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Natural Language Understanding

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SI APPLICA A: SDK v4

I bot possono usare vari stili di conversazione, da strutturati e guidati a forme libere e aperte. In base a quanto dice un utente, il bot deve decidere cosa fare successivamente nel flusso di conversazione. I servizi di intelligenza artificiale di Azure includono funzionalità utili per questa attività. Queste funzionalità consentono a un bot di cercare informazioni, porre domande o interpretare la finalità dell'utente.

L'interazione tra gli utenti e i bot è spesso in formato libero e i bot devono comprendere il linguaggio in modo naturale e contestualizzato. In una conversazione aperta può esserci un'ampia gamma di risposte utente e i bot possono fornire una struttura o una guida più o meno. Questa tabella illustra la differenza tra domande guidate e aperte.

Conversazione guidata Aperte
I'm the travel bot (Sono il bot per i viaggi). Select one of the following options: find flights, find hotels, find rental car (Seleziona una delle opzioni seguenti: cerca un volo, cerca un hotel, cerca un'auto a noleggio). I can help you book travel (Posso aiutarti a prenotare un viaggio). What would you like to do? (Cosa ti piacerebbe fare?)
Do you need anything else? (Serve altro?) Click yes or no (Fai clic su Sì o su No). Do you need anything else? (Serve altro?)

I servizi di intelligenza artificiale di Azure offrono funzionalità con cui creare app intelligenti, siti Web e bot. L'aggiunta di queste funzionalità al bot può consentire al bot di rispondere all'input dell'utente aperto in modo più appropriato.

Questo articolo descrive il supporto in Bot Framework SDK per alcune delle funzionalità disponibili nei servizi di intelligenza artificiale di Azure.

  • Per suggerimenti su come progettare queste funzionalità nel bot, vedere Progettare bot di knowledge base.
  • Per informazioni dettagliate sui servizi di intelligenza artificiale di Azure, vedere la documentazione dei servizi di intelligenza artificiale di Azure.

Indicazioni generali

I servizi di intelligenza artificiale di Azure incorporano tecnologie in continua evoluzione. Il linguaggio di intelligenza artificiale di Azure integra varie funzionalità implementate in precedenza come servizi separati. Questo articolo descrive sia le funzionalità e i servizi più recenti che quelli meno recenti e dove trovare altre informazioni su ognuna di esse.

Scenario Indicazioni
Sviluppo di nuovi bot Prendere in considerazione l'uso di Microsoft Copilot Studio, progettato per supportare i team in cui i membri hanno una combinazione di competenze e discipline. Per altre informazioni, vedere Copilot Studio e Abilitare le funzionalità avanzate di intelligenza artificiale.
Nuovi progetti di linguaggio per bot Bot Framework SDK esistenti Prendere in considerazione l'uso delle funzionalità del servizio azure per il linguaggio di intelligenza artificiale di Azure, ad esempio CLU (Conversational Language Understanding) e rispondere alle domande.
Bot esistenti con progetti di linguaggio esistenti I progetti linguistici continueranno a funzionare, ma è consigliabile eseguire la migrazione al linguaggio di intelligenza artificiale di Azure. Per altre informazioni, vedere la sezione Eseguire la migrazione di progetti di linguaggio esistenti più avanti in questo articolo.

Language Understanding

Le funzionalità di comprensione del linguaggio naturale consentono di creare modelli di comprensione del linguaggio naturale personalizzati per stimare l'intenzione complessiva del messaggio dell'utente ed estrarre informazioni importanti da esso.

Servizio o funzionalità Descrizione
Comprensione del linguaggio di conversazione (CLU) Funzionalità del servizio Azure AI Language.
Language Understanding (LUIS) Un servizio di intelligenza artificiale di Azure. CLU è una versione aggiornata di LUIS.

LUIS verrà ritirato il 1° ottobre 2025.

