ボットに自然言語の理解を追加する

2025-05-20

この記事の対象: SDK v4

注

Language Understanding (LUIS) は、2025 年 10 月 1 日に廃止されます。 2023 年 4 月 1 日以降は、新しい LUIS リソースを作成することはできません。より新しいバージョンの言語理解が、現在、Azure AI Language の一部として提供されています。

Azure AI Language の機能である会話言語理解 (CLU) は、LUIS の更新バージョンです。 Bot Framework SDK での言語理解のサポートの詳細については、「自然言語の理解」を参照してください。

ユーザーの真意を会話と文脈から理解する能力は難しいタスクかもしれませんが、より自然な会話の印象をボットに与えることができます。 Language Understanding (LUIS) はクラウドベースの API サービスです。これを使用することで、ボットでユーザーのメッセージの意図が認識され、ユーザーのより自然な言葉が許容され、会話フローがより適切に指示されるようになります。

このトピックでは、LUIS を航空券予約アプリケーションに追加して、ユーザー入力に含まれるさまざまな意図やエンティティを認識する手順について説明します。

注

AI サービス、オーケストレーション、知識を選択してエージェントを構築するには、Microsoft 365 Agents SDK の使用を検討してください。 Agents SDK では、C#、JavaScript、または Python がサポートされています。 Agents SDK の詳細については、 aka.ms/agents を参照してください。 SaaS ベースのエージェントプラットフォームをお探しの場合は、 Microsoft Copilot Studio を検討してください。 Bot Framework SDK を使用して構築された既存のボットがある場合は、ボットを Agents SDK に更新できます。 Bot Framework SDK から Agents SDK への移行ガイダンスで、主要な変更と更新プログラムを確認できます。 Bot Framework SDK のサポートチケットは、2025 年 12 月 31 日の時点で提供されなくなります。

前提条件

LUIS アカウント。
C#、JavaScript、Java または Python の Core Bot サンプルのコピー。
ボットの基本、自然言語処理に関するナレッジ。

このサンプルについて

このコアボットサンプルでは、空港のフライト予約アプリケーションの例を示しています。これは LUIS サービスを使用してユーザー入力を認識し、認識した最上位の LUIS の意図を返します。

この言語モデルには、Book Flight、Cancel、None という 3 つの意図が含まれています。 LUIS では、これらの意図を使用して、ユーザーがどのようなつもりでボットにメッセージを送信したかが理解されます。また、この言語モデルでは、出発地や目的地の空港など、ユーザーの入力から LUIS で抽出できるエンティティも定義します。

ユーザー入力の処理が完了するたびに、DialogBot では UserState と ConversationState の両方の現在の状態が保存されます。必要な情報がすべて収集されると、コードサンプルによりデモの航空券予約が作成されます。この記事では、このサンプルの LUIS 部分について説明します。ただし、サンプルの一般的なフローは次のようになります。

新しいユーザーが接続され、ようこそカードを表示すると、OnMembersAddedAsync が呼び出されます。
ユーザー入力を受け取るたびに、OnMessageActivityAsync が呼び出されます。

C# サンプルの構造のアウトラインを示すクラス図。

OnMessageActivityAsync モジュールは、Run ダイアログ拡張メソッドによって適切なダイアログを実行します。そして、メインダイアログは、LUIS ヘルパーを呼び出して、最もスコアが高いユーザーの意図を見つけます。ユーザー入力の最上位の意図によって "BookFlight" が返されると、ヘルパーは LUIS によって返されたユーザー情報を入力します。その後、メインダイアログは BookingDialog を開始し、これにより、必要に応じて次のような追加情報をユーザーから取得します。

Origin 出発地
TravelDate 航空券の予約日
Destination 到着地

ユーザー入力の処理が完了するたびに、dialogBot では userState と conversationState の両方の現在の状態が保存されます。必要な情報がすべて収集されると、コードサンプルによりデモの航空券予約が作成されます。この記事では、このサンプルの LUIS 部分について説明します。ただし、サンプルの一般的なフローは次のようになります。

新しいユーザーが接続され、ようこそカードを表示すると、onMembersAdded が呼び出されます。
ユーザー入力を受け取るたびに、OnMessage が呼び出されます。

JavaScript サンプルの構造のアウトラインを示すクラス図。

onMessage モジュールは、ユーザー入力を収集する mainDialog を実行します。そして、メインダイアログは、LUIS ヘルパー FlightBookingRecognizer を呼び出して、最もスコアが高いユーザーの意図を見つけます。ユーザー入力の最上位の意図によって "BookFlight" が返されると、ヘルパーは LUIS によって返されたユーザー情報を入力します。この応答が返されると、mainDialog は LUIS から返されたユーザー情報を保持して、bookingDialog を開始します。 bookingDialog は、次のような追加情報を必要に応じてユーザーから取得します

destination 到着地。
origin 出発地。
travelDate 航空券の予約日。

ユーザー入力の処理が完了するたびに、DialogBot では UserState と ConversationState の両方の現在の状態が保存されます。
必要な情報がすべて収集されると、コードサンプルによりデモの航空券予約が作成されます。
この記事では、このサンプルの LUIS 部分について説明します。ただし、サンプルの一般的なフローは次のようになります。

