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REST API を使用して LUIS モデルを更新する方法

  • [アーティクル]

重要

LUIS は 2025 年 10 月 1 日に廃止され、2023 年 4 月 1 日から新しい LUIS リソースを作成できなくなります。 継続的な製品サポートと多言語機能のベネフィットを得るために、LUIS アプリケーションを会話言語理解に移行することをお勧めします。

この記事では、Pizza アプリに発話の例を追加してアプリをトレーニングします。 発話の例は、意図にマッピングされる会話形式のユーザー テキストです。 意図に対する発話の例を与えるには、ユーザーによって入力されるどのようなテキストが、どの意図に属しているかを LUIS に学習させます。

リファレンス ドキュメント | サンプル

前提条件

発話の例の JSON ファイル

発話の例は、特定の形式に従っています。

text フィールドには、サンプルの発話テキストが含まれています。 intentName フィールドは、LUIS アプリの既存の意図の名前と対応している必要があります。 entityLabels フィールドは必須です。 どのエンティティもラベル付けしない場合は、空の配列を指定します。

entityLabels 配列が空でない場合、entityName フィールドで示されるエンティティを startCharIndex および endCharIndex で指定する必要があります。 インデックスは 0 から始まります。 テキスト内のスペースでラベルを開始または終了すると、発話を追加する API 呼び出しは失敗します。

[
  {
    "text": "order a pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "order a large pepperoni pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 14,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 8,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "I want two large pepperoni pizzas on thin crust",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 17,
        "endCharIndex": 32
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 11,
        "endCharIndex": 15
      },
      {
        "entityName": "Quantity",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 9
      },
      {
        "entityName": "Crust",
        "startCharIndex": 37,
        "endCharIndex": 46
      }
    ]
  }
]

Pizza アプリを作成する

pizza アプリを作成します。

  1. pizza-app-for-luis-v6.json を選択し、pizza-app-for-luis.json ファイルの GitHub ページを表示します。
  2. [Raw] ボタンを右クリックするか長押しし、[名前を付けてリンク先を保存] を選択して pizza-app-for-luis.json をコンピューターに保存します。
  3. LUIS ポータルにサインインします。
  4. [マイ アプリ] を選択します。
  5. [マイアプリ] ページで、 [+ New app for conversation](+ 会話用の新しいアプリ) を選択します。
  6. [JSON としてインポート] を選択します。
  7. [Import new app](新しいアプリのインポート) ダイアログで、 [ファイルの選択] ボタンを選択します。
  8. ダウンロードした pizza-app-for-luis.json ファイルを選択し、pizza-app-for-luis.json を選択します。
  9. [新しいアプリのインポート] ダイアログの [名前] フィールドに Pizza アプリの名前を入力し、 [完了] ボタンを選択します。

アプリがインポートされます。

[How to create an effective LUIS app](効果的な LUIS アプリを作成する方法) ダイアログが表示されたら閉じます。

Pizza アプリをトレーニングして発行する

[意図] ページに Pizza アプリの意図一覧が表示されるはずです。

  1. LUIS Web サイトの右上にある [Train](トレーニング) ボタンを選択します。

    [Train]\(トレーニング\) ボタン

  2. [トレーニング] ボタンが無効になると、トレーニングが完了します。

チャットボットや他のクライアント アプリケーションで LUIS の予測を受け取るには、アプリを予測エンドポイントに公開する必要があります。

  1. 右上のナビゲーションで [公開] を選択します。

    エンドポイントに公開するためのボタンのスクリーンショット。

  2. [運用] スロットを選択し、 [完了] を選択します。

    エンドポイントへの LUIS 公開のスクリーンショット。

  3. 通知の [エンドポイントの URL にアクセス] を選択して [Azure リソース] ページに移動します。 アプリに関連付けられている予測リソースがある場合にのみ、URL が表示されます。 また、 [管理] ページをクリックして [Azure リソース] ページを表示することもできます。

    アプリが公開されたことを示すメッセージのスクリーンショット。

作成リソースを Pizza アプリに追加する

  1. [管理] を選択します。
  2. [Azure リソース] を選択します。
  3. [Authoring Resource](作成リソース) を選択します。
  4. [Change authoring resource](作成リソースを変更する) を選択します。

作成リソースがある場合は、作成リソースの [テナント名] 、 [サブスクリプション名] 、および [LUIS リソース名] を入力します。

作成リソースがない場合は、次のようにします。

  1. [新しいリソースの作成] を選択します。
  2. [テナント名] 、 [リソース名] 、 [サブスクリプション名] 、 [Azure リソース グループ名] を入力します。

これで Pizza アプリを使用する準備ができました。

Pizza アプリのアクセス値を記録する

新しい Pizza アプリを使用するには、Pizza アプリのアプリ ID、オーサリング キー、作成エンドポイントが必要です。 予測を取得するには、個別の予測エンドポイントと予測キーが必要です。

これらの値を見つけるには:

  1. [意図] ページから [管理] を選択します。
  2. [アプリケーション設定] ページから [アプリ ID] を記録します。
  3. [Azure リソース] を選択します。
  4. [Authoring Resource](作成リソース) を選択します。
  5. [Authoring Resource](作成リソース) と [予測リソース] タブで、主キーを記録します。 この値が、オーサリング キーです。
  6. [エンドポイント URL] を記録します。 この値が、作成エンドポイントです。

プログラムを使用してモデルを変更する

  1. csharp-model-with-rest のプロジェクト名とフォルダー名を使用して、C# 言語をターゲットとした新しいコンソール アプリケーションを作成します。

    dotnet new console -lang C# -n csharp-model-with-rest

  2. 作成した csharp-model-with-rest ディレクトリに移動し、次のコマンドを使用して必要な依存関係をインストールします。

    cd csharp-model-with-rest
dotnet add package System.Net.Http
dotnet add package JsonFormatterPlus

  3. Program.cs を次のコードで上書きします。

    //
// This quickstart shows how to add utterances to a LUIS model using the REST APIs.
//

using System;
using System.IO;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

// 3rd party NuGet packages
using JsonFormatterPlus;

namespace AddUtterances
{
    class Program
    {
        //////////
        // Values to modify.