Comprensione del linguaggio di conversazione (CLU)

Il CLU (comprensione del linguaggio di conversazione) consente agli utenti di creare modelli personalizzati di comprensione del linguaggio naturale per prevedere l'intenzione complessiva di un'espressione in ingresso ed estrarre informazioni importanti da questa. CLU fornisce solo l'intelligenza per comprendere il testo di input per l'applicazione client e non esegue alcuna azione da sola.

Per usare CLU nel bot, creare una risorsa del linguaggio e un progetto di conversazione, eseguire il training e distribuire il modello linguistico e quindi implementare nel bot un riconoscitore di telemetria che inoltra le richieste all'API CLU.

Per altre informazioni, vedi:

Language Understanding (LUIS)

Nota

Language Understanding (LUIS) verrà ritirato il 1° ottobre 2025. A partire dal 1° aprile 2023, non sarà possibile creare nuove risorse LUIS.

LUIS applica intelligenza di Machine Learning personalizzata a testo in linguaggio naturale e conversazionale di un utente per stimare il significato complessivo ed estrarre informazioni pertinenti e dettagliate.

Per usare LUIS nel bot, creare, eseguire il training e pubblicare un'app LUIS, quindi aggiungere un riconoscitore LUIS al bot.

Per altre informazioni, vedi:

Domande e risposte

Le funzionalità di domande e risposte consentono di creare knowledge base per rispondere alle domande degli utenti. Le Knowledge Base rappresentano contenuto semistrutturato, ad esempio quelle disponibili nelle domande frequenti, nei manuali e nei documenti.

Servizio o funzionalità Descrizione
Risposta alle domande Funzionalità del servizio Azure AI Language.
QnA Maker Un servizio di servizi di intelligenza artificiale di Azure. La risposta alle domande è una versione aggiornata di QnA Maker.

Azure AI QnA Maker verrà ritirato il 31 marzo 2025.

Risposta alle domande

La risposta alle domande fornisce l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) basata sul cloud che consente di creare un livello di conversazione naturale sui dati. Consente di trovare la risposta più appropriata per qualsiasi tipo di input da una knowledge base personalizzata di informazioni.

Per usare la risposta alle domande nel bot, creare e distribuire un progetto di risposta alle domande, quindi implementare nel bot un client QnA Maker che inoltra le richieste all'API di risposta alle domande.

Per altre informazioni, vedi:

QnA Maker

Nota

Azure AI QnA Maker verrà ritirato il 31 marzo 2025. A partire dal 1° ottobre 2022, non potrai creare nuove risorse o Knowledge Base di QnA Maker.

QnA Maker ha la capacità di cercare domande e risposte in un sito di domande frequenti esistente e consente anche di configurare manualmente un elenco di domande e risposte personalizzato. QnA Maker ha la capacità di elaborazione del linguaggio naturale che gli consentono di fornire risposte a domande formulate in modo leggermente diverso del previsto. Tuttavia, non ha capacità di comprensione del linguaggio semantico, quindi non può determinare che un cucciolo è un tipo di cane, ad esempio.

Per usare QnA Maker nel bot, creare un servizio QnA Maker, pubblicare la knowledge base e aggiungere un oggetto QnA Maker al bot.

Per altre informazioni, vedi:

Ricerca cognitiva di Azure consente al bot di offrire agli utenti un'esperienza di ricerca avanzata, inclusa la possibilità di applicare facet e filtrare le informazioni.

  • È possibile usare Ricerca cognitiva di Azure come funzionalità all'interno del linguaggio di intelligenza artificiale di Azure.
  • È possibile usare direttamente il servizio Ricerca cognitiva di Azure.

È possibile usare Ricerca cognitiva di Azure per creare un indice efficiente con cui eseguire ricerche, facet e filtrare un archivio dati.

  • Per informazioni su come configurare Ricerca cognitiva nel linguaggio di intelligenza artificiale di Azure, vedere Configurare risorse abilitate per la risposta alle domande personalizzate.
  • Per informazioni sul servizio di ricerca cognitivo, vedere Che cos'è Ricerca cognitiva di Azure?.

