NLU+ yapılandırma

NLU+, ajanınızın konuşmaları üzerinde tam, yinelenebilir kontrol, özelleştirilmiş bir diyalog ve müşteri sorguları için yüksek doğruluk sağlar. NLU+ seçeneği büyük kurumsal sınıf uygulamalar için idealdir. Bu tür uygulamalar genellikle çok sayıda konu ve varlık içerir ve çok sayıda eğitim örneği kullanır. Ayrıca , ses özellikli bir aracınız varsa NLU+ eğitim verileriniz konuşma tanıma özelliklerinizi iyileştirmek için kullanılır.

NLU+, kullanıcıların daha yüksek amaç yönlendirme ve varlık ayıklama doğruluğuna yönlendiren büyük miktarda açıklamalı veri eklemesine olanak tanır. Ayrıca NLU+, eklediğiniz eğitim verileriyle tam eşleşme tetiklemenizi sağlayan bir dil bilgisi tabanında oluşturulur. Bu temel, varlık öğeleri ve eş anlamlılarla da genişletilebilir. Bu temel, modelin her zaman ek açıklamalar için eklediğiniz tam amaçları ve varlıkları döndürmesini sağlar.

Önemli

• Ses veya sohbet kanallarınızı Dynamics 365 Kişi Merkezi lisansıyla yönettiğinizde NLU+ seçeneği kullanılabilir. Daha fazla bilgi için Dynamics 365 İletişim Merkezi için sistem gereksinimleri bölümüne gidin.
• NLU+ açık olduğunda, Copilot Studio ile Dynamics 365 Kişi Merkezi arasında veri alışverişi yapılır. Bu değişim eğitim ve çalışma zamanı verilerini içerir. Her hizmet kendi özel veri ilkelerini izler. Bu ilkeler hakkında daha fazla bilgi için Önemli kavramlar - Copilot Studio güvenliği ve idaresi ileMicrosoft Dynamics 365'te gizlilik ve kişisel veriler konusuna gidin.

NLU+ en iyi yöntemleri

NLU+ modelinizi ve uygulamanızı oluşturmadan önce aşağıdaki yönergeleri göz önünde bulundurun:

• Mümkün olduğunca çok gerçek dünya eğitim verisi kullanın. Modelin niyetleri veya varlık ayıklamalarını tetiklemenin farklı yollarını öğrenmesine yardımcı olmak için taşıyıcı ifadelerde farklı varyasyonlar ekleyin.
• Varlıklara açıklama eklerken yalnızca bir varlık değişkeni veya eş anlamlı yeterlidir. Daha fazla değişken eklemek ek değer eklemez.
• Amaçlarınız ve varlıklarınız ne kadar belirgin olursa model performansınız da artar. Benzer konuşmalar farklı amaçlar içinde veya öğeler veya eş anlamlılar olarak kullanılıyorsa model karışıklığı olasılığı daha yüksektir.
• Varlık değer sabitlerine ve ek açıklamalarına belirleyicileri veya edatları eklemeyin. Belirleyicileri ve edatları varlık veya ek açıklamanın dışında tutun.

Orkestrasyonu ve dil anlamayı ayarlama

NLU+ kullanmak için önce üretici yapay zeka düzenleme ayarlarını yapılandırın ve ardından NLU+ dil anlama seçeneğini belirleyin.

1. Ajanınızı açın ve Ayarlar'ı seçin.

2. Aracınızın ayarlarından "klasik" Copilot Studio orkestrasyon seçeneğini belirtin (Üretici Yapay Zeka>Orkestrasyon>No).

   

3. Aracınızın Dil anlama ayarlarında NLU+ seçeneğini belirleyin.

   

4. Kaydetseçeneğini seçin.

Kurulum konusu açıklamaları

En yüksek NLU+ değerini döndürmek için, her konunun Tetikleyici ifadelerine varlık ek açıklamaları eklemek önemlidir. Bir konuyu tetikleyen örneklere varlık ek açıklamaları ekleyerek NLU+, bir konuyu tetikleme işleminin bir parçası olarak varlıkları ayıklayabilir.

