Registro de entidades para la integración del reconocimiento del lenguaje conversacional
Este artículo analiza cómo agregar entidades de comprensión del lenguaje conversacional (CLU) a los agentes. Copilot Studio Las entidades se componen de los siguientes tipos de datos booleanos, de cadena y numéricos. Para obtener más información, vea Tipos de datos. En la mayoría de los casos, puedes utilizar entidades prediseñadas para sus proyectos. Si desea utilizar tipos de entidad CLU con resoluciones JSON personalizadas, se proporcionan los siguientes ejemplos de esquema como referencia.
Para configurar sus entidades CLU ambiente para asignación como agentes, consulte Copilot Studio Comience con la integración de comprensión del lenguaje conversacional .
Los siguientes tipos de datos están disponibles para asignar entidades CLU:
- BooleanDatatype:
Choice.Boolean
- StringDatatype:
Geography.Location, Regex , List, General.Event, General.Organization, Phone Number, IpAddress, Person.Name, Phone Number, URL
- NumberDatatype:
Number
Nota
Las entidades compuestas (entidades con múltiples componentes) se asignan a StringDatatype
.
Tabla de esquema
Puede utilizar el código JSON de muestra para registrar entidades para los agentes que cree. Las entidades se resuelven en tipos de datos complejos. Puede asignar manualmente entidades CLU a tipos de datos de Copilot Studio copiando y pegando los siguientes bloques de código JSON para la entidad relevante.
Edad
{
"unit": "Year",
"value": 10
}
Moneda
{
"unit": "Egyptian pound",
"ISO4217": "EGP",
"value": 30
}
Temperatura
{
"unit": "Fahrenheit",
"value": 88
}
Ordinal
{
"offset": "3",
"relativeTo": "Start",
"value": "3"
}
Dimensiones
{
"unit": "KilometersPerHour",
"value": 24
}
Tipos de entidad de fecha y hora de CLU
DateTime
es un tipo de entidad especial que cambia la resolución devuelta en función de los tipos de entrada del usuario que se reciben.
Los siguientes ejemplos demuestran cómo configurar entidades para diferentes tipos de expresiones de fecha y hora. Puede crear sus propias asignaciones, basadas en estos ejemplos, dependiendo del tipo de resultado que espera que proporcionen sus usuarios agente.
Date
Entrada de ejemplo: 1 de enero de 1995
{
"dateTimeSubKind": "Date",
"timex": "1995-01-01",
"value": "1995-01-01"
}
DateTime (año)
Entrada de ejemplo: Volveré el 12 de abril
{
"dateTimeSubKind": "Date",
"timex": "XXXX-04-12",
"value": "2022-04-12"
}
DatetimeRange (duración)
Entrada de ejemplo: Saldré entre el 3 y el 12 de septiembre.
{
"resolutionKind": "TemporalSpan",
"timex": "(XXXX-09-03,XXXX-09-12,P9D)",
"duration": "P9D",
"begin": "2022-09-03",
"end": "2022-09-12"
}
DatetimeRange (conjunto)
Ejemplo de entrada: Todos los martes
{
"resolutionKind": "DateTime",
"dateTimeSubKind": "Set",
"timex": "XXXX-WXX-2",
"value": "not resolved"
}
Datetime (desde)
Entrada de ejemplo: He estado fuera desde agosto
{
"resolutionKind": "TemporalSpan",
"timex": "XXXX-08",
"begin": "2022-08-01",
"modifier": "Since"
}
Tiempo
Ejemplo de entrada: Son las siete y media
{
"resolutionKind": "DateTime",
"dateTimeSubKind": "Time",
"timex": "T07:30",
"value": "07:30:00"
}