대화 언어 이해 시작
이 문서에는 대화 언어 이해(CLU) 통합을 시작하는 데 필요한 단계별 절차가 포함되어 있습니다. 시작하겠습니다.
기존 CLU 모델을 사용하여 Copilot을 만들려면 다음을 수행합니다.
CLU 인텐트와 엔터티를 매핑합니다.
환경 준비
시작하기 전에 CLU 모델 프로젝트 이름, 배포 이름, Cognitive Services 계정 키 및 Azure Cognitive Service for Language에 대한 사이트 URL이 있는지 확인하세요.
Copilot Studio Copilot을 만듭니다.
참고
Copilot에 대한 환경이 동등한 CLU 지역이 포함된 Copilot Studio에서 지원되는 지역에 생성되었는지 확인하세요.
Copilot Studio에서 지원하는 모든 지역에 그에 상응하는 CLU 지역이 있는 것은 아닙니다.
Copilot을 연 상태에서 상단 메뉴 표시줄에서 설정을 선택합니다.
Language Understanding을 선택합니다.
다음 내용이 표시되면 환경이 언어용 Azure Cognitive Service에 연결되어 있지 않은 것입니다. Power Apps에서 연결 관리를 선택하여 CLU 연결을 만듭니다.
언어 설정 페이지의 자연어 이해 영역에는 Microsoft Copilot Studio NLU가 기본으로 선택되어 있습니다.
NLU 리소스 목록에서 원하는 CLU 연결을 선택하고 저장을 선택합니다.
Copilot의 스냅샷을 저장하라는 창이 나타납니다.
스냅샷 저장을 선택하고 기본적으로 botContent.zip이라는 이름의 결과 ZIP 아카이브를 원하는 위치에 저장합니다. ZIP 아카이브에는 트리거 문구 및 메시지를 포함하여 Copilot 콘텐츠가 포함된 botContent.yml이라는 단일 YML 파일이 포함되어 있습니다.
예, 내 트리거 문구를 삭제합니다를 선택한 다음 계속을 선택합니다.
적절한 언어용 Azure Cognitive Service 프로젝트에 대한 이름과 모델 배포 정보를 입력하고 저장을 선택합니다.
참고
Copilot에 대한 NLU 구성을 다시 Microsoft Copilot Studio NLU로 변경하면 텍스트 분석 시스템 토픽이 제거됩니다. 또한 현재 외부 인텐트에 매핑된 주제에 대한 예시 문구를 수동으로 추가해야 합니다.
이제 환경 준비가 완료되었으므로 인텐트와 엔터티를 CLU 모델 데이터에 매핑할 준비가 되었습니다.
대화 언어 이해 프로젝트 준비하기
Azure 구독이 없는 경우, 시작하기 전에 무료 계정을 만드십시오.
활성화된 대화 언어 이해를 사용하여 Language Studio에서 언어 리소스를 만듭니다.
Copilot Studio 함수를 확인하려면 Copilot Studio 시스템 토픽 및 생성하려는 모든 사용자 지정 토픽에 대한 인텐트를 생성해야 합니다.
Copilot Studio 프로젝트에서 사용하려는 모든 사용자 지정 엔터티를 작성합니다.
Copilot Studio 리소스와 동일한 지역에서 프로젝트를 교육하고 배포합니다.
CLU 인텐트 및 엔터티를 Copilot Studio 미리 빌드된 데이터 형식에 매핑
기존 토픽을 CLU 의도에 매핑하여 새로운 Copilot Studio Copilot을 만듭니다. 인텐트와 엔터티를 수동으로 매핑하거나 대량 매핑의 경우 대량 도구 마법사 사용을 참조하세요.
인텐트 수동 매핑
Copilot Studio Copilot을 엽니다.
왼쪽 탐색에서 토픽 및 플러그인을 선택하고 인텐트를 선택합니다.
인텐트에 대한 트리거 노드의 문구 섹션에서 편집 링크를 선택합니다.
문구 추가 상자에 매핑할 CLU 인텐트의 이름을 입력합니다.
노트
CLU 인텐트 이름은 대소문자 일치를 포함하여 CLU 모델에 저장된 대로 정확히 입력해야 합니다.
인텐트를 저장하려면 구문 추가 상자 오른쪽에 있는 +(더하기) 기호를 클릭하세요.
다른 인텐트에 대해 반복합니다.
엔터티 수동 매핑
Copilot을 엽니다.
왼쪽 탐색 창에서 엔터티를 선택합니다.
엔터티 페이지에서 새 엔터티를 선택합니다.
새 엔터티 창에서 엔터티의 이름, 설명(선택 사항) 및 데이터 유형을 추가합니다.
CLU 사전 구축 엔터티에 액세스하려면 데이터 유형 드롭다운 메뉴에서 샘플 데이터에서를 선택하고 CLU 사전 구축 JSON 코드 조각 중 하나를 선택합니다.
(선택 사항) 샘플 파일에서 JSON 스키마를 가져오려면 샘플 JSON에서 스키마 가져오기를 선택하여 외부 파일에 액세스합니다.
대량 도구 마법사 사용
인텐트 및 엔터티 매핑 마법사를 사용하여 기존 토픽을 CLU 인텐트로 대량 매핑하여 새 Copilot을 만듭니다. 마법사를 사용하면 Copilot이 매핑할 토픽을 결정하기 위해 트리거 문구 대신 CLU 모델의 기존 인텐트를 자동으로 활용할 수 있습니다.
CLU 모델 데이터 파일을 업로드하여 시작하고 CLU 인텐트를 Copilot Studio Copilot에 자동으로 매핑합니다.
왼쪽 탐색에서 언어를 선택한 다음 모델 데이터에서 토픽 및 엔터티 추가를 선택합니다.
파일 이름 옵션에서 파일 선택을 선택하여 CLU 모델을 업로드하려는 데이터 파일을 선택합니다.
모델 데이터 파일이 프리뷰 창에 나타납니다.
다음을 선택하여 작업을 계속할 수 있습니다.
인텐트 및 엔터티 추가를 선택합니다.
기존 토픽을 CLU 인텐트에 매핑 화면에서 해당 토픽에 매핑할 CLU 인텐트를 선택합니다.
선택한 사항을 검토한 다음 저장을 선택합니다.
(선택 사항) 기존 토픽에 매핑되지 않은 인텐트의 경우 각 인텐트에 대해 새 토픽을 만들 수 있습니다.
마법사에서 아직 토픽에 매핑되지 않은 CLU 인텐트 목록을 볼 수 있습니다. 새 토픽 만들기 필드에 만들고자 하는 각 토픽의 이름을 입력한 후 다음을 선택합니다.
노트
공백으로 남겨둔 모든 필드는 마법사에서 무시됩니다.
모든 CLU 인텐트와 엔터티가 토픽에 매핑되면 완료를 선택합니다.
이 절차를 완료하면 이제 Copilot 토픽이 토픽 페이지에 나타납니다. 자세한 내용은 토픽 관리를 참조하세요.
Power Apps에서 CLU 연결 만들기
Power Apps에서 연결 페이지에 아직 초점이 맞춰져 있지 않으면 측면 탐색 창에서 연결을 선택합니다.
새 연결을 선택합니다.
언어용 Azure Cognitive Service를 선택합니다(필요한 경우 검색 필드를 사용하여 목록 범위를 좁힙니다). 인증 정보를 묻는 창이 나타납니다.
인증 유형으로 API 키를 선택하고 필요한 계정 키를 입력하세요.
적절한 루트 사이트 URL이 있으면 입력하세요.
만들기를 선택합니다. 기본 이름이 "언어용 Azure Cognitive Service"인 새 연결이 환경에 대한 연결 목록에 나타납니다.
이 연결 옆에 있는 추가 명령 아이콘(…)을 선택하고 편집을 선택합니다.
나타나는 창에서 이 커넥터를 다른 CLU 커넥터와 구별하기 위해 기본 표시 이름을 다른 이름으로 바꾸고 저장을 선택합니다.