Abfragebereitstellung für Absichtsvorhersagen

Nachdem die Bereitstellung erfolgreich hinzugefügt wurde, können Sie die Bereitstellung auf Basis des Modells, das Sie der Bereitstellung zugewiesen haben, auf Absichts- und Entitätsvorhersagen aus Ihrer Äußerung abfragen. Sie können die Bereitstellung programmgesteuert mithilfe der Vorhersage-API oder über die Clientbibliotheken (Azure SDK) abfragen.

Testen des bereitgestellten Modells

Sie können Language Studio verwenden, um eine Äußerung zu übermitteln, Vorhersagen abzurufen und die Ergebnisse zu visualisieren.

So testen Sie Ihr Modell aus Language Studio

1. Wählen Sie Testbereitstellungen aus dem Menü auf der linken Seite aus.

2. Wählen Sie das Modell aus, das Sie testen möchten. Sie können nur Modelle testen, die Bereitstellungen zugewiesen sind.

3. Wählen Sie in der Dropdownliste „Bereitstellungsname“ den Namen Ihrer Bereitstellung aus.

4. Geben Sie im Textfeld eine Äußerung ein, die getestet werden soll.

5. Wählen Sie im oberen Menü Test ausführen aus.

6. Nach dem Ausführen des Tests sollten Sie die Antwort des Modells im Ergebnis sehen. Sie können die Ergebnisse in der Kartenansicht der Entitäten oder im JSON-Format anzeigen.

   

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Senden einer Orchestrierungs-Workflowanforderung

Language Studio

1. Nachdem der Bereitstellungsauftrag erfolgreich abgeschlossen wurde, wählen Sie die Bereitstellung aus, die Sie verwenden möchten, und wählen Sie dann im oberen Menü die Option Vorhersage-URL abrufen aus.

   

2. Kopieren Sie im angezeigten Fenster die URL und den Text der Beispielanforderung in die Befehlszeile. Ersetzen Sie <YOUR_QUERY_HERE> durch den eigentlichen Text, den Sie zum Extrahieren von Absichten und Entitäten senden möchten.

3. Übermitteln Sie die cURL-Anforderung POST in Ihrem Terminal oder an der Eingabeaufforderung. Wenn die Anforderung erfolgreich war, erhalten Sie eine 202-Antwort mit den API-Ergebnissen.

REST-APIs

Zuerst müssen Sie Ihren Ressourcenschlüssel und Endpunkt abrufen:

Navigieren Sie im Azure-Portal zur Übersichtsseite Ihrer Ressource. Wählen Sie im Menü auf der linken Seite Schlüssel und Endpunkt aus. Sie verwenden den Endpunkt und Schlüssel für API-Anforderungen.

Abfragen Ihres Modells

Erstellen Sie eine PUT-Anforderung mit den folgenden Angaben für URL, Header und JSON-Text, um mit dem Testen eines Orchestrierungsworkflowmodells zu beginnen.

Anfrage-URL

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

Platzhalter	Wert	Beispiel
{ENDPOINT}	Der Endpunkt für die Authentifizierung Ihrer API-Anforderung.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{API-VERSION}	Dies ist die Version der von Ihnen aufgerufenen API.	2023-04-01

Header

Verwenden Sie den folgenden Header, um Ihre Anforderung zu authentifizieren.

Schlüssel	Wert
Ocp-Apim-Subscription-Key	Der Schlüssel für Ihre Ressource. Wird für die Authentifizierung Ihrer API-Anforderungen verwendet.

Anforderungstext

{
  "kind": "Conversation",
  "analysisInput": {
    "conversationItem": {
      "text": "Text1",
      "participantId": "1",
      "id": "1"
    }
  },
  "parameters": {
    "projectName": "{PROJECT-NAME}",
    "deploymentName": "{DEPLOYMENT-NAME}",
    "directTarget": "qnaProject",
    "targetProjectParameters": {
      "qnaProject": {
        "targetProjectKind": "QuestionAnswering",
        "callingOptions": {
          "context": {
            "previousUserQuery": "Meet Surface Pro 4",
            "previousQnaId": 4
          },
          "top": 1,
          "question": "App Service overview"
        }
      }
    }
  }
}

Antworttext

Nachdem Sie die Anforderung gesendet haben, erhalten Sie die folgende Antwort für die Vorhersage!

{
  "kind": "ConversationResult",
  "result": {
    "query": "App Service overview",
    "prediction": {
      "projectKind": "Orchestration",
      "topIntent": "qnaTargetApp",
      "intents": {
        "qnaTargetApp": {
          "targetProjectKind": "QuestionAnswering",
          "confidenceScore": 1,
          "result": {
            "answers": [
              {
                "questions": [
                  "App Service overview"
                ],
                "answer": "The compute resources you use are determined by the *App Service plan* that you run your apps on.",
                "confidenceScore": 0.7384000000000001,
                "id": 1,
                "source": "https://learn.microsoft.com/azure/app-service/overview",
                "metadata": {},
                "dialog": {
                  "isContextOnly": false,
                  "prompts": []
                }
              }
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
}

Clientbibliotheken (Azure SDK)

Zuerst müssen Sie Ihren Ressourcenschlüssel und Endpunkt abrufen:

Navigieren Sie im Azure-Portal zur Übersichtsseite Ihrer Ressource. Wählen Sie im Menü auf der linken Seite Schlüssel und Endpunkt aus. Sie verwenden den Endpunkt und Schlüssel für API-Anforderungen.

Verwenden der Clientbibliotheken (Azure SDK)

Sie können auch die vom Azure SDK bereitgestellten Clientbibliotheken verwenden, um Anforderungen an Ihr Modell zu senden.

Hinweis

Die Clientbibliothek für Conversational Language Understanding ist nur für Folgendes verfügbar:

• .NET
• Python

1. Navigieren Sie im Azure-Portal zur Übersichtsseite Ihrer Ressource.

2. Wählen Sie im Menü auf der linken Seite Schlüssel und Endpunkt aus. Verwenden Sie den Endpunkt für die API-Anforderungen, außerdem benötigen Sie den Schlüssel für den Ocp-Apim-Subscription-Key-Header.

   

3. Laden Sie das Clientbibliothekspaket für die Sprache Ihrer Wahl herunter, und installieren Sie es:

   Sprache	Paketversion
   .NET	1.0.0
   Python	1.0.0

4. Nachdem Sie die Clientbibliothek installiert haben, verwenden Sie die folgenden Beispiele auf GitHub, um mit dem Aufrufen der API zu beginnen:

   • C#
   • Python

5. In der folgenden Referenzdokumentation finden Sie weitere Informationen:

   • C#
   • Python

Nächste Schritte

• Übersicht zu Orchestrierungsworkflows