        // YOUR-APP-ID: The App ID GUID found on the www.luis.ai Application Settings page.
        static string appID = "PASTE_YOUR_LUIS_APP_ID_HERE";

        // YOUR-AUTHORING-KEY: Your LUIS authoring key, 32 character value.
        static string authoringKey = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_SUBSCRIPTION_KEY_HERE";

        // YOUR-AUTHORING-ENDPOINT: Replace this endpoint with your authoring key endpoint.
        // For example, "https://your-resource-name.cognitiveservices.azure.com/"
        static string authoringEndpoint = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_ENDPOINT_HERE";

        // NOTE: Replace this your version number.
        static string appVersion = "0.1";
        //////////

        static string host = String.Format("{0}luis/authoring/v3.0-preview/apps/{1}/versions/{2}/", authoringEndpoint, appID, appVersion);

        // GET request with authentication
        async static Task<HttpResponseMessage> SendGet(string uri)
        {
            using (var client = new HttpClient())
            using (var request = new HttpRequestMessage())
            {
                request.Method = HttpMethod.Get;
                request.RequestUri = new Uri(uri);
                request.Headers.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", authoringKey);
                return await client.SendAsync(request);
            }
        }

        // POST request with authentication
        async static Task<HttpResponseMessage> SendPost(string uri, string requestBody)
        {
            using (var client = new HttpClient())
            using (var request = new HttpRequestMessage())
            {
                request.Method = HttpMethod.Post;
                request.RequestUri = new Uri(uri);

                if (!String.IsNullOrEmpty(requestBody))
                {
                    request.Content = new StringContent(requestBody, Encoding.UTF8, "text/json");
                }

                request.Headers.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", authoringKey);
                return await client.SendAsync(request);
            }
        }

        // Add utterances as string with POST request
        async static Task AddUtterances(string utterances)
        {
            string uri = host + "examples";

            var response = await SendPost(uri, utterances);
            var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
            Console.WriteLine("Added utterances.");
            Console.WriteLine(JsonFormatter.Format(result));
        }

        // Train app after adding utterances
        async static Task Train()
        {
            string uri = host  + "train";

            var response = await SendPost(uri, null);
            var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
            Console.WriteLine("Sent training request.");
            Console.WriteLine(JsonFormatter.Format(result));
        }

        // Check status of training
        async static Task Status()
        {
            var response = await SendGet(host  + "train");
            var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
            Console.WriteLine("Requested training status.");
            Console.WriteLine(JsonFormatter.Format(result));
        }

        // Add utterances, train, check status
        static void Main(string[] args)
        {
            string utterances = @"
            [
                {
                    'text': 'order a pizza',
                    'intentName': 'ModifyOrder',
                    'entityLabels': [
                        {
                            'entityName': 'Order',
                            'startCharIndex': 6,
                            'endCharIndex': 12
                        }
                    ]
                },
                {
                    'text': 'order a large pepperoni pizza',
                    'intentName': 'ModifyOrder',
                    'entityLabels': [
                        {
                            'entityName': 'Order',
                            'startCharIndex': 6,
                            'endCharIndex': 28
                        },
                        {
                            'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
                            'startCharIndex': 6,
                            'endCharIndex': 28
                        },
                        {
                            'entityName': 'PizzaType',
                            'startCharIndex': 14,
                            'endCharIndex': 28
                        },
                        {
                            'entityName': 'Size',
                            'startCharIndex': 8,
                            'endCharIndex': 12
                        }
                    ]
                },
                {
                    'text': 'I want two large pepperoni pizzas on thin crust',
                    'intentName': 'ModifyOrder',
                    'entityLabels': [
                        {
                            'entityName': 'Order',
                            'startCharIndex': 7,
                            'endCharIndex': 46
                        },
                        {
                            'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
                            'startCharIndex': 7,
                            'endCharIndex': 46
                        },
                        {
                            'entityName': 'PizzaType',
                            'startCharIndex': 17,
                            'endCharIndex': 32
                        },
                        {
                            'entityName': 'Size',
                            'startCharIndex': 11,
                            'endCharIndex': 15
                        },
                        {
                            'entityName': 'Quantity',
                            'startCharIndex': 7,
                            'endCharIndex': 9
                        },
                        {
                            'entityName': 'Crust',
                            'startCharIndex': 37,
                            'endCharIndex': 46
                        }
                    ]
                }
            ]
            ";

            AddUtterances(utterances).Wait();
            Train().Wait();
            Status().Wait();
        }
    }
}

  4. YOUR- で始まる値を実際の値に置き換えます。

    Information 目的
    YOUR-APP-ID LUIS アプリ ID。
    YOUR-AUTHORING-KEY 32 文字の実際の作成キー。
    YOUR-AUTHORING-ENDPOINT 作成 URL エンドポイント。 たとえば、「 https://replace-with-your-resource-name.api.cognitive.microsoft.com/ 」のように入力します。 リソース名は、リソースの作成時に設定します。

    割り当てられたキーとリソースは、LUIS ポータルの [Manage](管理) セクションの [Azure リソース] ページで確認できます。 アプリ ID は、同じ [Manage](管理) セクションの [アプリケーションの設定] ページで入手できます。

    重要

    終わったらコードからキーを削除し、公開しないよう注意してください。 運用環境では、Azure Key Vault などの資格情報を格納してアクセスする安全な方法を使用します。 詳細については、Azure AI サービスのセキュリティに関する記事を参照してください。

  5. コンソール アプリケーションをビルドします。

    dotnet build

  6. コンソール アプリケーションを実行します。

    dotnet run

  7. 作成の応答を確認します。

    Added utterances.
[
    {
        "value": {
            "ExampleId": 1137150691,
            "UtteranceText": "order a pizza"
        },
        "hasError": false
    },
    {
        "value": {
            "ExampleId": 1137150692,
            "UtteranceText": "order a large pepperoni pizza"
        },
        "hasError": false
    },
    {
        "value": {
            "ExampleId": 1137150693,
            "UtteranceText": "i want two large pepperoni pizzas on thin crust"
        },
        "hasError": false
    }
]
Sent training request.
{
    "statusId": 9,
    "status": "Queued"
}
Requested training status.
[
    {
        "modelId": "edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f",
        "details": {
            "statusId": 9,
            "status": "Queued",
            "exampleCount": 0
        }
    },
    {
        "modelId": "a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37",
        "details": {
            "statusId": 9,
            "status": "Queued",
            "exampleCount": 0
        }
    },
    {
        "modelId": "3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9",
        "details": {
            "statusId": 9,
            "status": "Queued",
            "exampleCount": 0
        }
    },
    {
        "modelId": "e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c",
        "details": {
            "statusId": 9,
            "status": "Queued",
            "exampleCount": 0
        }
    },
    {
        "modelId": "031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000",
        "details": {
            "statusId": 9,
            "status": "Queued",
            "exampleCount": 0
        }
    },
    {
        "modelId": "9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583",
        "details": {
            "statusId": 9,
            "status": "Queued",
            "exampleCount": 0
        }
    }
]

リソースをクリーンアップする

このクイックスタートを完了したら、ファイル システムからプロジェクト フォルダーを削除します。

次のステップ

アプリのベスト プラクティス

リファレンス ドキュメント | サンプル

前提条件

発話の例の JSON ファイル

発話の例は、特定の形式に従っています。

text フィールドには、サンプルの発話テキストが含まれています。 intentName フィールドは、LUIS アプリの既存の意図の名前と対応している必要があります。 entityLabels フィールドは必須です。 どのエンティティもラベル付けしない場合は、空の配列を指定します。

entityLabels 配列が空でない場合、entityName フィールドで示されるエンティティを startCharIndex および endCharIndex で指定する必要があります。 インデックスは 0 から始まります。 テキスト内のスペースでラベルを開始または終了すると、発話を追加する API 呼び出しは失敗します。

[
  {
    "text": "order a pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "order a large pepperoni pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 14,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 8,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "I want two large pepperoni pizzas on thin crust",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 17,
        "endCharIndex": 32
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 11,
        "endCharIndex": 15
      },
      {
        "entityName": "Quantity",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 9
      },
      {
        "entityName": "Crust",
        "startCharIndex": 37,
        "endCharIndex": 46
      }
    ]
  }
]

プログラムを使用してモデルを変更する

  1. java-model-with-rest など、Java プロジェクトを保持する新しいフォルダーを作成します。

  2. lib という名前のサブディレクトリを作成し、次の Java ライブラリを lib サブディレクトリにコピーします。

  3. Model.java という名前で新しいファイルを作成します。 次のコードを追加します。

    //
// This quickstart shows how to add utterances to a LUIS model using the REST APIs.
//

import java.io.*;
import java.net.URI;
import org.apache.http.HttpEntity;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
import org.apache.http.client.utils.URIBuilder;
import org.apache.http.entity.StringEntity;
import org.apache.http.impl.client.HttpClients;
import org.apache.http.util.EntityUtils;

// To compile, execute this command at the console:
//      Windows: javac -cp ";lib/*" Model.java
//      macOs: javac -cp ":lib/*" Model.java
//      Linux: javac -cp ":lib/*" Model.java

// To run, execute this command at the console:
//      Windows: java -cp ";lib/*" Model
//      macOs: java -cp ":lib/*" Model
//      Linux: java -cp ":lib/*" Model

public class Model
{
    public static void main(String[] args)
    {
        try
        {
            //////////
            // Values to modify.

            // YOUR-APP-ID: The App ID GUID found on the www.luis.ai Application Settings page.
            String AppId = "PASTE_YOUR_LUIS_APP_ID_HERE";

            // YOUR-AUTHORING-KEY: Your LUIS authoring key, 32 character value.
            String Key = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_SUBSCRIPTION_KEY_HERE";

            // YOUR-AUTHORING-ENDPOINT: Replace this with your authoring key endpoint.
            // For example, "https://your-resource-name.cognitiveservices.azure.com/"
            String Endpoint = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_ENDPOINT_HERE";

            // NOTE: Replace this your version number. The Pizza app uses a version number of "0.1".
            String Version = "0.1";
            //////////

            // The list of utterances to add, in JSON format.
            String Utterances = "[{'text': 'order a pizza', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 12}]}, {'text': 'order a large pepperoni pizza', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'FullPizzaWithModifiers', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'PizzaType', 'startCharIndex': 14, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'Size', 'startCharIndex': 8, 'endCharIndex': 12}]}, {'text': 'I want two large pepperoni pizzas on thin crust', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 46}, {'entityName': 'FullPizzaWithModifiers', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 46}, {'entityName': 'PizzaType', 'startCharIndex': 17, 'endCharIndex': 32}, {'entityName': 'Size', 'startCharIndex': 11, 'endCharIndex': 15}, {'entityName': 'Quantity', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 9}, {'entityName': 'Crust', 'startCharIndex': 37, 'endCharIndex': 46}]}]";

            // Create the URLs for uploading example utterances and for training.
            URIBuilder addUtteranceURL = new URIBuilder(Endpoint + "luis/authoring/v3.0-preview/apps/" + AppId + "/versions/" + Version + "/examples");
            URIBuilder trainURL = new URIBuilder(Endpoint + "luis/authoring/v3.0-preview/apps/" + AppId + "/versions/" + Version + "/train");
            URI addUtterancesURI = addUtteranceURL.build();
            URI trainURI = trainURL.build();


            // Add the utterances.

            // Create the request.
            HttpClient addUtterancesClient = HttpClients.createDefault();
            HttpPost addUtterancesRequest = new HttpPost(addUtterancesURI);

            // Add the headers.
            addUtterancesRequest.setHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key",Key);
            addUtterancesRequest.setHeader("Content-type","application/json");

            // Add the body.
            StringEntity stringEntity = new StringEntity(Utterances);
            addUtterancesRequest.setEntity(stringEntity);

            // Execute the request and obtain the response.
            HttpResponse addUtterancesResponse = addUtterancesClient.execute(addUtterancesRequest);
            HttpEntity addUtterancesEntity = addUtterancesResponse.getEntity();

            // Print the response on the console.
            if (addUtterancesEntity != null)
            {
                System.out.println(EntityUtils.toString(addUtterancesEntity));
            }


            // Train the model.

            // Create the request.
            HttpClient trainClient = HttpClients.createDefault();
            HttpPost trainRequest = new HttpPost(trainURI);

            // Add the headers.
            trainRequest.setHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key",Key);
            trainRequest.setHeader("Content-type","application/json");

            // Execute the request and obtain the response.
            HttpResponse trainResponse = trainClient.execute(trainRequest);
            HttpEntity trainEntity = trainResponse.getEntity();

            // Print the response on the console.
            if (trainEntity != null)
            {
                System.out.println(EntityUtils.toString(trainEntity));
            }


            // Get the training status.


            // Create the request.
            HttpClient trainStatusClient = HttpClients.createDefault();
            HttpGet trainStatusRequest = new HttpGet(trainURI);

            // Add the headers.
            trainStatusRequest.setHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key",Key);
            trainStatusRequest.setHeader("Content-type","application/json");

            // Execute the request and obtain the response.
            HttpResponse trainStatusResponse = trainStatusClient.execute(trainStatusRequest);
            HttpEntity trainStatusEntity = trainStatusResponse.getEntity();

            // Print the response on the console.
            if (trainStatusEntity != null)
            {
                System.out.println(EntityUtils.toString(trainStatusEntity));
            }
        }

        // Display errors if they occur.
        catch (Exception e)
        {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
    }
}

  4. YOUR- で始まる値を実際の値に置き換えます。

    Information 目的
    YOUR-APP-ID LUIS アプリ ID。
    YOUR-AUTHORING-KEY 32 文字の実際の作成キー。
    YOUR-AUTHORING-ENDPOINT 作成 URL エンドポイント。 たとえば、「 https://replace-with-your-resource-name.api.cognitive.microsoft.com/ 」のように入力します。 リソース名は、リソースの作成時に設定します。

    割り当てられたキーとリソースは、LUIS ポータルの [Manage](管理) セクションの [Azure リソース] ページで確認できます。 アプリ ID は、同じ [Manage](管理) セクションの [アプリケーションの設定] ページで入手できます。

    重要

    終わったらコードからキーを削除し、公開しないよう注意してください。 運用環境では、Azure Key Vault などの資格情報を格納してアクセスする安全な方法を使用します。 詳細については、Azure AI サービスのセキュリティに関する記事を参照してください。

  5. コマンド プロンプトを使用して、Model.java ファイルを作成したのと同じディレクトリで、次のコマンドを入力して Java ファイルをコンパイルします。

    • Windows を使用している場合は、次のコマンドを使用します。javac -cp ";lib/*" Model.java
    • macOS または Linux を使用している場合は、次のコマンドを使用します。javac -cp ":lib/*" Model.java

  6. コマンド プロンプトに次のテキストを入力して、コマンド ラインから Java アプリケーションを実行します。

    • Windows を使用している場合は、次のコマンドを使用します。java -cp ";lib/*" Model
    • macOS または Linux を使用している場合は、次のコマンドを使用します。java -cp ":lib/*" Model

