Регистрация сущностей для интеграции распознавания разговорной речи
Внимание
Возможности и функции Power Virtual Agents теперь являются частью Microsoft Copilot Studio после значительных инвестиций в генеративный искусственный интеллект и расширенную интеграцию с Microsoft Copilot.
Некоторые статьи и снимки экрана могут ссылаться на Power Virtual Agents, пока мы обновляем документацию и учебные материалы.
В этой статье обсуждается добавление сущностей распознавания разговорного языка (CLU) к ботам Microsoft Copilot Studio. Эти сущности состоят из следующих логических, строковых и числовых типов данных. Дополнительные сведения см. в разделе Типы данных. В большинстве случаев вы можете использовать готовые сущности Power Virtual Agent для своих проектов, но если вы хотите использовать типы объектов CLU с пользовательскими разрешениями JSON, предоставляются следующие примеры схем в качестве ссылки.
О том, как настроить среду для сопоставления сущностей CLU с ботами Microsoft Copilot Studio, см. в статье Начало работы с распознаванием речи.
Для сопоставления сущностей CLU доступны следующие типы данных:
- BooleanDatatype:
Choice.Boolean
- StringDatatype:
Geography.Location, Regex , List, General.Event, General.Organization, Phone Number, IpAddress, Person.Name, Phone Number, URL
- NumberDatatype:
Number
Заметка
Составные сущности (сущности с несколькими компонентами) сопоставляются с типом StringDataype
.
Таблица схем
Создатели ботов могут использовать для регистрации сущностей образцы JSON-кода. Сущности разрешаются в сложные типы данных. Вы можете вручную сопоставить сущности CLU с типами данных Microsoft Copilot Studio, скопировав и вставив следующие блоки кода JSON для соответствующей сущности.
Возраст
{
"unit": "Year",
"value": 10
}
Валюта.
{
"unit": "Egyptian pound",
"ISO4217": "EGP",
"value": 30
}
Температура
{
"unit": "Fahrenheit",
"value": 88
}
Порядковое число
{
"offset": "3",
"relativeTo": "Start",
"value": "3"
}
Измерения
{
"unit": "KilometersPerHour",
"value": 24
}
Типы сущностей CLU dateTime
DateTime — это особый тип сущности, который изменяет возвращаемое разрешение в зависимости от типов полученных пользовательских данных.
В следующих примерах показано, как настроить сущности для различных типов высказываний о дате и времени. Вы можете создавать свои собственные сопоставления на основе этих примеров в зависимости от типа результата, который вы ожидаете от пользователей вашего бота.
Date
Пример ввода: 1 января 1995 г.
{
"dateTimeSubKind": "Date",
"timex": "1995-01-01",
"value": "1995-01-01"
}
DateTime (год)
Пример ввода: Я вернусь 12-го апреля
{
"dateTimeSubKind": "Date",
"timex": "XXXX-04-12",
"value": "2022-04-12"
}
DatetimeRange (длительность)
Пример ввода: Меня не будет с 3 по 12 сентября
{
"resolutionKind": "TemporalSpan",
"timex": "(XXXX-09-03,XXXX-09-12,P9D)",
"duration": "P9D",
"begin": "2022-09-03",
"end": "2022-09-12"
}
DatetimeRange (набор)
Пример ввода: Каждый вторник.
{
"resolutionKind": "DateTime",
"dateTimeSubKind": "Set",
"timex": "XXXX-WXX-2",
"value": "not resolved"
}
Datetime (с)
Пример ввода: Меня не было с августа
{
"resolutionKind": "TemporalSpan",
"timex": "XXXX-08",
"begin": "2022-08-01",
"modifier": "Since"
}
Время
Пример входных данных: Сейчас половина восьмого
{
"resolutionKind": "DateTime",
"dateTimeSubKind": "Time",
"timex": "T07:30",
"value": "07:30:00"
}
См. также
Обратная связь
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Ожидается в ближайшее время: в течение 2024 года мы постепенно откажемся от GitHub Issues как механизма обратной связи для контента и заменим его новой системой обратной связи. Дополнительные сведения см. в разделеОтправить и просмотреть отзыв по