Begrenzungen für das LUIS-Modell und die SchlüsselLimits for your LUIS model and keys

LUIS weist Begrenzungen in mehreren Bereichen auf.LUIS has several limit areas. Der erste ist die Modellbegrenzung, die Absichten, Entitäten und Features in LUIS steuert.The first is the model limit, which controls intents, entities, and features in LUIS. Der zweite Bereich sind Kontingentlimits, die auf dem Schlüsseltyp basieren.The second area is quota limits based on key type. Ein dritter Bereich von Begrenzungen umfasst die Tastenkombinationen zum Steuern der LUIS-Website.A third area of limits is the keyboard combination for controlling the LUIS website. Ein vierter Bereich bezieht sich auf die Zuordnung der Regionen weltweit zwischen der LUIS-Erstellungswebsite und den LUIS-Endpunkt-APIs.A fourth area is the world region mapping between the LUIS authoring website and the LUIS endpoint APIs.

ModellbegrenzungenModel limits

Wenn Ihre App die LUIS-Modellbegrenzungen überschreitet, sollten Sie eine LUIS-Dispatch-App oder einen LUIS-Container verwenden.If your app exceeds the LUIS model limits, consider using a LUIS dispatch app or using a LUIS container.

BereichArea BegrenzungLimit
App-NameApp name * Standardzeichenlimit*Default character max
AnwendungenApplications 500 Anwendungen pro Azure-Erstellungsressource500 applications per Azure authoring resource
BatchtestsBatch testing 10 Datasets, 1.000 Äußerungen pro Dataset10 datasets, 1000 utterances per dataset
Explizite ListenExplicit list 50 pro Anwendung50 per application
Externe EntitätenExternal entities Keine Einschränkungenno limits
AbsichtenIntents 500 pro Anwendung: 499 benutzerdefinierte Absichten und die erforderliche Absicht None.500 per application: 499 custom intents, and the required None intent.
Dispatchbasierte Anwendungen verfügen entsprechend über 500 Dispatchquellen.Dispatch-based application has corresponding 500 dispatch sources.
List-EntitätenList entities Übergeordnet: 50, untergeordnet: 20.000 Elemente.Parent: 50, child: 20,000 items. Kanonischer Name mit * Standardzeichenlimit. Für Synonymwerte gelten keine Längenbeschränkungen.Canonical name is *default character max. Synonym values have no length restriction.
Machine Learning-Entitäten und Rollen:machine-learning entities + roles:
Zusammengesetzt,composite,
Einfach,simple,
Entitätsrolleentity role
Maximal 100 übergeordnete Entitäten oder 330 Entitäten, je nachdem, welches Limit der Benutzer zuerst erreicht.A limit of either 100 parent entities or 330 entities, whichever limit the user hits first. Eine Rolle zählt für diese Begrenzung als eine Entität.A role counts as an entity for the purpose of this limit. Ein Beispiel für eine zusammengesetzte Entität mit einer einfachen Entität, die über zwei Rollen verfügt: 1 zusammengesetzte + 1 einfache + 2 Rollen = 4 der 330 Entitäten.An example is a composite with a simple entity, which has 2 roles is: 1 composite + 1 simple + 2 roles = 4 of the 330 entities.
Untergeordnete Entitäten können bis zu fünf Ebenen tief geschachtelt werden. Pro Ebene sind dabei maximal zehn untergeordnete Elemente möglich.Subentities can be nested up to 5 levels, with a maximum of 10 children per level.
Modell als FeatureModel as a feature Die maximale Anzahl von Modellen, die als Feature für ein bestimmtes Modell verwendet werden können, liegt bei zehn Modellen.Maximum number of models that can be used as a feature to a specific model to be 10 models. Die maximale Anzahl von Ausdruckslisten, die als Feature für ein bestimmtes Modell verwendet werden können, liegt bei zehn Ausdruckslisten.The maximum number of phrase lists used as a feature for a specific model to be 10 phrase lists.
Vorschau – Entitäten vom Typ „dynamische Liste“Preview - Dynamic list entities 2 Listen mit ca. 1.000 pro Anforderung für den Endpunkt der Abfragevorhersage2 lists of ~1k per query prediction endpoint request
MusterPatterns 500 Muster pro Anwendung.500 patterns per application.
Muster dürfen maximal 400 Zeichen lang sein.Maximum length of pattern is 400 characters.
3 Pattern.any-Entitäten pro Muster3 Pattern.any entities per pattern
Maximal 2 geschachtelte optionale Texte im MusterMaximum of 2 nested optional texts in pattern
Pattern.any-EntitätenPattern.any 100 pro Anwendung, 3 Pattern.any-Entitäten pro Muster100 per application, 3 pattern.any entities per pattern
BegriffslistePhrase list 500 Ausdruckslisten500 phrase lists. 10 globale Ausdruckslisten aufgrund der Funktionsbeschränkung des Modells.10 global phrase lists due to the model as a feature limit. Nicht austauschbare Ausdrucksliste mit maximal 5.000 Ausdrücken.Non-interchangeable phrase list has max of 5,000 phrases. Austauschbare Ausdrucksliste mit maximal 50.000 Ausdrücken.Interchangeable phrase list has max of 50,000 phrases. Die maximale Anzahl von Ausdrücken pro Anwendung beträgt 500.000 Ausdrücke.Maximum number of total phrases per application of 500,000 phrases.
Vordefinierte EntitätenPrebuilt entities Keine Begrenzungno limit
RegEx-EntitätenRegular expression entities 20 Entitäten20 entities
max. 500 Zeichen500 character max. pro RegEx-Entitätsmusterper regular expression entity pattern
RollenRoles 300 Rollen pro Anwendung.300 roles per application. 10 Rollen pro Entität10 roles per entity
ÄußerungUtterance 500 Zeichen500 characters