  7. 作成の応答を確認します。

    [{"value":{"ExampleId":1137150691,"UtteranceText":"order a pizza"},"hasError":false},{"value":{"ExampleId":1137150692,"UtteranceText":"order a large pepperoni pizza"},"hasError":false},{"value":{"ExampleId":1137150693,"UtteranceText":"i want two large pepperoni pizzas on thin crust"},"hasError":false}]
{"statusId":9,"status":"Queued"}
[{"modelId":"edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583","details":{"statusId":3,"status":"InProgress","exampleCount":0,"progressSubstatus":"CollectingData"}}]

    読みやすいように書式設定された出力を次に示します。

    [
  {
    "value": {
      "ExampleId": 1137150691,
      "UtteranceText": "order a pizza"
    },
    "hasError": false
  },
  {
    "value": {
      "ExampleId": 1137150692,
      "UtteranceText": "order a large pepperoni pizza"
    },
    "hasError": false
  },
  {
    "value": {
      "ExampleId": 1137150693,
      "UtteranceText": "i want two large pepperoni pizzas on thin crust"
    },
    "hasError": false
  }
]
{
  "statusId": 9,
  "status": "Queued"
}
[
  {
    "modelId": "edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583",
    "details": {
      "statusId": 3,
      "status": "InProgress",
      "exampleCount": 0,
      "progressSubstatus": "CollectingData"
    }
  }
]

リソースをクリーンアップする

このクイックスタートを完了したら、ファイル システムからプロジェクト フォルダーを削除します。

次のステップ

アプリのベスト プラクティス

リファレンス ドキュメント | サンプル

前提条件

発話の例の JSON ファイル

発話の例は、特定の形式に従っています。

text フィールドには、サンプルの発話テキストが含まれています。 intentName フィールドは、LUIS アプリの既存の意図の名前と対応している必要があります。 entityLabels フィールドは必須です。 どのエンティティもラベル付けしない場合は、空の配列を指定します。

entityLabels 配列が空でない場合、entityName フィールドで示されるエンティティを startCharIndex および endCharIndex で指定する必要があります。 インデックスは 0 から始まります。 テキスト内のスペースでラベルを開始または終了すると、発話を追加する API 呼び出しは失敗します。

[
  {
    "text": "order a pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "order a large pepperoni pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 14,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 8,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "I want two large pepperoni pizzas on thin crust",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 17,
        "endCharIndex": 32
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 11,
        "endCharIndex": 15
      },
      {
        "entityName": "Quantity",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 9
      },
      {
        "entityName": "Crust",
        "startCharIndex": 37,
        "endCharIndex": 46
      }
    ]
  }
]

Pizza アプリを作成する

pizza アプリを作成します。

  1. pizza-app-for-luis-v6.json を選択し、pizza-app-for-luis.json ファイルの GitHub ページを表示します。
  2. [Raw] ボタンを右クリックするか長押しし、[名前を付けてリンク先を保存] を選択して pizza-app-for-luis.json をコンピューターに保存します。
  3. LUIS ポータルにサインインします。
  4. [マイ アプリ] を選択します。
  5. [マイアプリ] ページで、 [+ New app for conversation](+ 会話用の新しいアプリ) を選択します。
  6. [JSON としてインポート] を選択します。
  7. [Import new app](新しいアプリのインポート) ダイアログで、 [ファイルの選択] ボタンを選択します。
  8. ダウンロードした pizza-app-for-luis.json ファイルを選択し、pizza-app-for-luis.json を選択します。
  9. [新しいアプリのインポート] ダイアログの [名前] フィールドに Pizza アプリの名前を入力し、 [完了] ボタンを選択します。

アプリがインポートされます。

[How to create an effective LUIS app](効果的な LUIS アプリを作成する方法) ダイアログが表示されたら閉じます。

Pizza アプリをトレーニングして発行する

[意図] ページに Pizza アプリの意図一覧が表示されるはずです。

  1. LUIS Web サイトの右上にある [Train](トレーニング) ボタンを選択します。

    [Train]\(トレーニング\) ボタン

  2. [トレーニング] ボタンが無効になると、トレーニングが完了します。

チャットボットや他のクライアント アプリケーションで LUIS の予測を受け取るには、アプリを予測エンドポイントに公開する必要があります。

  1. 右上のナビゲーションで [公開] を選択します。

    エンドポイントに公開するためのボタンのスクリーンショット。

  2. [運用] スロットを選択し、 [完了] を選択します。

    エンドポイントへの LUIS 公開のスクリーンショット。

  3. 通知の [エンドポイントの URL にアクセス] を選択して [Azure リソース] ページに移動します。 アプリに関連付けられている予測リソースがある場合にのみ、URL が表示されます。 また、 [管理] ページをクリックして [Azure リソース] ページを表示することもできます。

    アプリが公開されたことを示すメッセージのスクリーンショット。

作成リソースを Pizza アプリに追加する

  1. [管理] を選択します。
  2. [Azure リソース] を選択します。
  3. [Authoring Resource](作成リソース) を選択します。
  4. [Change authoring resource](作成リソースを変更する) を選択します。

作成リソースがある場合は、作成リソースの [テナント名] 、 [サブスクリプション名] 、および [LUIS リソース名] を入力します。

作成リソースがない場合は、次のようにします。

  1. [新しいリソースの作成] を選択します。
  2. [テナント名] 、 [リソース名] 、 [サブスクリプション名] 、 [Azure リソース グループ名] を入力します。

これで Pizza アプリを使用する準備ができました。

Pizza アプリのアクセス値を記録する

新しい Pizza アプリを使用するには、Pizza アプリのアプリ ID、オーサリング キー、作成エンドポイントが必要です。 予測を取得するには、個別の予測エンドポイントと予測キーが必要です。

これらの値を見つけるには:

  1. [意図] ページから [管理] を選択します。
  2. [アプリケーション設定] ページから [アプリ ID] を記録します。
  3. [Azure リソース] を選択します。
  4. [Authoring Resource](作成リソース) を選択します。
  5. [Authoring Resource](作成リソース) と [予測リソース] タブで、主キーを記録します。 この値が、オーサリング キーです。
  6. [エンドポイント URL] を記録します。 この値が、作成エンドポイントです。

プログラムを使用してモデルを変更する

  1. predict.go という名前で新しいファイルを作成します。 次のコードを追加します。

    //
// This quickstart shows how to add utterances to a LUIS model using the REST APIs.
//

// dependencies
package main
import (
    "fmt"
    "net/http"
    "io/ioutil"
    "log"
    "strings"
)

// main function
func main() {

    //////////
    // Values to modify.

