SDK, REST és CLI fejlesztői erőforrások a Language Understandinghez (LUIS)

  • Cikk

Fontos

A LUIS 2025. október 1-jén megszűnik, és 2023. április 1-től nem hozhat létre új LUIS-erőforrásokat. Javasoljuk, hogy a LUIS-alkalmazásokat a beszélgetési nyelv megértésére migrálja, hogy kihasználhassa a terméktámogatás és a többnyelvű képességek előnyeit.

Az SDK-k, REST API-k és CLI-k segítenek a Language Understanding (LUIS) alkalmazások fejlesztésében a programozási nyelven. Azure-erőforrások és LUIS-előrejelzések kezelése.

Azure-erőforrás-kezelés

Az Azure AI-szolgáltatások felügyeleti rétegével létrehozhatja, szerkesztheti, listázhatja és törölheti a Language Understanding vagy az Azure AI-szolgáltatások erőforrását.

Referenciadokumentáció keresése az eszköz alapján:

Language Understanding szerzői és előrejelzési kérések

A Language Understanding szolgáltatás egy létrehozandó Azure-erőforrásból érhető el. Két erőforrás létezik:

  • A betanításhoz használja a szerzői erőforrást a létrehozáshoz, szerkesztéshez, betanításhoz és közzétételhez.
  • Használja az előrejelzést futtatókörnyezethez a felhasználó szövegének elküldéséhez és előrejelzés fogadásához.

Az Azure AI-szolgáltatások mintakódjának használatával megismerheti és használhatja a leggyakoribb feladatokat.

REST-specifikációk

A LUIS REST-specifikációk és az Összes Azure REST-specifikáció nyilvánosan elérhetők a GitHubon.

REST API-k

A szerzői és az előrejelzési végpont APIS-ja a REST API-kból is elérhető:

Típus Verzió
Tartalomkészítés V2
előzetes verzió, V3
előrejelzés V2
V3

REST-végpontok

A LUIS-nak jelenleg két végponttípusa van:

  • létrehozás a betanítási végponton
  • lekérdezés-előrejelzés a futtatókörnyezeti végponton.
Cél URL-cím
V2 Szerzői műveletek a betanítási végponton https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/api/v2.0/apps/{appID}/
V3 Szerzői műveletek a betanítási végponton https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/authoring/v3.0-preview/apps/{appID}/
V2 Előrejelzés – a futtatókörnyezeti végpont összes előrejelzése https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/v2.0/apps/{appId}?q={q}[&timezoneOffset][&verbose][&spellCheck][&staging][&bing-spell-check-subscription-key][&log]
V3-előrejelzés – verziók előrejelzése futtatókörnyezeti végponton https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/prediction/v3.0/apps/{appId}/versions/{versionId}/predict?query={query}[&verbose][&log][&show-all-intents]
V3-előrejelzés – pont-előrejelzés a futtatókörnyezeti végponton https://{your-resource-name}.api.cognitive.microsoft.com/luis/prediction/v3.0/apps/{appId}/slots/{slotName}/predict?query={query}[&verbose][&log][&show-all-intents]

Az alábbi táblázat az előző táblázatban kapcsos zárójelekkel {}ellátott paramétereket ismerteti.

Paraméter Cél
your-resource-name Azure-erőforrás neve
q vagy query az ügyfélalkalmazásból, például a csevegőrobotból küldött kimondott szöveg
version 10 karakteres verzió neve
slot production vagy staging

REST lekérdezési sztringparaméterek

A V3 API lekérdezési sztringparaméterei a következők:

Lekérdezési paraméter LUIS-portál neve Típus Verzió Alapértelmezett Cél
log Naplók mentése Logikai V2 és V3 false A lekérdezés tárolása naplófájlban. Az alapértelmezett érték hamis.
query - húr Csak v3 Nincs alapértelmezett – a GET kérelemben kötelező megadni. A V2-ben az előrejelezendő kimondott szöveg a q paraméterben van.

A V3-ban a funkció a paraméterben query lesz átadva.
show-all-intents Pontszámok belefoglalása az összes szándékhoz Logikai Csak v3 false Adja vissza az összes szándékot a prediction.intents objektum megfelelő pontszámával. A rendszer a szándékokat egy szülőobjektum intents objektumaként adja vissza. Ez lehetővé teszi a programozott hozzáférést anélkül, hogy meg kellene keresnie a szándékot egy tömbben: prediction.intents.give. A V2-ben ezek egy tömbben lettek visszaadva.
verbose További entitások adatainak megadása Logikai V2 és V3 false A V2-ben, ha igaz értékre van állítva, a rendszer az összes előrejelzett szándékot visszaadja. Ha minden előrejelzett szándékra szüksége van, használja a V3 paramétert show-all-intents.

A V3-ban ez a paraméter csak az entitás-metaadatok adatait adja meg az entitás-előrejelzéshez.
timezoneOffset - húr 2. verzió - A datetimeV2 entitásokra alkalmazott időzónap.
datetimeReference - húr V3 - A datetimeV2 entitásokra alkalmazott időzónap . timezoneOffset A 2. v-ről cseréli le.

Alkalmazásséma

Az alkalmazásséma importálása és exportálása .json vagy .lu formátuma.

Nyelvi alapú SDK-k

Nyelv Referenciadokumentáció Csomag Rövid útmutatók
C#
Szerzői előrejelzés		 NuGet-létrehozás
NuGet-előrejelzés		 Tartalomkészítés
Lekérdezés-előrejelzés
Go Létrehozás és előrejelzés SDK
Java Létrehozás és előrejelzés Maven-létrehozás
Maven-előrejelzés
JavaScript Tartalomkészítés
előrejelzés		 NPM-létrehozás
NPM-előrejelzés		 Tartalomkészítés
előrejelzés
Python Létrehozás és előrejelzés Pip Tartalomkészítés
előrejelzés

Tárolók

A Language Understanding (LUIS) egy tárolót biztosít az alkalmazás helyszíni és tartalmazott verzióinak biztosítására.

Formátumok exportálása és importálása

A Language Understanding lehetővé teszi az alkalmazás és modelljei JSON formátumban, .LULUDown formátumban és tömörített csomagként való kezelését a Language Understanding-tárolóhoz.

Ezeknek a formátumoknak az importálása és exportálása az API-kból és a LUIS-portálról érhető el. A portál az Alkalmazások és a Verziók lista részeként biztosítja az importálást és az exportálást.

Műhelyek

Folyamatos integrációs eszközök

Bot Framework-eszközök

A robot keretrendszer SDK-ként érhető el különböző nyelveken és szolgáltatásként az Azure AI Bot Service használatával.

A Bot Framework számos eszközt kínál a Language Understanding használatához, többek között az alábbiakat:

  • Bot Framework emulator – egy asztali alkalmazás, amely lehetővé teszi a robotfejlesztők számára a Bot Framework SDK használatával létrehozott robotok tesztelését és hibakeresését
  • Bot Framework Composer – integrált fejlesztőeszköz fejlesztők és multidiszciplináris csapatok számára robotok és beszélgetési élmények létrehozásához a Microsoft Bot Framework használatával
  • Bot Framework-minták – #C, JavaScript, TypeScript és Python nyelven

Következő lépések