur	Description
Nom	Nom de votre projet Une fois qu’il a été créé, il ne peut plus être modifié
Description	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	Si vous souhaitez autoriser votre projet à prendre en charge plusieurs langues à la fois.

Une fois terminé, sélectionnez Suivant et passez en revue les détails. Sélectionnez créer pour terminer le processus. Vous devez maintenant voir l’écran Build Schema (Générer le schéma) dans votre projet.

API REST

Envoyez une requête PATCH en utilisant l’URL, les en-têtes et le corps JSON suivants pour créer un projet.

URL de la demande

Utilisez l’URL suivante quand vous créez votre demande d’API. Remplacez les valeurs d’espace réservé suivantes par vos 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 respecte 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 respecte la casse.	EmailApp
language	{LANGUAGE-CODE}	Chaîne spécifiant le code de langue des énoncés utilisés dans votre projet. Si votre projet est multilingue, choisissez le code de langue de la majorité des énoncés.	en-us
multilingual	true	Valeur booléenne permettant au jeu de données de contenir des documents dans plusieurs langues. Quand votre modèle est déployé, vous pouvez interroger le modèle dans n’importe quelle langue prise en charge (pas nécessairement incluse dans vos documents d’entraînement). Consultez Prise en charge des langues pour en savoir plus sur la prise en charge multilingue.	true

Importer le projet

Language Studio

Vous pouvez à tout moment exporter un projet de compréhension du langage courant sous forme de fichier JSON. Pour cela, accédez à la page des projets de conversation, sélectionnez un projet puis, dans le menu supérieur, cliquez sur Exporter.

Ce projet peut être réimporté comme 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, vous pouvez importer directement le fichier JSON de cette application dans la compréhension du langage courant, et créer un projet de conversation avec tous les éléments actuellement disponibles : intentions, entités ML et énoncés. Pour plus d’informations, consultez cet article sur la migration LUIS.

Pour importer un projet, sélectionnez le bouton fléché à côté de Créer un projet et sélectionnez Importer, puis sélectionnez le fichier JSON de LUIS ou de la compréhension du langage courant.

API REST

Vous pouvez importer un fichier JSON CLU dans le service.

Envoyez une requête POST en utilisant l’URL, les en-têtes et le corps JSON suivants pour importer votre projet.

URL de la demande

Utilisez l’URL suivante quand 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 respecte 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 respecte la casse.	EmailAppDemo
language	{LANGUAGE-CODE}	Chaîne spécifiant le code de langue des énoncés utilisés dans votre projet. Si votre projet est multilingue, choisissez le code de langue de la majorité des énoncés.	en-us
multilingual	true	Valeur booléenne qui vous permet d’utiliser des documents en plusieurs langues dans votre jeu de données. Lorsque votre modèle est déployé, vous pouvez interroger le modèle dans n’importe quelle langage prise en charge incluant les langages qui ne sont pas inclus dans vos documents d’apprentissage.	true
dataset	{DATASET}	Consultez Comment entraîner un modèle pour plus d’informations sur le fractionnement de vos données en un jeu de test et un jeu d’entraînement. Les valeurs possibles pour cette propriété sont Train et Test.	Train

En cas de requête 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. Il est au format suivant :

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

Exporte un projet

Language Studio

Vous pouvez à tout moment exporter un projet de compréhension du langage courant sous forme de fichier JSON. Pour cela, accédez à la page des projets de conversation, sélectionnez un projet, puis appuyez sur Exporter.

API REST

Vous pouvez à tout moment exporter un projet de compréhension du langage courant sous forme de fichier JSON.

Créez une demande POST en utilisant l’URL, les en-têtes et le corps JSON suivants pour exporter votre projet.

URL de la demande

Utilisez l’URL suivante quand vous créez votre demande d’API. Remplacez les valeurs d’espace réservé suivantes par vos 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 respecte 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 réponse 202 indiquant la réussite. Dans les en-têtes de réponse, extrayez la valeur operation-location. Elle est au format suivant :

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

JOB-ID est utilisé pour identifier votre demande, 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

Language Studio

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

2. Vous pouvez voir les détails du projet.

3. Dans cette page, vous pouvez mettre à jour la description du projet et activer/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 requête GET en utilisant l’URL et les 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 respecte 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 la réponse

Une fois que vous avez 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}"
}

Une fois que vous avez envoyé votre demande d’API, vous recevrez une réponse 200 confirmant la réussite et un corps de réponse JSON avec les détails de votre projet.

Supprimer le projet

Language Studio

Une fois que vous n’avez plus besoin de votre projet, vous pouvez le supprimer à l’aide de Language Studio. Sélectionnez Projets dans le menu de navigation de gauche, sélectionnez le projet que vous voulez supprimer, puis cliquez sur Supprimer dans le menu du haut.

API REST

Une fois que vous n’avez plus besoin de votre projet, vous pouvez le supprimer à l’aide des API.

Créez une requête DELETE en utilisant l’URL, les en-têtes et le corps JSON suivants pour supprimer un projet de compréhension du langage courant.

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 respecte 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.

Une fois que vous avez envoyé votre requête API, vous recevez une réponse 202 indiquant la réussite, ce qui signifie que votre projet a été supprimé.

Étapes suivantes

Générer le schéma