    // YOUR-APP-ID: The App ID GUID found on the www.luis.ai Application Settings page.
    var appID = "PASTE_YOUR_LUIS_APP_ID_HERE"

    // YOUR-AUTHORING-KEY: Your LUIS authoring key, 32 character value.
    var authoringKey = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_SUBSCRIPTION_KEY_HERE"

    //  YOUR-AUTHORING-ENDPOINT: Replace this with your authoring key endpoint.
    // For example, "https://your-resource-name.cognitiveservices.azure.com/"
    var endpoint = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_ENDPOINT_HERE"

    // NOTE: Replace this your version number. The Pizza app uses a version number of "0.1".
    var version = "0.1"
    //////////

    var exampleUtterances = "[{'text': 'order a pizza', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 12}]}, {'text': 'order a large pepperoni pizza', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'FullPizzaWithModifiers', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'PizzaType', 'startCharIndex': 14, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'Size', 'startCharIndex': 8, 'endCharIndex': 12}]}, {'text': 'I want two large pepperoni pizzas on thin crust', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 46}, {'entityName': 'FullPizzaWithModifiers', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 46}, {'entityName': 'PizzaType', 'startCharIndex': 17, 'endCharIndex': 32}, {'entityName': 'Size', 'startCharIndex': 11, 'endCharIndex': 15}, {'entityName': 'Quantity', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 9}, {'entityName': 'Crust', 'startCharIndex': 37, 'endCharIndex': 46}]}]"

    fmt.Println("add example utterances requested")
    addUtterance(authoringKey, appID, version, exampleUtterances, endpoint)

    fmt.Println("training selected")
    requestTraining(authoringKey, appID, version, endpoint)

    fmt.Println("training status selected")
    getTrainingStatus(authoringKey, appID, version, endpoint)
}

// Send the list of utterances to the model.
func addUtterance(authoringKey string, appID string,  version string, labeledExampleUtterances string, endpoint string){

    var authoringUrl = fmt.Sprintf("%sluis/authoring/v3.0-preview/apps/%s/versions/%s/examples", endpoint, appID, version)

    httpRequest("POST", authoringUrl, authoringKey, labeledExampleUtterances)
}

// Request training.
func requestTraining(authoringKey string, appID string,  version string, endpoint string){

    trainApp("POST", authoringKey, appID, version, endpoint)
}


func trainApp(httpVerb string, authoringKey string, appID string,  version string, endpoint string){

    var authoringUrl = fmt.Sprintf("%sluis/authoring/v3.0-preview/apps/%s/versions/%s/train", endpoint, appID, version)

    httpRequest(httpVerb,authoringUrl, authoringKey, "")
}


func getTrainingStatus(authoringKey string, appID string, version string, endpoint string){

    trainApp("GET", authoringKey, appID, version, endpoint)
}

// generic HTTP request
// includes setting header with authoring key
func httpRequest(httpVerb string, url string, authoringKey string, body string){

    client := &http.Client{}

    request, err := http.NewRequest(httpVerb, url, strings.NewReader(body))
    request.Header.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", authoringKey)

    fmt.Println("body")
    fmt.Println(body)

    response, err := client.Do(request)

    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    } else {
        defer response.Body.Close()

        contents, err := ioutil.ReadAll(response.Body)

        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }

        fmt.Println("   ", response.StatusCode)
        fmt.Println(string(contents))
    }
}

  2. YOUR- で始まる値を実際の値に置き換えます。

    Information 目的
    YOUR-APP-ID LUIS アプリ ID。
    YOUR-AUTHORING-KEY 32 文字の実際の作成キー。
    YOUR-AUTHORING-ENDPOINT 作成 URL エンドポイント。 たとえば、「 https://replace-with-your-resource-name.api.cognitive.microsoft.com/ 」のように入力します。 リソース名は、リソースの作成時に設定します。

    割り当てられたキーとリソースは、LUIS ポータルの [Manage](管理) セクションの [Azure リソース] ページで確認できます。 アプリ ID は、同じ [Manage](管理) セクションの [アプリケーションの設定] ページで入手できます。

    重要

    終わったらコードからキーを削除し、公開しないよう注意してください。 運用環境では、Azure Key Vault などの資格情報を格納してアクセスする安全な方法を使用します。 詳細については、Azure AI サービスのセキュリティに関する記事を参照してください。

  3. このファイルを作成したのと同じディレクトリからコマンド プロンプトで次のコマンドを入力し、Go ファイルをコンパイルします。

    go build model.go

  4. コマンド プロンプトに次のテキストを入力して、コマンド ラインから Go アプリケーションを実行します。

    go run model.go

  5. 作成の応答を確認します。

    add example utterances requested
body
[{'text': 'order a pizza', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 12}]}, {'text': 'order a large pepperoni pizza', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'FullPizzaWithModifiers', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'PizzaType', 'startCharIndex': 14, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'Size', 'startCharIndex': 8, 'endCharIndex': 12}]}, {'text': 'I want two large pepperoni pizzas on thin crust', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 46}, {'entityName': 'FullPizzaWithModifiers', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 46}, {'entityName': 'PizzaType', 'startCharIndex': 17, 'endCharIndex': 32}, {'entityName': 'Size', 'startCharIndex': 11, 'endCharIndex': 15}, {'entityName': 'Quantity', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 9}, {'entityName': 'Crust', 'startCharIndex': 37, 'endCharIndex': 46}]}]
    201
[{"value":{"ExampleId":1137150691,"UtteranceText":"order a pizza"},"hasError":false},{"value":{"ExampleId":1137150692,"UtteranceText":"order a large pepperoni pizza"},"hasError":false},{"value":{"ExampleId":1137150693,"UtteranceText":"i want two large pepperoni pizzas on thin crust"},"hasError":false}]
training selected
body

    202
{"statusId":9,"status":"Queued"}
training status selected
body

    200
[{"modelId":"edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}}]

    読みやすいように書式設定された出力を次に示します。

    add example utterances requested
body
[
  {
    'text': 'order a pizza',
    'intentName': 'ModifyOrder',
    'entityLabels': [
      {
        'entityName': 'Order',
        'startCharIndex': 6,
        'endCharIndex': 12
      }
    ]
  },
  {
    'text': 'order a large pepperoni pizza',
    'intentName': 'ModifyOrder',
    'entityLabels': [
      {
        'entityName': 'Order',
        'startCharIndex': 6,
        'endCharIndex': 28
      },
      {
        'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
        'startCharIndex': 6,
        'endCharIndex': 28
      },
      {
        'entityName': 'PizzaType',
        'startCharIndex': 14,
        'endCharIndex': 28
      },
      {
        'entityName': 'Size',
        'startCharIndex': 8,
        'endCharIndex': 12
      }
    ]
  },
  {
    'text': 'I want two large pepperoni pizzas on thin crust',
    'intentName': 'ModifyOrder',
    'entityLabels': [
      {
        'entityName': 'Order',
        'startCharIndex': 7,
        'endCharIndex': 46
      },
      {
        'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
        'startCharIndex': 7,
        'endCharIndex': 46
      },
      {
        'entityName': 'PizzaType',
        'startCharIndex': 17,
        'endCharIndex': 32
      },
      {
        'entityName': 'Size',
        'startCharIndex': 11,
        'endCharIndex': 15
      },
      {
        'entityName': 'Quantity',
        'startCharIndex': 7,
        'endCharIndex': 9
      },
      {
        'entityName': 'Crust',
        'startCharIndex': 37,
        'endCharIndex': 46
      }
    ]
  }
]