Usare più funzionalità insieme

Per creare un bot multi-scopo che comprenda più argomenti di conversazione, iniziare con il supporto per ogni funzione separatamente e quindi integrarli insieme. Gli scenari in cui un bot può combinare più funzionalità includono:

  • Bot che fornisce un set di funzionalità, in cui ogni funzionalità ha un proprio modello linguistico.
  • Bot che cerca più knowledge base per trovare le risposte alle domande di un utente.
  • Bot che integra diversi tipi di funzionalità, ad esempio la comprensione del linguaggio, la risposta alle domande e la ricerca.

Questa tabella descrive diversi modi in cui è possibile integrare più funzionalità.

Servizio o funzionalità Descrizione
Flusso di lavoro di orchestrazione Funzionalità del servizio Azure AI Language che consente di usare più domande, CLU e progetti LUIS insieme.
Agente di orchestrazione Bot Framework Un motore di riconoscimento solo finalità, che è possibile usare per determinare quale modello LUIS o knowledge base di QnA Maker può gestire meglio un determinato messaggio.
Personalizzazione È possibile implementare la propria logica per decidere il modo migliore per gestire la richiesta dell'utente.

Usare il flusso di lavoro di orchestrazione

Il flusso di lavoro di orchestrazione applica l'intelligenza di Machine Learning per consentire di creare modelli di orchestrazione per connettere i componenti CLU (Conversational Language Understanding), i progetti di risposta alle domande e le applicazioni LUIS.

Per usare il flusso di lavoro di orchestrazione nel bot, creare un progetto del flusso di lavoro di orchestrazione, compilare lo schema, eseguire il training e distribuire il modello, quindi eseguire query sull'API del modello per le stime delle finalità.

Per altre informazioni, vedi:

Orchestrator

Nota

Azure AI QnA Maker verrà ritirato il 31 marzo 2025. A partire dal 1° ottobre 2022, non potrai creare nuove risorse o Knowledge Base di QnA Maker.

Language Understanding (LUIS) verrà ritirato il 1° ottobre 2025. A partire dal 1° aprile 2023, non sarà possibile creare nuove risorse LUIS.

Bot Framework Orchestrator è un motore di riconoscimento solo finalità. L'interfaccia della riga di comando di Bot Framework include strumenti per generare un modello linguistico per Orchestrator da una raccolta di knowledge base QnA Maker e modelli di linguaggio LUIS. Il bot può quindi usare Orchestrator per determinare quale servizio può rispondere meglio all'input dell'utente.

Bot Framework SDK offre il supporto predefinito per LUIS e QnA Maker. In questo modo è possibile attivare finestre di dialogo o rispondere automaticamente alle domande usando LUIS e QnA Maker con una configurazione minima.

Per altre informazioni, vedere Usare più modelli LUIS e QnA con Orchestrator.

Logica personalizzata

Esistono due modi principali per implementare la propria logica:

  1. Per ogni messaggio, chiamare tutti i servizi pertinenti supportati dal bot. Usare i risultati del servizio con il punteggio di attendibilità migliore. Se il punteggio migliore è ambiguo, chiedere all'utente di scegliere la risposta desiderata.
  2. Chiamare ogni servizio in un ordine preferito. Usare il primo risultato con un punteggio di attendibilità sufficiente.

Suggerimento

Quando si implementa una combinazione di diversi tipi di servizio o di funzionalità, gli input di test con ognuno degli strumenti per determinare il punteggio di soglia per ognuno dei modelli. I servizi e le funzionalità usano criteri di punteggio diversi, quindi i punteggi generati in questi strumenti non sono direttamente confrontabili.

I servizi LUIS e QnA Maker normalizzano i punteggi. Pertanto, un punteggio può essere valido in un modello LUIS, ma non così buono in un altro modello.

Eseguire la migrazione di progetti di linguaggio esistenti

Per informazioni sulla migrazione di risorse dai servizi meno recenti al linguaggio di intelligenza artificiale di Azure, vedere:

Risorse aggiuntive

Per gestire risorse o progetti specifici:

Per la documentazione per una funzionalità o un servizio specifico: