Oversikt over integrering av samtalespråkforståelse
Du kan integrere CLU-modellen (diskusjonsspråkforståelse) med en Microsoft Copilot Studio-robot. Diskusjonsspråkforståelse er en av de egendefinerte funksjonene som tilbys av Azure Cognitive Service for Language. Dette er en skybasert tjeneste som bruker maskinlæringsintelligens, slik at du kan bygge komponenter for naturlig språkforståelse som skal brukes i en ende-til-ende-diskusjonsapp. API-er for språktjenester er tilgjengelige (men kreves ikke for at du skal kunne integrere dem med Microsoft Copilot Studio), og Azure Language Studio inneholder funksjoner for naturlig språkbehandling (NLP) for analyse av diskusjonstekst.
For prosjekter som er opprettet med denne funksjonen, kan robotopprettere nå få tilgang til eksisterende CLU-modellhensikter og -enheter direkte i Microsoft Copilot Studio. Microsoft Copilot Studio-brukere kan nå tilordne CLU-hensikter til å utløse robotdialoger på samme måte som opprinnelige Microsoft Copilot Studio-ytringsutløsere. Enheter som importeres fra en CLU-modell som vises på Microsoft Copilot Studio Enheter-siden og kan brukes sammen med forhåndsbygde Microsoft Copilot Studio-enheter. Robotopprettere kan legge til nye spørsmålsnoder i et emne og velge tilgjengelige enheter og hensikter fra den importerte CLU-modellen. CLU-enheter er bundet til tilsvarende Microsoft Copilot Studio-objekter. Brukere angir navnet, datatypen og JSON-strukturen for en egendefinert datatype hvis de ønsker det for hver enhet.
Merk
For eksisterende roboter der du vil dra nytte av CLU-integrering, må du tilordne CLU-modellen til Microsoft Copilot Studio, og deretter kan du oppdatere robotens utløseruttrykk for binde hvert emnet til en tilsvarende CLU-hensikt. Du kan også administrere relasjonen mellom CLU-modellen og Microsoft Copilot Studio manuelt.
Forutsetning
- En fullstendig opplært CLU-modell. Dette omfatter hensikter for hvert av systememnene for Copilot Studio og for eventuelle egendefinerte emner du ønsker å redigere.
- Aktivert distribusjon av modellen (inkludert nøkkelen og prediksjons-URL-adresse)
- Prosjektnavn og distribusjonsnavn for CLU
- Microsoft Copilot Studio-konto
- Eksisterende Microsoft Copilot Studio-robot
- Kontroller at Copilot Studio-språkkoblingen bruker utviklergodkjenning
Nøkkelkonsepter
Konseptene som beskrives i denne artikkelen, hjelper deg med å forstå hvordan du integrerer CLU-modeller med Microsoft Copilot Studio-prosjekter. Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se Kom i gang med integrering av samtalespråkforståelse.
CLU-koblinger
En kobling er en wrapper rundt en API som gjør at Azure Cognitive Service kan kommunisere med Microsoft Copilot Studio. Det gjør det mulig for brukere å koble til kontoene sine og bruke et sett med forhåndsbygde handlinger og utløsere for å bygge apper og arbeidsflyter. Hvis du vil ha mer informasjon, se Azure Cognitive Service for Language - koblinger
Med Power Platform-koblinger kan Microsoft-tjenester snakke med CLU-APIer. Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se Power Platform og Azure Logic Apps-kobling-dokumentasjon – koblinger. Selv om du kan importere koblingstyper, validerer ikke Microsoft Copilot Studio koblingene for øyeblikket.
Kontakter i Microsoft Copilot Studio
En tilkobling er en lagret godkjenningslegitimasjon for en kobling, for eksempel OAuth-legitimasjon for SharePoint-koblingen. En koblingsreferanse er en løsningskomponent som inneholder en referanse til en tilkobling om en spesifikk kobling.
Microsoft Copilot Studio-koblinger er miljøspesifikke. Når du importerer en robot, må du konfigurere en kobling for den. Vi tilbyr en standardmetode for å oppnå denne muligheten i Power Platform via en tilkoblingsreferanse. Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se Tilkoblingsreferanser i løsninger - Power Apps.
Eksterne gjenkjennere
CLU-integrering støtter bestemte eksterne gjenkjennere. Utløseren OnRecognize
utløses i følgende scenarier:
Når et emne utløses:
LanguageUnderstandingReason.TriggerTopic
Når en spørsmålsnode ikke støtter avbrudd og krever et svar:
LanguageUnderstandingReason.AnswerQuestion
Når en spørsmålsnode støtter avbrudd og krever et svar:
LanguageUnderstandingReason.AnswerQuestionWithInterruptions
Eksterne hensikter
CLU-integrering støtter gjenkjennede eksterne hensikter som bruker System.Recognizer.IntentOptions
-systemvariabelen i følgende scenarier:
- Gjenbruke TopicId for den eksterne hensikts-IDen
- Gjenbruke TriggerId for den eksterne hensikts-IDen
- Opprette en ny egenskap IntentId for den eksterne hensikts-IDen
- Systemvariabler som støtter årsaken til utløsing av gjenkjenneren
Egenskapsnavn | Type | Bekrivelse |
---|---|---|
DisplayName | String | Visningsnavn for gjenkjent hensikt, lokalisert i gjeldende språk og skal vises i DYM-ledeteksten (hvis aktuelt) |
Poengsum | Nummer | Poengsummen for gjenkjenneren |
TopicId | String | Dataverse-skjemanavnet for emnet |
TriggerId | String | Den unike IDen for utløseren i AdaptiveDialog-emnet |
Hvis du vil ha en fullstendig liste over Copilot Studio-variabler, inkludert systemvariabler, kan du se Arbeid med variabler.
Kombinere enhetskomponenttyper
CLU-enheter inkluderer relevant informasjon som er trukket ut fra NLU-ytringer. En enhet kan trekkes ut ved hjelp av forskjellige metoder. De kan læres gjennom kontekst, kombineres fra en liste, eller registreres av en forhåndsbygget enhet. Hvis du vil ha en fullstendig liste over enhetskomponenttyper, kan du se Komponenttyper.
Merk
Du kan også bruke Copilot Studio forhåndsbygde enheter sammen med CLU-enheter.
Relatert innhold
Andre byggefunksjoner for roboter som CLU-integrasjon støtter, omfatter følgende:
- Systememner: Bruk systememner
- Enheter og sporfylling: Bruk enheter og sporfylling i kopiloter
- Gode fremgangsmåter for CLU: Gode fremgangsmåter for samtalespråkforståelse – Azure Cognitive Services
- Avbrudd i emneflyt: Utforme og styre samtaleflyt – Bot Service
- Power Fx-uttrykk: Opprette uttrykk med Power Fx