    201
[
  {
    "value": {
      "ExampleId": 1137150691,
      "UtteranceText": "order a pizza"
    },
    "hasError": false
  },
  {
    "value": {
      "ExampleId": 1137150692,
      "UtteranceText": "order a large pepperoni pizza"
    },
    "hasError": false
  },
  {
    "value": {
      "ExampleId": 1137150693,
      "UtteranceText": "i want two large pepperoni pizzas on thin crust"
    },
    "hasError": false
  }
]
training selected
body

    202
{
  "statusId": 9,
  "status": "Queued"
}
training status selected
body

    200
[
  {
    "modelId": "edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  }
]

リソースをクリーンアップする

このクイックスタートを使用して完了したときに、ファイル システムからファイルを削除します。

次のステップ

アプリのベスト プラクティス

リファレンス ドキュメント | サンプル

前提条件

発話の例の JSON ファイル

発話の例は、特定の形式に従っています。

text フィールドには、サンプルの発話テキストが含まれています。 intentName フィールドは、LUIS アプリの既存の意図の名前と対応している必要があります。 entityLabels フィールドは必須です。 どのエンティティもラベル付けしない場合は、空の配列を指定します。

entityLabels 配列が空でない場合、entityName フィールドで示されるエンティティを startCharIndex および endCharIndex で指定する必要があります。 インデックスは 0 から始まります。 テキスト内のスペースでラベルを開始または終了すると、発話を追加する API 呼び出しは失敗します。

[
  {
    "text": "order a pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "order a large pepperoni pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 14,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 8,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "I want two large pepperoni pizzas on thin crust",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 17,
        "endCharIndex": 32
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 11,
        "endCharIndex": 15
      },
      {
        "entityName": "Quantity",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 9
      },
      {
        "entityName": "Crust",
        "startCharIndex": 37,
        "endCharIndex": 46
      }
    ]
  }
]

Node.js プロジェクトの作成

  1. node-model-with-rest など、Node.js プロジェクトを保持する新しいフォルダーを作成します。

  2. 新しいコマンド プロンプトを開き、作成したフォルダーに移動して、次のコマンドを実行します。

    npm init

    各プロンプトで Enter キーを押して、既定の設定をそのまま使用します。

  3. 次のコマンドを入力して request-promise モジュールをインストールします。

    npm install --save request
npm install --save request-promise
npm install --save querystring

プログラムを使用してモデルを変更する

  1. model.js という名前で新しいファイルを作成します。 次のコードを追加します。

    //
// This quickstart shows how to add utterances to a LUIS model using the REST APIs.
//

var request = require('request-promise');

//////////
// Values to modify.

// YOUR-APP-ID: The App ID GUID found on the www.luis.ai Application Settings page.
const LUIS_appId = "PASTE_YOUR_LUIS_APP_ID_HERE";

// YOUR-AUTHORING-KEY: Your LUIS authoring key, 32 character value.
const LUIS_authoringKey = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_SUBSCRIPTION_KEY_HERE";

// YOUR-AUTHORING-ENDPOINT: Replace this with your authoring key endpoint.
// For example, "https://your-resource-name.cognitiveservices.azure.com/"
const LUIS_endpoint = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_ENDPOINT_HERE";

// NOTE: Replace this your version number. The Pizza app uses a version number of "0.1".
const LUIS_versionId = "0.1";
//////////

const addUtterancesURI = `${LUIS_endpoint}luis/authoring/v3.0-preview/apps/${LUIS_appId}/versions/${LUIS_versionId}/examples`;
const addTrainURI = `${LUIS_endpoint}luis/authoring/v3.0-preview/apps/${LUIS_appId}/versions/${LUIS_versionId}/train`;

const utterances = [
    {
        'text': 'order a pizza',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
            {
                'entityName': 'Order',
                'startCharIndex': 6,
                'endCharIndex': 12
            }
        ]
    },
    {
        'text': 'order a large pepperoni pizza',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
            {
                'entityName': 'Order',
                'startCharIndex': 6,
                'endCharIndex': 28
            },
            {
                'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
                'startCharIndex': 6,
                'endCharIndex': 28
            },
            {
                'entityName': 'PizzaType',
                'startCharIndex': 14,
                'endCharIndex': 28
            },
            {
                'entityName': 'Size',
                'startCharIndex': 8,
                'endCharIndex': 12
            }
        ]
    },
    {
        'text': 'I want two large pepperoni pizzas on thin crust',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
            {
                'entityName': 'Order',
                'startCharIndex': 7,
                'endCharIndex': 46
            },
            {
                'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
                'startCharIndex': 7,
                'endCharIndex': 46
            },
            {
                'entityName': 'PizzaType',
                'startCharIndex': 17,
                'endCharIndex': 32
            },
            {
                'entityName': 'Size',
                'startCharIndex': 11,
                'endCharIndex': 15
            },
            {
                'entityName': 'Quantity',
                'startCharIndex': 7,
                'endCharIndex': 9
            },
            {
                'entityName': 'Crust',
                'startCharIndex': 37,
                'endCharIndex': 46
            }
        ]
    }
];

// Main function.
const main = async() =>{

    await addUtterances(utterances);
    await train("POST");
    await train("GET");

}

// Adds the utterances to the model.
const addUtterances = async (utterances) => {

    const options = {
        uri: addUtterancesURI,
        method: 'POST',
        headers: {
            'Ocp-Apim-Subscription-Key': LUIS_authoringKey
        },
        json: true,
        body: utterances
    };

    const response = await request(options)
    console.log("addUtterance:\n" + JSON.stringify(response, null, 2));
}

// With verb === "POST", sends a training request.
// With verb === "GET", obtains the training status.
const train = async (verb) => {

    const options = {
        uri: addTrainURI,
        method: verb,
        headers: {
            'Ocp-Apim-Subscription-Key': LUIS_authoringKey
        },
        json: true,
        body: null // The body can be empty for a training request
    };

    const response = await request(options)
    console.log("train " + verb + ":\n" + JSON.stringify(response, null, 2));
}

// MAIN
main().then(() => console.log("done")).catch((err)=> console.log(err));

  2. YOUR- で始まる値を実際の値に置き換えます。

    Information 目的
    YOUR-APP-ID LUIS アプリ ID。
    YOUR-AUTHORING-KEY 32 文字の実際の作成キー。
    YOUR-AUTHORING-ENDPOINT 作成 URL エンドポイント。 たとえば、「 https://replace-with-your-resource-name.api.cognitive.microsoft.com/ 」のように入力します。 リソース名は、リソースの作成時に設定します。

    割り当てられたキーとリソースは、LUIS ポータルの [Manage](管理) セクションの [Azure リソース] ページで確認できます。 アプリ ID は、同じ [Manage](管理) セクションの [アプリケーションの設定] ページで入手できます。

    重要

    終わったらコードからキーを削除し、公開しないよう注意してください。 運用環境では、Azure Key Vault などの資格情報を格納してアクセスする安全な方法を使用します。 詳細については、Azure AI サービスのセキュリティに関する記事を参照してください。