新しいユーザーが接続され、ようこそカードを表示すると、onMembersAdded が呼び出されます。
ユーザー入力を受け取るたびに、onMessageActivity が呼び出されます。

Java サンプルの構造のアウトラインを示すクラス図。

onMessageActivity モジュールは、run ダイアログ拡張メソッドによって適切なダイアログを実行します。そして、メインダイアログは、LUIS ヘルパーを呼び出して、最もスコアが高いユーザーの意図を見つけます。ユーザー入力の最上位の意図によって "BookFlight" が返されると、ヘルパーは LUIS によって返されたユーザー情報を入力します。その後、メインダイアログは BookingDialog を開始し、これにより、必要に応じて次のような追加情報をユーザーから取得します。

Origin 出発地
TravelDate 航空券の予約日
Destination 到着地

ユーザー入力の処理が完了するたびに、DialogBot では user_state と conversation_state の両方の現在の状態が保存されます。必要な情報がすべて収集されると、コードサンプルによりデモの航空券予約が作成されます。この記事では、このサンプルの LUIS 部分について説明します。ただし、サンプルの一般的なフローは次のようになります。

新しいユーザーが接続され、ようこそカードを表示すると、on_members_added_activity が呼び出されます。
ユーザー入力を受け取るたびに、on_message_activity が呼び出されます。

Python サンプルの構造のアウトラインを示すクラス図。

on_message_activity モジュールは、run_dialog ダイアログ拡張メソッドによって適切なダイアログを実行します。その後、メインダイアログは LuisHelper を呼び出して、最もスコアが高いユーザーの意図を見つけます。ユーザー入力の最上位の意図によって "BookFlight" が返されると、ヘルパー関数は LUIS によって返されたユーザー情報を入力します。その後、メインダイアログは BookingDialog を開始し、これにより、必要に応じて次のような追加情報をユーザーから取得します。

destination 到着地。
origin 出発地。
travel_date 航空券の予約日。

この記事では、ボットに LUIS を追加する方法について説明します。ダイアログまたは状態の使用については、ダイアログプロンプトを使用してユーザー入力を収集する方法に関するページまたは「ユーザーおよび会話データを保存する」をそれぞれ参照してください。

LUIS ポータルでの LUIS アプリの作成

LUIS ポータルにサインインし、必要に応じてアカウントとオーサリングリソースを作成します。
LUIS の [会話アプリ] ページで、[インポート] を選択し、[JSON としてインポート] を選択します。
[新しいアプリのインポート] ダイアログで次のようにします。
1. サンプルの CognitiveModels フォルダーにある FlightBooking.json ファイルを選択します。
2. アプリの代替名として「FlightBooking」と入力し、[完了] をクリックします。
サイトに、効果的な LUIS アプリの作成方法と複合エンティティのアップグレードのダイアログが表示される場合があります。これらのダイアログを閉じて、続行できます。
アプリをトレーニングしてから、運用環境にアプリを発行します。詳しくは、LUIS ドキュメントでアプリをトレーニング、公開する方法をご覧ください。

エンティティを使用する理由

LUIS エンティティによって、ボットは標準の意図以外のイベントを理解できます。これにより、ユーザーから追加情報を収集できるため、ボットは質問をしたり、よりインテリジェントに応答したりできます。 FlightBooking.json ファイルには、3 つの LUIS の意図である "Book Flight"、"Cancel"、および "None" の定義と共に、"From.Airport" や "To.Airport" などのエンティティのセットも含まれています。これらのエンティティにより、ユーザーが新しい旅行の予約を要求したときに、LUIS は、そのユーザーの元の入力に含まれる追加情報を検出し、返すことができます。

LUIS アプリに接続するための値を取得する

LUIS アプリには、その発行後、ボットからアクセスできるようになります。ボット内から LUIS アプリにアクセスするためには、いくつかの値を記録する必要があります。その情報は、LUIS ポータルを使用して取得できます。

LUIS.ai ポータルからのアプリケーション情報の取得

設定ファイル (appsettings.json、.env、または config.py) は、すべてのサービス参照を 1 か所にまとめる場所として機能します。取得した情報は、次のセクションでこのファイルに追加されます。

発行済みの LUIS アプリを luis.ai から選択します。
発行済み LUIS アプリを開いた状態で [管理] タブを選択します。
左側の [設定] タブを選択し、[アプリケーション ID] に表示される値を <YOUR_APP_ID> として記録します。
[Azure リソース]、[予測リソース] の順に選択します。 [場所 に表示される値を <YOUR_REGION> として、[主キー] に表示される値を <YOUR_AUTHORING_KEY> として記録します。

または、オーサリングリソースにリージョンと主キーを使用することもできます。

設定ファイルを更新する

LUIS アプリにアクセスするために必要な情報 (アプリケーション ID、オーサリングキー、リージョンなど) を appsettings.json ファイルに追加します。前の手順では、発行済みの LUIS アプリからこれらの値を取得しました。 API ホスト名は <your region>.api.cognitive.microsoft.com 形式にする必要があります。

appsetting.json

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