Wenn Text länger als dieses Zeichenlimit ist, müssen Sie die Äußerung vor der Eingabe in LUIS segmentieren, und Sie erhalten dann einzelne Absichtsantworten pro Segment.If you have text longer than this character limit, you need to segment the utterance prior to input to LUIS and you will receive individual intent responses per segment. Es gibt offensichtliche Unterbrechungen, die Sie nutzen können, z. B. Satzzeichen und lange Pausen in der Sprache.There are obvious breaks you can work with, such as punctuation marks and long pauses in speech.
Beispiele für ÄußerungenUtterance examples 15.000 pro Anwendung – es gibt keine Beschränkung für die Anzahl von Äußerungen pro Absicht15,000 per application - there is no limit on the number of utterances per intent

Wenn Sie die Anwendung mit weiteren Beispielen trainieren möchten, verwenden Sie einen verteilten Modellansatz (Dispatch).If you need to train the application with more examples, use a dispatch model approach. Sie trainieren einzelne LUIS-Apps (als untergeordnete Apps der übergeordneten Dispatch-App bezeichnet) mit einer oder mehreren Absichten und abschließend eine Dispatch-App mit Stichproben aus den Äußerungen der einzelnen untergeordneten LUIS-Apps, um die Vorhersageanforderung an die richtige untergeordnete App weiterzuleiten.You train individual LUIS apps (known as child apps to the parent dispatch app) with one or more intents and then train a dispatch app that samples from each child LUIS app's utterances to direct the prediction request to the correct child app.
VersionenVersions 100 Versionen pro Anwendung100 versions per application
VersionsnameVersion name 128 Zeichen128 characters

* Das Standardzeichenlimit beträgt 50 Zeichen.*Default character max is 50 characters.

Eindeutigkeit des NamensName uniqueness

Objektnamen müssen eindeutig sein, wenn sie mit anderen Objekten der gleichen Ebene verglichen werden.Object names must be unique when compared to other objects of the same level.

ObjekteObjects BeschränkungenRestrictions
Absicht, EntitätIntent, entity Alle Absichts- und Entitätsnamen müssen in einer Version einer App eindeutig sein.All intent and entity names must be unique in a version of an app.
ML-EntitätskomponentenML entity components Alle Komponenten von Machine Learning-Entitäten (untergeordnete Entitäten) müssen innerhalb dieser Entität für Komponenten auf der gleichen Ebene eindeutig sein.All machine-learning entity components (child entities) must be unique, within that entity for components at the same level.
FeaturesFeatures Alle benannten Features (beispielsweise Ausdruckslisten) müssen innerhalb App-Version eindeutig sein.All named features, such as phrase lists, must be unique within a version of an app.
EntitätsrollenEntity roles Alle Rollen in einer Entität oder Entitätskomponente müssen eindeutig sein, wenn sie sich auf der gleichen Entitätsebene befinden (übergeordnet, untergeordnet, auf der zweiten Unterebene usw.).All roles on an entity or entity component must be unique when they are at the same entity level (parent, child, grandchild, etc.).