  3. コマンド プロンプトに次のコマンドを入力してプロジェクトを実行します。

    node model.js

  4. 作成の応答を確認します。

    addUtterance:
[
  {
    "value": {
      "ExampleId": 1137150691,
      "UtteranceText": "order a pizza"
    },
    "hasError": false
  },
  {
    "value": {
      "ExampleId": 1137150692,
      "UtteranceText": "order a large pepperoni pizza"
    },
    "hasError": false
  },
  {
    "value": {
      "ExampleId": 1137150693,
      "UtteranceText": "i want two large pepperoni pizzas on thin crust"
    },
    "hasError": false
  }
]
train POST:
{
  "statusId": 9,
  "status": "Queued"
}
train GET:
[
  {
    "modelId": "edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  },
  {
    "modelId": "9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583",
    "details": {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued",
      "exampleCount": 0
    }
  }
]
done

リソースをクリーンアップする

このクイックスタートを完了したら、ファイル システムからプロジェクト フォルダーを削除します。

次のステップ

アプリのベスト プラクティス

リファレンス ドキュメント | サンプル

前提条件

発話の例の JSON ファイル

発話の例は、特定の形式に従っています。

text フィールドには、サンプルの発話テキストが含まれています。 intentName フィールドは、LUIS アプリの既存の意図の名前と対応している必要があります。 entityLabels フィールドは必須です。 どのエンティティもラベル付けしない場合は、空の配列を指定します。

entityLabels 配列が空でない場合、entityName フィールドで示されるエンティティを startCharIndex および endCharIndex で指定する必要があります。 インデックスは 0 から始まります。 テキスト内のスペースでラベルを開始または終了すると、発話を追加する API 呼び出しは失敗します。

[
  {
    "text": "order a pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "order a large pepperoni pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 14,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 8,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "I want two large pepperoni pizzas on thin crust",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 17,
        "endCharIndex": 32
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 11,
        "endCharIndex": 15
      },
      {
        "entityName": "Quantity",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 9
      },
      {
        "entityName": "Crust",
        "startCharIndex": 37,
        "endCharIndex": 46
      }
    ]
  }
]

Pizza アプリを作成する

pizza アプリを作成します。

  1. pizza-app-for-luis-v6.json を選択し、pizza-app-for-luis.json ファイルの GitHub ページを表示します。
  2. [Raw] ボタンを右クリックするか長押しし、[名前を付けてリンク先を保存] を選択して pizza-app-for-luis.json をコンピューターに保存します。
  3. LUIS ポータルにサインインします。
  4. [マイ アプリ] を選択します。
  5. [マイアプリ] ページで、 [+ New app for conversation](+ 会話用の新しいアプリ) を選択します。
  6. [JSON としてインポート] を選択します。
  7. [Import new app](新しいアプリのインポート) ダイアログで、 [ファイルの選択] ボタンを選択します。
  8. ダウンロードした pizza-app-for-luis.json ファイルを選択し、pizza-app-for-luis.json を選択します。
  9. [新しいアプリのインポート] ダイアログの [名前] フィールドに Pizza アプリの名前を入力し、 [完了] ボタンを選択します。

アプリがインポートされます。

[How to create an effective LUIS app](効果的な LUIS アプリを作成する方法) ダイアログが表示されたら閉じます。

Pizza アプリをトレーニングして発行する

[意図] ページに Pizza アプリの意図一覧が表示されるはずです。

  1. LUIS Web サイトの右上にある [Train](トレーニング) ボタンを選択します。

    [Train]\(トレーニング\) ボタン

  2. [トレーニング] ボタンが無効になると、トレーニングが完了します。

チャットボットや他のクライアント アプリケーションで LUIS の予測を受け取るには、アプリを予測エンドポイントに公開する必要があります。

  1. 右上のナビゲーションで [公開] を選択します。

    エンドポイントに公開するためのボタンのスクリーンショット。

  2. [運用] スロットを選択し、 [完了] を選択します。

    エンドポイントへの LUIS 公開のスクリーンショット。

  3. 通知の [エンドポイントの URL にアクセス] を選択して [Azure リソース] ページに移動します。 アプリに関連付けられている予測リソースがある場合にのみ、URL が表示されます。 また、 [管理] ページをクリックして [Azure リソース] ページを表示することもできます。

    アプリが公開されたことを示すメッセージのスクリーンショット。

作成リソースを Pizza アプリに追加する

  1. [管理] を選択します。
  2. [Azure リソース] を選択します。
  3. [Authoring Resource](作成リソース) を選択します。
  4. [Change authoring resource](作成リソースを変更する) を選択します。

作成リソースがある場合は、作成リソースの [テナント名] 、 [サブスクリプション名] 、および [LUIS リソース名] を入力します。

作成リソースがない場合は、次のようにします。

  1. [新しいリソースの作成] を選択します。
  2. [テナント名] 、 [リソース名] 、 [サブスクリプション名] 、 [Azure リソース グループ名] を入力します。

これで Pizza アプリを使用する準備ができました。

Pizza アプリのアクセス値を記録する

新しい Pizza アプリを使用するには、Pizza アプリのアプリ ID、オーサリング キー、作成エンドポイントが必要です。 予測を取得するには、個別の予測エンドポイントと予測キーが必要です。

これらの値を見つけるには:

  1. [意図] ページから [管理] を選択します。
  2. [アプリケーション設定] ページから [アプリ ID] を記録します。
  3. [Azure リソース] を選択します。
  4. [Authoring Resource](作成リソース) を選択します。
  5. [Authoring Resource](作成リソース) と [予測リソース] タブで、主キーを記録します。 この値が、オーサリング キーです。
  6. [エンドポイント URL] を記録します。 この値が、作成エンドポイントです。

プログラムを使用してモデルを変更する

  1. model.py という名前で新しいファイルを作成します。 次のコードを追加します。

    ########### Python 3.6 #############

#
# This quickstart shows how to add utterances to a LUIS model using the REST APIs.
#

import requests

try:

    ##########
    # Values to modify.

