Inviare richieste di stima a una distribuzione

Dopo aver aggiunto correttamente la distribuzione, è possibile eseguire una query sulla distribuzione per ottenere le stime di finalità ed entità dall'espressione in base al modello assegnato alla distribuzione. È possibile eseguire query sulla distribuzione a livello di programmazione tramite l'API di stima o tramite le librerie client (Azure SDK).

Testa modello distribuito

È possibile usare Studio di linguaggio per inviare un'espressione, ottenere stime e visualizzare i risultati.

Per testare i modelli distribuiti da Studio di linguaggio:

1. Selezionare Test delle distribuzioni nel menu a sinistra.

2. Per i progetti multilingue, nell'elenco a discesa Seleziona linguaggio di testo selezionare la lingua dell'espressione di cui si esegue il test.

3. Nell'elenco a discesa Nome distribuzione selezionare il nome della distribuzione corrispondente al modello da testare. È possibile testare solo i modelli assegnati alle distribuzioni.

4. Nella casella di testo immettere un'espressione da testare. Ad esempio, se è stata creata un'applicazione per espressioni correlate alla posta elettronica, è possibile immettere Elimina questo messaggio di posta elettronica.

5. Nella parte superiore della pagina selezionare Esegui il test.

6. Dopo aver eseguito il test, nel risultato dovrebbe essere visualizzata la risposta del modello. È possibile visualizzare i risultati nella visualizzazione delle schede delle entità o visualizzarli in formato JSON.

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Inviare una richiesta di comprensione del linguaggio di conversazione

Studio di linguaggio

1. Al termine del processo di distribuzione, selezionare la distribuzione da usare e nel menu in alto selezionare Ottieni URL di previsione.

   

2. Nella finestra visualizzata copiare l'URL della richiesta di esempio e il corpo nella riga di comando.

3. Sostituire <YOUR_QUERY_HERE> con il testo effettivo che si desidera inviare per estrarre finalità ed entità.

4. Inviare la richiesta cURL POST nel terminale o nel prompt dei comandi. Se la richiesta ha esito positivo, si riceverà una risposta 202 con i risultati dell'API.

API REST

Prima di tutto, è necessario ottenere la chiave e l'endpoint della risorsa:

Accedere alla pagina di panoramica della risorsa nel portale di Azure. Nel menu sul lato sinistro, scegliere Chiavi ed endpoint. Si useranno l'endpoint e la chiave per le richieste API

Eseguire query sul modello

Creare una richiesta POST usando l'URL, le intestazioni e il corpo JSON seguenti per iniziare a testare un modello di comprensione del linguaggio di conversazione.

Richiesta URL

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

Segnaposto	Valore	Esempio
{ENDPOINT}	Endpoint per l'autenticazione della richiesta API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{API-VERSION}	La versione dell'API che viene richiamata.	2023-04-01

Intestazioni

Usare l'intestazione seguente per autenticare la richiesta.

Chiave	valore
Ocp-Apim-Subscription-Key	La chiave della risorsa. È usata per l’autenticazione delle richieste API.

Corpo della richiesta

{
  "kind": "Conversation",
  "analysisInput": {
    "conversationItem": {
      "id": "1",
      "participantId": "1",
      "text": "Text 1"
    }
  },
  "parameters": {
    "projectName": "{PROJECT-NAME}",
    "deploymentName": "{DEPLOYMENT-NAME}",
    "stringIndexType": "TextElement_V8"
  }
}

Chiave	Segnaposto	Valore	Esempio
participantId	{JOB-NAME}		"MyJobName
id	{JOB-NAME}		"MyJobName
text	{TEST-UTTERANCE}	Espressione da cui si desidera stimare la finalità ed estrarre le entità.	"Read Matt's email
projectName	{PROJECT-NAME}	Il nome del progetto. Per questo valore viene applicata la distinzione tra maiuscole e minuscole.	myProject
deploymentName	{DEPLOYMENT-NAME}	Il nome della distribuzione. Per questo valore viene applicata la distinzione tra maiuscole e minuscole.	staging

Dopo aver inviato la richiesta, si otterrà la risposta seguente per la previsione

Corpo della risposta

{
  "kind": "ConversationResult",
  "result": {
    "query": "Text1",
    "prediction": {
      "topIntent": "inten1",
      "projectKind": "Conversation",
      "intents": [
        {
          "category": "intent1",
          "confidenceScore": 1
        },
        {
          "category": "intent2",
          "confidenceScore": 0
        },
        {
          "category": "intent3",
          "confidenceScore": 0
        }
      ],
      "entities": [
        {
          "category": "entity1",
          "text": "text1",
          "offset": 29,
          "length": 12,
          "confidenceScore": 1
        }
      ]
    }
  }
}

Chiave	Valore di esempio	Descrizione
query	"Leggi l'e-mail di Matt"	il testo inviato per la query.
topIntent	"Leggere"	La finalità stimata con il punteggio di attendibilità più alto.
Finalità	[]	Elenco di tutte le finalità stimate per il testo della query, ognuna delle quali con un punteggio di attendibilità.
entities	[]	array contenente l'elenco di entità estratte dal testo della query.

Risposta dell'API per un progetto di conversazioni

In un progetto di conversazione si otterranno stime sia per le finalità che per le entità presenti all'interno del progetto.

• Le finalità e le entità includono un punteggio di attendibilità compreso tra 0,0 e 1,0 associato al grado di attendibilità con cui il modello esegua la previsione di un determinato elemento nel progetto.
• La finalità di punteggio più alto è contenuta all'interno del proprio parametro.
• Nella risposta verranno visualizzate solo le entità stimate.
• Le entità indicano:
  • Il testo dell'entità estratta
  • La posizione iniziale indicata da un valore di offset
  • La lunghezza del testo dell'entità denotata da un valore di lunghezza.

Librerie client (Azure SDK)

Usare le librerie client (Azure SDK)

È anche possibile usare le librerie client fornite da Azure SDK per inviare richieste al modello.

Nota

La libreria client per la comprensione del linguaggio di conversazione è disponibile solo per:

• .NET
• Python

1. Accedere alla pagina di panoramica della risorsa nel portale di Azure

2. Nel menu sul lato sinistro, scegliere Chiavi ed endpoint. Usare l'endpoint per le richieste API e sarà necessaria la chiave per l'intestazione Ocp-Apim-Subscription-Key.

   

3. Scaricare e installare il pacchetto della libreria client per la lingua preferita:

   Lingua	Versione pacchetto
   .NET	1.0.0
   Python	1.0.0

4. Dopo aver installato la libreria client, usare gli esempi seguenti in GitHub per iniziare a chiamare l'API.

   • C#
   • Python

5. Per altre informazioni, vedere la documentazione di riferimento seguente:

   • C#
   • Python

Passaggi successivi

• Panoramica della comprensione del linguaggio di conversazione