Benennung der ObjekteObject naming

Verwenden Sie die folgenden Zeichen in den folgenden Namen.Do not use the following characters in the following names.

ObjectObject Zeichen ausschließenExclude characters
Absicht, Entität und RollennamenIntent, entity, and role names :
$
&
VersionsnameVersion name \
/
:
?
&
=
*
+
(
)
%
@
$
~
!
#

Ressourcennutzung und LimitsResource usage and limits

Language Understanding verfügt über separate Ressourcen, einen Typ für die Erstellung und einen Typ für die Abfrage des Vorhersageendpunkts.Language Understand has separate resources, one type for authoring, and one type for querying the prediction endpoint. Weitere Informationen zu den Unterschieden zwischen Schlüsseltypen finden Sie unter Erstellungsschlüssel und Endpunktschlüssel für Vorhersageabfragen in LUIS.To learn more about the differences between key types, see Authoring and query prediction endpoint keys in LUIS.

ErstellungsressourcenlimitsAuthoring resource limits

Verwenden Sie die kind LUIS.Authoring, wenn Sie Ressourcen im Azure-Portal filtern.Use the kind, LUIS.Authoring, when filtering resources in the Azure portal. In LUIS gilt die Beschränkung von 500 Anwendungen pro Azure-Erstellungsressource.LUIS limits 500 applications per Azure authoring resource.

ErstellungsressourceAuthoring resource Erstellungs-TPSAuthoring TPS
StarterStarter 1 Mio./Monat, 5/Sekunde1 million/month, 5/second
F0: Free-TarifF0 - Free tier 1 Mio./Monat, 5/Sekunde1 million/month, 5/second
  • TPS = Transaktionen pro SekundeTPS = Transactions per second

Weitere Informationen zu PreisenLearn more about pricing.

Limits für VorhersageabfrageressourceQuery prediction resource limits

Verwenden Sie die kind LUIS, wenn Sie Ressourcen im Azure-Portal filtern. Die LUIS-Ressource für Abfragen des Vorhersageendpunkts, die zur Laufzeit verwendet wird, ist nur für Endpunktabfragen gültig.Use the kind, LUIS, when filtering resources in the Azure portal.The LUIS query prediction endpoint resource, used on the runtime, is only valid for endpoint queries.

VorhersageabfrageressourceQuery Prediction resource Abfrage-TPSQuery TPS
F0: Free-TarifF0 - Free tier 10.000/Monat, 5/Sekunde10 thousand/month, 5/second
S0: Standard-TarifS0 - Standard tier 50/Sekunde50/second

StimmungsanalyseSentiment analysis

Integration der Standpunktanalyse, die Standpunktinformationen liefert, wird bereitgestellt, ohne dass weitere Azure-Ressource erforderlich sind.Sentiment analysis integration, which provides sentiment information, is provided without requiring another Azure resource.

Speech-IntegrationSpeech integration

Speech-Integration stellt 1.000 Endpunktanforderungen in Kosten pro Einheit bereit.Speech integration provides 1 thousand endpoint requests per unit cost.

Weitere Informationen zu PreisenLearn more about pricing.

TastenkombinationenKeyboard controls

TastatureingabeKeyboard input BESCHREIBUNGDescription
STRG+EControl+E Wechselt in der Liste der Äußerungen zwischen Token und Entitätenswitches between tokens and entities on utterances list

Anmeldezeitraum für die WebsiteWebsite sign-in time period

Ihr Anmeldezugriff gilt für 60 Minuten.Your sign-in access is for 60 minutes. Nach diesem Zeitraum erhalten Sie diesen Fehler.After this time period, you will get this error. Sie müssen sich erneut anmelden.You need to sign in again.