Registrazione dell'entità per l'integrazione della comprensione del linguaggio di conversazione

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Importante

Le capacità e funzionalità di Power Virtual Agents ora fanno parte di Microsoft Copilot Studio a seguito di investimenti significativi nell'intelligenza artificiale generativa e integrazioni migliorate in Microsoft Copilot.

Alcuni articoli e schermate potrebbero fare riferimento a Power Virtual Agents durante l'aggiornamento della documentazione e dei contenuti per il training.

Questo articolo discute l'aggiunta di entità CLU (comprensione del linguaggio conversazionale) ai bot Microsoft Copilot Studio. Le entità sono composte dai seguenti tipi di dati booleano, stringa e numero. Per ulteriori informazioni, vedi Tipi di dati. Nella maggior parte dei casi, puoi utilizzare Entità predefinite di Power Virtual Agent per i tuoi progetti, ma se desideri utilizzare i tipi di entità CLU con risoluzioni JSON personalizzate, vengono forniti i seguenti esempi di schema come riferimento.

Per configurare l'ambiente per la mappatura delle entità CLU a bot Microsoft Copilot Studio, vedi Introduzione alla comprensione del linguaggio cognitivo.

I seguenti tipi di dati sono disponibili per il mapping delle entità CLU:

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

Nota

Le entità composite (entità con più componenti) vengono associate a StringDataype.

Tabella di schema

I creatori di bot possono utilizzare il codice JSON di esempio per registrare le entità. Le entità si risolvono in tipi di dati complessi. Puoi mappare manualmente entità CLU a tipi di dati Microsoft Copilot Studio copiando e incollando i seguenti blocchi di codice JSON per l'entità pertinente.

Età

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

Valuta

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

Temperatura

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

Ordinale

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

Dimensioni

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

Tipi di entità CLU dateTime

DateTime è un tipo di entità speciale che modifica la risoluzione restituita in base ai tipi di input utente ricevuti.

Gli esempi seguenti mostrano come configurare le entità per diversi tipi di espressioni di data e ora. Puoi creare le tue mappature, basate su questi esempi, a seconda del tipo di risultato che ti aspetti che gli utenti del bot forniscano.

Date

Esempio di input: 1 gennaio 1995

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

DateTime (anno)

Esempio di input: Tornerò il 12 aprile

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

DatetimeRange (durata)

Esempio di input: Sono fuori tra il 3 e il 12 settembre.

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

DatetimeRange (impostazione)

Esempio di input: Ogni martedì.

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

Datetime (da)

Esempio di input: Sono fuori da agosto

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

Ora

Input di esempio: Sono le sette e mezza

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