Varlıklara, varlıklara bağlı değişkenler kullanılarak açıklama eklenir. Bu bağlantı, aynı varlığın bir konu içinde birden çok kez kullanılmasını, konular arasında paylaşılmasını veya farklı konularda farklı kopyalar oluşturulmasını sağlar.

Varlık söz dizimi

Projenizde varlıklar kullanıyorsanız, bu varlıkların aşağıdaki söz dizimi kullanılarak oluşturulmalıdır:

• {Topic.Variable_Name/Entity_item_or_synonym}: Bu söz dizimi, kapsamı belirli bir konu başlığıyla belirlenmiş yerel değişkenler için kullanılır.
• {Gloabl.Variable_Name/Entity_item_orsynonym}: Bu söz dizimi, tüm konularda kullanılan genel değişkenler için kullanılır.

Aşağıdaki örnek, varlıkların nasıl biçimlendirildiğini gösterir:

"{Topic.fromCity/Boston} ilinden {Topic.toCity/NewYork} iline {Topic.noPass/2} yolcular {Topic.travelDate/tomorrow} için {Topic.class/First} sınıfında bilet rezervasyonu yapın"

Varlıklar yararlı olsa da, varlıkları kullanmayan projelerin olması da yaygındır. Projeniz varlıklar kullansa bile, her örnekte varlık açıklaması gerekmez. Yalnızca bir konuyu tetikleyen ve bu konuya bağlı varlıklar olsa bile varlıkları ayıklamayan bazı örnekler vardır. Bu nedenle varlık ek açıklamaları isteğe bağlıdır ve zorunlu değildir.

Uyarı

Varlık açıklamaları eklenmese bile varlıklar ayıklanabilir. Ancak ek açıklamalar eklemek, genel varlık ayıklama doğruluğunu artırır.

Varlık ek açıklamaları

Bir konunun Tetikleyici tümcecikleri içindeki varlıklara açıklama eklemeye ek olarak, modelin bir Soru düğümünün parçası olarak varlıkları ayıklamasına yardımcı olabilirsiniz. Her özel varlığa isteğe bağlı olarak varlık açıklamaları ekleyebilirsiniz. Bu yöntem, belirli bir varlık hakkında bilgi toplamak amacıyla sorulan sorulara müşterilerin nasıl yanıt verdiğini açıklamak için kullanılır.

• Varlık ek açıklamalarının parçası olarak yalnızca tek bir varlık ekleyebilirsiniz. İki farklı varlığa, hatta varlık ek açıklamalarında bir varlığın iki örneğine ek açıklama ekleyemezsiniz. Örneğin, customcity varlığında ek açıklama olarak "Boston'ı New York'a" ekleyemezsiniz.

• Yalnızca bir varlığın ayıklanmasıyla ilgili olan örnekler ekleyin ve bir konuyu tetiklemeyin. Örneğin, uçuş rezervasyon uygulamanız varsa "New York için rezervasyon yapın" ekleyebilirsiniz. "New York'a gitmek istiyorum" gibi bir konuyu tetikleyen bir bookTicket örnek eklememelisiniz.

Anotasyon söz dizimi

Ek açıklama söz dizimini oluşturmak için aşağıdaki söz dizimi varyasyonları kullanılabilir.

• {Entity value or Literal}: Tek bir varlığa açıklama ekliıyorsanız varlığı belirtmeniz gerekmez.
• {ENTITY_NAME/Entity item or synonym}: İsterseniz, kapatılan listenin veya RegEx'in adı olan varlık adını belirtebilirsiniz. Varlık adını sağlamak YAML'de okumayı kolaylaştırır ve konu başlıklarında kullanılan söz dizimi ile eşleşir.

