Che cos'è il flusso di lavoro di orchestrazione?
Il flusso di lavoro di orchestrazione è una delle funzionalità offerte dal linguaggio di intelligenza artificiale di Azure. Si tratta di un servizio API basato sul cloud che applica l'intelligenza di Machine Learning per consentire di creare modelli di orchestrazione per connettere CLU (Conversational Language Understanding), progetti di risposta alle domande e applicazioni LUIS. Creando un flusso di lavoro di orchestrazione, gli sviluppatori possono contrassegnarlo in modo iterativo, eseguire il training e valutare le prestazioni del modello prima di renderlo disponibile per l'utilizzo. Per semplificare la compilazione e la personalizzazione del modello, il servizio offre un portale Web personalizzato accessibile tramite Language Studio. È possibile iniziare facilmente a usare il servizio seguendo la procedura descritta in questa guida introduttiva.
Questa documentazione contiene i tipi di articolo seguenti:
- Le guide introduttive sono istruzioni introduttive che consentono di eseguire richieste al servizio.
- I concetti forniscono spiegazioni delle funzionalità e delle funzionalità del servizio.
- Le guide pratiche contengono istruzioni per l'uso del servizio in modi più specifici o personalizzati.
Esempi di scenari d'uso
Il flusso di lavoro di orchestrazione può essere usato in più scenari in un'ampia gamma di settori. Ad esempio:
Bot di chat aziendale
In un'azienda di grandi dimensioni, un chatbot aziendale può gestire una varietà di affari dei dipendenti. Può essere in grado di gestire le domande frequenti gestite da un knowledge base di risposta alle domande personalizzate, da una competenza specifica del calendario servita dalla comprensione del linguaggio conversazionale e da una competenza di feedback del colloquio servita da LUIS. Il bot deve essere in grado di instradare in modo appropriato le richieste in ingresso al servizio corretto. Il flusso di lavoro di orchestrazione consente di connettere tali competenze a un progetto che gestisce il routing delle richieste in ingresso in modo appropriato per alimentare il bot aziendale.
Ciclo di vita dello sviluppo del progetto
La creazione di un progetto del flusso di lavoro di orchestrazione prevede in genere diversi passaggi.
Per sfruttare al meglio il modello, seguire questa procedura:
Definire lo schema: conoscere i dati e definire le azioni e le informazioni pertinenti che devono essere riconosciute dalle espressioni di input dell'utente. Creare le finalità da assegnare alle espressioni dell'utente e ai progetti da connettere al progetto di orchestrazione.
Etichettare i dati: la qualità dell'assegnazione di tag ai dati è un fattore chiave per determinare le prestazioni del modello.
Eseguire il training di un modello: il modello inizia l'apprendimento dai dati con tag.
Visualizzare le prestazioni del modello: visualizzare i dettagli di valutazione per il modello per determinare il livello di prestazioni quando vengono introdotti nuovi dati.
Migliorare il modello: dopo aver esaminato le prestazioni del modello, è possibile apprendere come migliorare il modello.
Distribuire il modello: la distribuzione di un modello lo rende disponibile per l'uso tramite l'API di stima.
Stimare le finalità: usare il modello personalizzato per stimare le finalità dalle espressioni dell'utente.
Documentazione di riferimento ed esempi di codice
Quando si usa il flusso di lavoro di orchestrazione, vedere la documentazione di riferimento e gli esempi seguenti per il linguaggio di intelligenza artificiale di Azure:
| Opzione di sviluppo/linguaggio | Documentazione di riferimento | Esempi |
|---|---|---|
| API REST (creazione) | Documentazione dell'API REST | |
| API REST (runtime) | Documentazione dell'API REST | |
| C# (runtime) | Documentazione di C# | Esempi per C# |
| Python (runtime) | Documentazione di Python | Esempi per Python |
IA responsabile
Un sistema di intelligenza artificiale include non solo la tecnologia, ma anche le persone che lo useranno, le persone che ne saranno interessate e l'ambiente in cui viene distribuito. Leggere la nota sulla trasparenza per il flusso di lavoro di orchestrazione e CLU per informazioni sull'uso e la distribuzione di intelligenza artificiale responsabili nei sistemi. Per altre informazioni, vedere anche gli articoli seguenti:
- Nota sulla trasparenza per il linguaggio di intelligenza artificiale di Azure
- Integrazione e uso responsabile
- Dati, privacy e sicurezza
Passaggi successivi
Usare l'articolo di avvio rapido per iniziare a usare il flusso di lavoro di orchestrazione.
Durante il ciclo di vita dello sviluppo del progetto, esaminare il glossario per altre informazioni sui termini usati in tutta la documentazione per questa funzionalità.
Ricordarsi di visualizzare i limiti del servizio per informazioni quali la disponibilità a livello di area.