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Enregistrement d’entité pour l’intégration de la compréhension du langage courant

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Important

Les capacités et les fonctionnalités de Power Virtual Agents font maintenant partie de Microsoft Copilot Studio, suite à des investissements significatifs dans l’IA générative et des intégrations améliorées dans Microsoft Copilot.

Certains articles et captures d’écran peuvent faire référence à Power Virtual Agents pendant que nous mettons à jour la documentation et le contenu de la formation.

Cet article explique comment ajouter des entités de compréhension du langage courant (CLU) aux copilotes Copilot Studio. Les entités sont composées des types de données suivants : Booléen, Chaîne et Nombre. Pour plus d’informations, voir Types de données. Dans la plupart des cas, vous pouvez utiliser des entités prédéfinies pour vos projets. Si vous souhaitez utiliser des types d’entités CLU avec des résolutions JSON personnalisées, les exemples de schéma suivants sont fournis pour référence.

Pour configurer votre environnement pour mapper les entités CLU aux copilotes Copilot Studio, consultez Démarrer l’intégration de la compréhension du langage courant.

Les types de données suivants sont disponibles pour mapper les entités CLU :

  • BooleanDatatype : Choice.Boolean
  • StringDatatype : Geography.Location, Regex , List, General.Event, General.Organization, Phone Number, IpAddress, Person.Name, Phone Number, URL
  • NumberDatatype : Number

Note

Les entités composites (entités avec plusieurs composants) sont mappées à StringDatatype.

Table de schéma

Vous pouvez utiliser un exemple de code JSON pour enregistrer des entités pour les copilotes que vous créez. Les entités se résolvent en types de données complexes. Vous pouvez mapper manuellement des entités CLU sur des types de données Copilot Studio en copiant et en collant les blocs de code JSON suivants pour l’entité concernée.

Âge

{
    "unit": "Year",
    "value": 10
}

Devise

{
    "unit": "Egyptian pound",
    "ISO4217": "EGP",
    "value": 30
}

Température

{
    "unit": "Fahrenheit",
    "value": 88
}

Ordinal

{
    "offset": "3",
    "relativeTo": "Start",
    "value": "3"
}

Dimensions

{
    "unit": "KilometersPerHour",
    "value": 24
}

Types d’entités CLU DateTime

Le type DateTime est un type d’entité spécial qui modifie la résolution renvoyée en fonction des types d’entrées utilisateur reçues.

Les exemples suivants montrent comment configurer des entités pour différents types d’énoncés de date et d’heure. Vous pouvez créer vos propres mappages, sur la base de ces exemples, en fonction du type de résultat que les utilisateurs de votre copilote doivent fournir.

Date

Exemple d’entrée : 1er janvier 1995

{
    "dateTimeSubKind": "Date",
    "timex": "1995-01-01",
    "value": "1995-01-01"
}

DateTime (année)

Exemple d’entrée : Je serai de retour le 12 avril

{
    "dateTimeSubKind": "Date",
    "timex": "XXXX-04-12",
    "value": "2022-04-12"
}

DatetimeRange (durée)

Exemple d’entrée : Je suis absent entre le 3 et le 12 septembre

{
    "resolutionKind": "TemporalSpan",
    "timex": "(XXXX-09-03,XXXX-09-12,P9D)",
    "duration": "P9D",
    "begin": "2022-09-03",
    "end": "2022-09-12"
}

DatetimeRange (ensemble)

Exemple d’entrée : Tous les mardis

{ 
    "resolutionKind": "DateTime",
    "dateTimeSubKind": "Set",
    "timex": "XXXX-WXX-2",
    "value": "not resolved"
}

Datetime (depuis)

Exemple d’entrée : Je suis parti depuis août

{
    "resolutionKind": "TemporalSpan",
    "timex": "XXXX-08",
    "begin": "2022-08-01",
    "modifier": "Since"
}

Heure

Exemple d’entrée : Il est sept heures et demie

{
    "resolutionKind": "DateTime",
    "dateTimeSubKind": "Time",
    "timex": "T07:30",
    "value": "07:30:00"
}

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