Enviar pedidos de predição para uma implementação

Depois de a implementação ser adicionada com êxito, pode consultar a implementação para obter predições de intenções e entidades a partir da expressão com base no modelo que atribuiu à implementação. Pode consultar a implementação através de programação através da API de predição ou através das bibliotecas de cliente (SDK do Azure).

Testar o modelo implementado

Pode utilizar o Language Studio para submeter uma expressão, obter predições e visualizar os resultados.

Para testar os modelos implementados a partir do Language Studio:

1. Selecione Testar implementações no menu esquerdo.

2. Para projetos multilingues, na lista pendente Selecionar idioma de texto , selecione o idioma da expressão que está a testar.

3. Na lista pendente Nome da implementação , selecione o nome da implementação correspondente ao modelo que pretende testar. Só pode testar modelos atribuídos a implementações.

4. Na caixa de texto, introduza uma expressão para testar. Por exemplo, se tiver criado uma aplicação para expressões relacionadas com o e-mail, pode introduzir Eliminar este e-mail.

5. Na parte superior da página, selecione Executar o teste.

6. Depois de executar o teste, deverá ver a resposta do modelo no resultado. Pode ver os resultados na vista de cartões de entidades ou vê-lo no formato JSON.

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Enviar um pedido de compreensão de linguagem de conversação

Language Studio

1. Depois de concluída a tarefa de implementação com êxito, selecione a implementação que pretende utilizar e, no menu superior, selecione Obter URL de predição.

   

2. Na janela apresentada, copie o URL e o corpo do pedido de exemplo para a linha de comandos.

3. Substitua <YOUR_QUERY_HERE> pelo texto real a partir do qual pretende enviar para extrair intenções e entidades.

4. Submeta o POST pedido cURL no terminal ou na linha de comandos. Receberá uma resposta 202 com os resultados da API se o pedido tiver sido efetuado com êxito.

APIs REST

Primeiro, terá de obter a chave de recurso e o ponto final:

Aceda à página de descrição geral do recurso na portal do Azure. No menu do lado esquerdo, selecione Chaves e Ponto Final. Irá utilizar o ponto final e a chave para os pedidos da API

Consultar o modelo

Crie um pedido POST com o seguinte URL, cabeçalhos e corpo JSON para começar a testar um modelo de compreensão de linguagem de conversação.

URL do Pedido

{ENDPOINT}/language/:analyze-conversations?api-version={API-VERSION}

Marcador de posição	Valor	Exemplo
{ENDPOINT}	O ponto final para autenticar o pedido da API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{API-VERSION}	A versão da API que está a chamar.	2023-04-01

Cabeçalhos

Utilize o cabeçalho seguinte para autenticar o pedido.

Chave	Valor
Ocp-Apim-Subscription-Key	A chave do recurso. Utilizado para autenticar os seus pedidos de API.

Corpo do pedido

{
  "kind": "Conversation",
  "analysisInput": {
    "conversationItem": {
      "id": "1",
      "participantId": "1",
      "text": "Text 1"
    }
  },
  "parameters": {
    "projectName": "{PROJECT-NAME}",
    "deploymentName": "{DEPLOYMENT-NAME}",
    "stringIndexType": "TextElement_V8"
  }
}

Chave	Marcador de posição	Valor	Exemplo
participantId	{JOB-NAME}		"MyJobName
id	{JOB-NAME}		"MyJobName
text	{TEST-UTTERANCE}	A expressão da qual pretende prever a intenção e extrair entidades.	"Read Matt's email
projectName	{PROJECT-NAME}	O nome do seu projeto. Este valor é sensível às maiúsculas e minúsculas.	myProject
deploymentName	{DEPLOYMENT-NAME}	O nome da sua implementação. Este valor é sensível às maiúsculas e minúsculas.	staging

Depois de enviar o pedido, obterá a seguinte resposta para a predição

Corpo da resposta

{
  "kind": "ConversationResult",
  "result": {
    "query": "Text1",
    "prediction": {
      "topIntent": "inten1",
      "projectKind": "Conversation",
      "intents": [
        {
          "category": "intent1",
          "confidenceScore": 1
        },
        {
          "category": "intent2",
          "confidenceScore": 0
        },
        {
          "category": "intent3",
          "confidenceScore": 0
        }
      ],
      "entities": [
        {
          "category": "entity1",
          "text": "text1",
          "offset": 29,
          "length": 12,
          "confidenceScore": 1
        }
      ]
    }
  }
}

Chave	Valor de Exemplo	Description
query	"Ler o e-mail do Matt"	o texto que submeteu para consulta.
topIntent	"Ler"	A intenção prevista com a pontuação de confiança mais alta.
intenções	[]	Uma lista de todas as intenções que foram previstas para o texto da consulta, cada uma delas com uma classificação de confiança.
entidades	[]	matriz que contém a lista de entidades extraídas do texto da consulta.

Resposta da API para um projeto de conversações

Num projeto de conversações, obterá predições para as suas intenções e entidades que estão presentes no seu projeto.

• As intenções e entidades incluem uma classificação de confiança entre 0,0 e 1,0 associada ao quão confiante o modelo tem em prever um determinado elemento no seu projeto.
• A intenção de classificação superior está contida no seu próprio parâmetro.
• Apenas as entidades previstas serão apresentadas na sua resposta.
• As entidades indicam:
  • O texto da entidade que foi extraída
  • A localização inicial indicada por um valor de deslocamento
  • O comprimento do texto da entidade indicado por um valor de comprimento.

Bibliotecas de cliente (SDK do Azure)

Utilizar as bibliotecas de cliente (SDK do Azure)

Também pode utilizar as bibliotecas de cliente fornecidas pelo SDK do Azure para enviar pedidos para o seu modelo.

Nota

A biblioteca de cliente para compreensão de linguagem de conversação só está disponível para:

• .NET
• Python

1. Aceda à página de descrição geral do recurso no portal do Azure

2. No menu do lado esquerdo, selecione Chaves e Ponto Final. Utilize o ponto final para os pedidos de API e precisará da chave para Ocp-Apim-Subscription-Key o cabeçalho.

   

3. Transfira e instale o pacote de biblioteca de cliente para o seu idioma à sua escolha:

   Linguagem	Versão de pacote
   .NET	1.0.0
   Python	1.0.0

4. Depois de instalar a biblioteca de cliente, utilize os seguintes exemplos no GitHub para começar a chamar a API.

   • C#
   • Python

5. Veja a seguinte documentação de referência para obter mais informações:

   • C#
   • Python

Passos seguintes

• Descrição geral da compreensão da linguagem de conversação