Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
U kunt uw CLU-model (conversatietaalbegrip) integreren met een Copilot Studio-agent. Begrip van gesprekstaal is een van de aangepaste functies die worden aangeboden door Azure Cognitive Service for Language. Het is een cloudgebaseerde service die machine learning-intelligentie toepast, zodat u een onderdeel voor natuurlijk taalbegrip kunt bouwen voor gebruik in een end-to-end gesprekstoepassing. Taalservice-API's zijn beschikbaar (maar niet vereist voor integratie met Copilot Studio) en de Azure Language Studio biedt functies voor natuurlijke taalverwerking (NLP) voor het analyseren van gesprekstekst.
Voor projecten die met deze mogelijkheid zijn gemaakt, hebben makers van agenten nu rechtstreeks toegang tot bestaande CLU-modelintenties en -entiteiten in Copilot Studio. Copilot Studio-gebruikers kunnen nu CLU-intenties toewijzen om agentdialogen te activeren op dezelfde manier als native Copilot Studio uitingstriggers. Entiteiten geïmporteerd uit een CLU-model verschijnen op de Copilot Studio-pagina Entiteiten en kunnen naast vooraf gebouwde Copilot Studio-entiteiten worden gebruikt. Botmakers kunnen nieuwe vraagknooppunten toevoegen in een onderwerp en beschikbare entiteiten en intenties selecteren uit het geïmporteerde CLU-model. CLU-entiteiten zijn gebonden aan equivalente Copilot Studio-objecten. Gebruikers specificeren de naam, het gegevenstype en de JSON-structuur van een aangepast gegevenstype, indien gewenst voor elke entiteit.
Opmerking
Voor bestaande agenten waarvoor u CLU-integratie wilt gebruiken, moet u het CLU-model toewijzen aan Copilot Studio. Vervolgens kunt u de triggerzinnen van de agent bijwerken om elk onderwerp aan een overeenkomstige CLU-intentie te koppelen. U kunt de relatie tussen het CLU-model en Copilot Studio ook handmatig beheren.
Vereisten
- Een volledig getraind CLU-model. Dit omvat intenties voor alle Copilot Studio-systeemonderwerpen en voor aangepaste onderwerpen die u misschien wilt schrijven.
- Implementatie van het model ingeschakeld (inclusief de sleutel en voorspellings-URL)
- CLU-projectnaam en implementatienaam
- Copilot Studio-account
- Bestaande Copilot Studio-agent
- Zorg ervoor dat uw Copilot Studio-taalconnector gebruikmaakt van makerverificatie
Belangrijke concepten
De concepten die in dit artikel worden besproken, helpen u te begrijpen hoe u CLU-modellen kunt integreren met Copilot Studio-projecten. Ga voor meer informatie naar Aan de slag met integratie van conversatietaalbegrip.
CLU-connectors
Een connector is een wrapper rond een API waarmee de Azure Cognitive Service met Copilot Studio kan praten. Het is een methode voor gebruikers om verbinding te maken met hun accounts en een reeks vooraf ontwikkelde acties en triggers toe te passen om hun apps en werkstromen te maken. Zie voor meer informatie: Azure Cognitive Services voor taal - Connectors.
Power Platform-connectors stellen Microsoft-services in staat om met de CLU-API te praten. Zie voor meer informatie Power Platform en documentatie over Azure Logic Apps-connectors - Connectors. Hoewel u elk type connector kunt importeren, valideert Copilot Studio momenteel geen connectors.
Verbindingen in Copilot Studio
Een verbinding is een opgeslagen verificatiereferentie voor een connector, bijvoorbeeld OAuth-referenties voor de SharePoint-connector. Een verbindingsverwijzing is een oplossingsonderdeel dat een verwijzing naar een verbinding over een specifieke connector bevat.
Copilot Studio-verbindingen zijn omgevingsspecifiek. Wanneer u een agent importeert, moet u er een verbinding voor instellen. We bieden een standaardmanier om deze mogelijkheid in Power Platform te bereiken door middel van een verbindingsverwijzing. Zie voor meer informatie Verbindingsverwijzingen in oplossingen - Power Apps.
Externe herkenningen
CLU-integratie ondersteunt specifieke externe herkenningen. De OnRecognize
-trigger wordt in de volgende scenario's geactiveerd:
Wanneer een onderwerp wordt geactiveerd:
LanguageUnderstandingReason.TriggerTopic
Wanneer een vraagknooppunt geen onderbrekingen ondersteunt en een antwoord vereist:
LanguageUnderstandingReason.AnswerQuestion
Wanneer een vraagknooppunt onderbrekingen ondersteunt en een antwoord vereist:
LanguageUnderstandingReason.AnswerQuestionWithInterruptions
Externe intenties
CLU-integratie ondersteunt erkende externe intenties die van de System.Recognizer.IntentOptions
-systeemvariabele gebruikmaken in de volgende scenario's:
- De TopicId hergebruiken voor de externe intentie-id
- De TriggerId hergebruiken voor de externe intentie-id
- Een nieuwe eigenschap IntentId maken voor de externe intentie-id
- Systeemvariabele(n) die de reden voor het activeren van de herkenning ondersteunen
Eigenschapsnaam | Type | Omschrijving |
---|---|---|
DisplayName | String | De weergavenaam voor de erkende intentie, gelokaliseerd in de huidige taal en die moet worden getoond in de DJM-prompt (indien van toepassing) |
Score | Aantal | De herkenningscore |
TopicId | String | Het Dataverse-schema van het onderwerp |
TriggerId | String | De unieke id van de trigger binnen het AdaptiveDialog-onderwerp |
Voor een volledige lijst met Copilot Studio-variabelen, inclusief systeemvariabelen, zie Overzicht van variabelen.
Typen entiteitscomponenten door elkaar gebruiken
CLU-entiteiten bevatten relevante informatie die is ontleend aan NLU-uitingen. Een entiteit kan op verschillende manieren worden geëxtraheerd. Ze kunnen worden aangeleerd via context, naar keuze uit een lijst worden gebruikt, of worden gedetecteerd door een vooraf gebouwde erkende entiteit. Zie Onderdeeltypen voor een volledige lijst met typen entiteitsonderdelen.
Opmerking
U kunt ook Copilot Studio vooraf gebouwde entiteiten gebruiken met CLU-entiteiten.
Gerelateerde inhoud
Andere opbouwfuncties voor agenten die CLU-integratie ondersteunen, zijn onder meer:
- Systeemonderwerpen: Systeemonderwerpen gebruiken
- Entiteiten en het invullen van slots: gebruik entiteiten en invullen van slots in agenten
- Best practices voor CLU′s: Best practices voor conversatietaalbegrip - Azure Cognitive Services
- Onderbrekingen in de onderwerpstroom: Conversatiestroom ontwerpen en beheren - Bot Service
- Power Fx-expressies: Expressies maken met Power Fx