Aşağıdaki örnekte ek açıklama söz dizimi gösterilmektedir:

• "{New York} için ayır"
• "{City/New York} için ayır"

Özel liste varlıkları

NLU+ için liste varlıklarının kısmen açık olduğu kabul edilir. Bu önemli nokta, modelin listede açıkça tanımlanmayan varlık değişmez değerlerini ayıklayıp açıkça tanımlanmayan varlık verilerini işleyebileceği anlamına gelir.

Örneğin, uygulamanızın işlediği "Film başlıkları" içeren özel bir listeniz vardır. Kullanıcı listenizde olmayan bir başlık isterse, model bu başlığı yine de "Film varlığı" olarak işaretler. Bu durumda, model varlığın atanması gereken değeri bilmediğinden varlık değeri boş olur.

Bir varlığın nasıl açık olduğunu etkilemek için, varlığınıza açıklama ekleme yönteminizi değiştirin. Modeliniz, varlık listenizde zaten tanımlanmış öğeler ve eş anlamlılarla etiketlenmiş eğitim verilerini içerdiğinde, genellikle varlığı kapalı olarak değerlendirir. Model yine de yeni varlık öğelerini ayıklayabilir, ancak bunun gerçekleşme olasılığı düşüktür. Varlık tanımınızda olmayan değişmez değerlerle açıklama yapılmış varlıkla ilgili ne kadar fazla eğitim verisi eklerseniz, o liste o kadar açık hale gelir. Modelin varlık tanımınızda olmayan varlık değişmez değerlerini ayıklama olasılığı daha yüksektir.

NLU+ modelinizi oluşturma

NLU+, oluşturucunun aracısını test etmeden veya yayımlamadan önce NLU+ modelini açıkça oluşturmasını gerektirir. Bu, değişikliklerin otomatik olarak birleştirildiği özgün NLU seçeneğinden farklıdır. NLU+ derlenmiş modeli, büyük modeller için daha öngörülebilir bir gecikme süresi performansına sahiptir, ancak model eğitimi gerektirir.

Eğitim verilerinizi ekledikten ve memnun olduktan sonra NLU+ modelini eğit düğmesini seçin. Düğme, Konular sayfasında veya Varlıklar ayarları sayfasında kullanılabilir.

NLU+ model eğitim süreleri, modelin karmaşıklığı temelinde farklılık gösterir. Kanallar sayfasında model eğitim durumu görüntülenir. Eğitim tamamlandıktan sonra, eğitimi başlatan kullanıcı, eğitimin ne zaman tamamlandığı ve durumu da dahil olmak üzere eğitilen model hakkındaki ayrıntılar görüntülenir.

NLU+ eğitim iletişim kutusunu açmak için Kanallar sayfasında NLU+ modeli eğitim ayrıntılarını seçin. Bu iletişim kutusu, modelinizin eğitimiyle ilgili ayrıntıları (dillerinizin her biri hakkındaki bilgiler gibi) sağlar. Ses için en iyi duruma getir özelliğini açtıysanız ASR eğitiminin ayrıntılarını görüntüleyebilirsiniz. Eğitimde herhangi bir bölge veya yerel ayar için hata veya uyarı varsa, belirli sorunlar hakkında daha fazla bilgi için tek tek ayrıntılar dosyasını indirebilirsiniz.

Uyarı

• Başka bir model eğitimi başlatmadan önce eğitimin tamamlanmasını beklemeniz gerekir.

• Modelleri istediğiniz kadar eğitebilirsiniz. Copilot Studio yalnızca en son başarılı bir şekilde eğitilen modeli muhafaza eder ve bu model, ajanınızı test ederken veya yayımlarken kullanılır.

NLU+ aracınızı yayımlama

Aranızı ve NLU+ modelinizi yayımlamaya hazır olduğunuzda, Copilot Studio başarıyla eğitilen son modeli kullanır. Yayımla'yı seçtiğinizde Yayımla iletişim kutusunda son başarılı eğitilen modelle ilgili bilgiler görüntülenir. Bu bilgiler, oluşturucunun modelin hangi sürümünün yayımlandığını bilmesini sağlar.