    # YOUR-APP-ID: The App ID GUID found on the www.luis.ai Application Settings page.
    appId = "PASTE_YOUR_LUIS_APP_ID_HERE"

    # YOUR-AUTHORING-KEY: Your LUIS authoring key, 32 character value.
    authoring_key = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_SUBSCRIPTION_KEY_HERE"

    # YOUR-AUTHORING-ENDPOINT: Replace this with your authoring key endpoint.
    # For example, "https://your-resource-name.cognitiveservices.azure.com/"
    authoring_endpoint = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_ENDPOINT_HERE"

    # The version number of your LUIS app
    app_version = "0.1"
    ##########

    # The headers to use in this REST call.
    headers = {'Ocp-Apim-Subscription-Key': authoring_key}

    # The URL parameters to use in this REST call.
    params ={
        #'timezoneOffset': '0',
        #'verbose': 'true',
        #'show-all-intents': 'true',
        #'spellCheck': 'false',
        #'staging': 'false'
    }

    # List of example utterances to send to the LUIS app.
    data = """[
    {
        'text': 'order a pizza',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
            {
                'entityName': 'Order',
                'startCharIndex': 6,
                'endCharIndex': 12
            }
        ]
    },
    {
        'text': 'order a large pepperoni pizza',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
            {
                'entityName': 'Order',
                'startCharIndex': 6,
                'endCharIndex': 28
            },
            {
                'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
                'startCharIndex': 6,
                'endCharIndex': 28
            },
            {
                'entityName': 'PizzaType',
                'startCharIndex': 14,
                'endCharIndex': 28
            },
            {
                'entityName': 'Size',
                'startCharIndex': 8,
                'endCharIndex': 12
            }
        ]
    },
    {
        'text': 'I want two large pepperoni pizzas on thin crust',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
            {
                'entityName': 'Order',
                'startCharIndex': 7,
                'endCharIndex': 46
            },
            {
                'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
                'startCharIndex': 7,
                'endCharIndex': 46
            },
            {
                'entityName': 'PizzaType',
                'startCharIndex': 17,
                'endCharIndex': 32
            },
            {
                'entityName': 'Size',
                'startCharIndex': 11,
                'endCharIndex': 15
            },
            {
                'entityName': 'Quantity',
                'startCharIndex': 7,
                'endCharIndex': 9
            },
            {
                'entityName': 'Crust',
                'startCharIndex': 37,
                'endCharIndex': 46
            }
        ]
    }
]
"""


    # Make the REST call to POST the list of example utterances.
    response = requests.post(f'{authoring_endpoint}luis/authoring/v3.0-preview/apps/{appId}/versions/{app_version}/examples',
        headers=headers, params=params, data=data)

    # Display the results on the console.
    print('Add the list of utterances:')
    print(response.json())


    # Make the REST call to initiate a training session.
    response = requests.post(f'{authoring_endpoint}luis/authoring/v3.0-preview/apps/{appId}/versions/{app_version}/train',
        headers=headers, params=params, data=None)

    # Display the results on the console.
    print('Request training:')
    print(response.json())


    # Make the REST call to request the status of training.
    response = requests.get(f'{authoring_endpoint}luis/authoring/v3.0-preview/apps/{appId}/versions/{app_version}/train',
        headers=headers, params=params, data=None)

    # Display the results on the console.
    print('Request training status:')
    print(response.json())


except Exception as e:
    # Display the error string.
    print(f'{e}')

  2. YOUR- で始まる値を実際の値に置き換えます。

    Information 目的
    YOUR-APP-ID LUIS アプリ ID。
    YOUR-AUTHORING-KEY 32 文字の実際の作成キー。
    YOUR-AUTHORING-ENDPOINT 作成 URL エンドポイント。 たとえば、「 https://replace-with-your-resource-name.api.cognitive.microsoft.com/ 」のように入力します。 リソース名は、リソースの作成時に設定します。

    割り当てられたキーとリソースは、LUIS ポータルの [Manage](管理) セクションの [Azure リソース] ページで確認できます。 アプリ ID は、同じ [Manage](管理) セクションの [アプリケーションの設定] ページで入手できます。

    重要

    終わったらコードからキーを削除し、公開しないよう注意してください。 運用環境では、Azure Key Vault などの資格情報を格納してアクセスする安全な方法を使用します。 詳細については、Azure AI サービスのセキュリティに関する記事を参照してください。

  3. このファイルを作成したときと同じディレクトリからコマンド プロンプトで次のコマンドを入力し、ファイルを実行します。

    python model.py

  4. 作成の応答を確認します。

    Add the list of utterances:
[{'value': {'ExampleId': 1137150691, 'UtteranceText': 'order a pizza'}, 'hasError': False}, {'value': {'ExampleId': 1137150692, 'UtteranceText': 'order a large pepperoni pizza'}, 'hasError': False}, {'value': {'ExampleId': 1137150693, 'UtteranceText': 'i want two large pepperoni pizzas on thin crust'}, 'hasError': False}]
Request training:
{'statusId': 9, 'status': 'Queued'}
Request training status:
[{'modelId': 'edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f', 'details': {'statusId': 3, 'status': 'InProgress', 'exampleCount': 0, 'progressSubstatus': 'CollectingData'}}, {'modelId': 'a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37', 'details': {'statusId': 3, 'status': 'InProgress', 'exampleCount': 0, 'progressSubstatus': 'CollectingData'}}, {'modelId': '3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9', 'details': {'statusId': 3, 'status': 'InProgress', 'exampleCount': 0, 'progressSubstatus': 'CollectingData'}}, {'modelId': 'e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c', 'details': {'statusId': 3, 'status': 'InProgress', 'exampleCount': 0, 'progressSubstatus': 'CollectingData'}}, {'modelId': '031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000', 'details': {'statusId': 3, 'status': 'InProgress', 'exampleCount': 0, 'progressSubstatus': 'CollectingData'}}, {'modelId': '9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583', 'details': {'statusId': 3, 'status': 'InProgress', 'exampleCount': 0, 'progressSubstatus': 'CollectingData'}}]

    読みやすいように書式設定された出力を次に示します。

    Add the list of utterances:
[
  {
    'value': {
      'ExampleId': 1137150691,
      'UtteranceText': 'order a pizza'
    },
    'hasError': False
  },
  {
    'value': {
      'ExampleId': 1137150692,
      'UtteranceText': 'order a large pepperoni pizza'
    },
    'hasError': False
  },
  {
    'value': {
      'ExampleId': 1137150693,
      'UtteranceText': 'i want two large pepperoni pizzas on thin crust'
    },
    'hasError': False
  }
]

Request training:
{
  'statusId': 9,
  'status': 'Queued'
}

Request training status:
[
  {
    'modelId': 'edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f',
    'details': {
      'statusId': 3,
      'status': 'InProgress',
      'exampleCount': 0,
      'progressSubstatus': 'CollectingData'
    }
  },
  {
    'modelId': 'a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37',
    'details': {
      'statusId': 3,
      'status': 'InProgress',
      'exampleCount': 0,
      'progressSubstatus': 'CollectingData'
    }
  },
  {
    'modelId': '3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9',
    'details': {
      'statusId': 3,
      'status': 'InProgress',
      'exampleCount': 0,
      'progressSubstatus': 'CollectingData'
    }
  },
  {
    'modelId': 'e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c',
    'details': {
      'statusId': 3,
      'status': 'InProgress',
      'exampleCount': 0,
      'progressSubstatus': 'CollectingData'
    }
  },
  {
    'modelId': '031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000',
    'details': {
      'statusId': 3,
      'status': 'InProgress',
      'exampleCount': 0,
      'progressSubstatus': 'CollectingData'
    }
  },
  {
    'modelId': '9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583',
    'details': {
      'statusId': 3,
      'status': 'InProgress',
      'exampleCount': 0,
      'progressSubstatus': 'CollectingData'
    }
  }
]

リソースをクリーンアップする

このクイックスタートを使用して完了したときに、ファイル システムからファイルを削除します。

次のステップ

アプリのベスト プラクティス