CLU 프로젝트를 만드는 방법

아티클
11/21/2024

이 문서를 사용하여 이러한 요구 사항을 설정하고 프로젝트를 만드는 방법을 알아봅니다.

필수 조건

CLU 사용을 시작하려면 다음과 같은 몇 가지 항목이 필요합니다.

Azure 구독 – 체험 구독을 만듭니다.
Azure AI 언어 리소스

언어 리소스 만들기

CLU 사용을 시작하려면 먼저 Azure AI 언어 리소스가 필요합니다.

참고 항목

언어 리소스를 만들려면 리소스 그룹에 할당된 소유자 역할이 있어야 합니다.

Azure Portal에서 새 리소스 만들기

새로운 Azure AI 언어 리소스를 만들려면 Azure Portal에 로그인하세요.
새 리소스 만들기를 선택합니다.
표시되는 창에서 언어 서비스를 검색합니다.
만들기를 선택합니다.

다음 세부 정보를 사용하여 언어 리소스를 만듭니다.

인스턴스 세부 정보	필수 값
지역	언어 리소스에 대해 지원되는 지역 중 하나입니다.
이름	언어 리소스의 필수 이름
가격 책정 계층	언어 리소스에 대해 지원되는 가격 책정 계층 중 하나입니다.

Language Studio에서 새 언어 리소스 만들기

처음 로그인하는 경우 Language Studio에서 기존 언어 리소스를 선택하거나 새로 만들 수 있는 창이 표시됩니다. 오른쪽 위 모서리에서 설정 아이콘을 클릭하고, 리소스를 선택한 다음, 새 리소스 만들기를 클릭하여 리소스를 만들 수도 있습니다.

다음 세부 정보를 사용하여 언어 리소스를 만듭니다.

인스턴스 세부 정보	필수 값
Azure 구독	Azure 구독
Azure 리소스 그룹	사용자의 Azure 리소스 그룹
Azure 리소스 이름	언어 리소스 이름
위치	언어 리소스에 대해 지원되는 지역입니다.
가격 책정 계층	언어 리소스에 대해 지원되는 가격 책정 계층입니다.

Important

언어 리소스를 만드는 경우 관리 ID를 사용하도록 설정해야 합니다.
책임 있는 AI 알림을 읽고 확인합니다.

Language Studio로 이동하여 Azure 계정으로 로그인합니다.

표시되는 언어 리소스 선택 창에서 Azure 구독을 찾고 언어 리소스를 선택합니다. 리소스가 없는 경우 새 리소스 그룹을 만들 수 있습니다.

인스턴스 세부 정보	필수 값
Azure 구독	Azure 구독.
Azure 리소스 그룹	Azure 리소스 그룹 이름입니다.
Azure 리소스 이름	Azure 리소스 이름입니다.
위치	언어 리소스에 대해 지원되는 지역 중 하나입니다. 예를 들어 "미국 서부 2"로 선택합니다.
가격 책정 계층	언어 리소스에 대해 유효한 지원되는 가격 책정 계층 중 하나입니다. 무료(F0) 계층을 사용하여 서비스를 사용해 볼 수 있습니다.

대화 프로젝트 만들기

언어 리소스를 만든 후에는 계정과 대화형 Language Understanding 프로젝트를 만듭니다.

Language Studio
REST API

Language Studio에서 질문 및 대화형 언어 이해라는 섹션을 찾아 대화형 언어 이해를 선택합니다.
그러면 대화형 언어 이해 프로젝트 페이지로 이동합니다. 새 프로젝트 만들기를 선택합니다.

새 프로젝트를 만들려면 다음 세부 정보를 제공해야 합니다.

값	설명
이름	프로젝트의 이름입니다. 만든 후에는 변경할 수 없습니다.
설명	선택적인 프로젝트 설명입니다.
발화 기본 언어	프로젝트의 기본 언어입니다. 학습 데이터는 기본적으로 이 언어로 되어 있어야 합니다.
다중 언어 사용	한 번에 여러 언어를 지원하도록 프로젝트를 사용하도록 설정할지 여부를 지정합니다.

완료되면 다음을 선택하고 세부 정보를 검토합니다. 만들기를 선택하여 프로세스를 완료합니다. 이제 프로젝트에 스키마 빌드 화면이 표시되어야 합니다.

다음 URL, 헤더 및 JSON 본문을 사용하여 PATCH 요청을 제출하여 새 프로젝트를 만듭니다.

요청 URL

API 요청을 만들 때 다음 URL을 사용합니다. 아래의 자리 표시자 값을 자신의 값으로 바꿉니다.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

자리 표시자	값	예제
`{ENDPOINT}`	API 요청을 인증하기 위한 엔드포인트입니다.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	프로젝트에 대한 이름입니다. 이 값은 대/소문자를 구분합니다.	`myProject`
`{API-VERSION}`	호출하는 API의 버전입니다.	`2023-04-01`

헤더

다음 헤더를 사용하여 요청을 인증합니다.

키	값
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	리소스의 키입니다. API 요청을 인증하는 데 사용됩니다.
`Content-Type`	'application/merge-patch+json'

본문

다음 샘플 JSON을 본문으로 사용합니다.

{
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}",
  "projectKind": "Conversation",
  "description": "Project description",
  "multilingual": true
}

키	자리 표시자	값	예제
`projectName`	`{PROJECT-NAME}`	프로젝트의 이름입니다. 이 값은 대/소문자를 구분합니다.	`EmailApp`
`language`	`{LANGUAGE-CODE}`	프로젝트에 사용된 발화의 언어 코드를 지정하는 문자열입니다. 프로젝트가 다국어 프로젝트인 경우 대부분의 발화에 대한 언어 코드를 선택합니다.	`en-us`
`multilingual`	`true`	데이터 세트에 여러 언어로 된 문서를 포함할 수 있고 모델을 배포할 때 지원되는 모든 언어로 모델을 쿼리할 수 있는 부울 값입니다(반드시 학습 문서에 포함되지는 않음). 다국어 지원에 대한 자세한 내용은 언어 지원을 참조하세요.	`true`

대화 프로젝트 페이지로 이동하여 프로젝트를 선택하고 위쪽 메뉴에서 내보내기를 클릭하여 언제든지 대화형 Language Understanding 프로젝트를 JSON 파일로 내보낼 수 있습니다.

해당 프로젝트를 새 프로젝트로 다시 가져올 수 있습니다. 동일한 이름을 가진 프로젝트를 가져오는 경우 프로젝트의 데이터를 새로 가져온 프로젝트의 데이터로 바꿉니다.

기존 LUIS 애플리케이션을 사용하는 경우 LUIS 애플리케이션 JSON을 대화형 Language Understanding으로 직접 가져올 수 있으며, 현재 사용 가능한 모든 부분(의도, ML 엔터티 및 발언)이 포함된 대화 프로젝트가 생성됩니다. 자세한 내용은 LUIS 마이그레이션 문서를 참조하세요.

프로젝트를 가져오려면 새 프로젝트 만들기 옆에 있는 화살표 단추를 선택하고 가져오기를 선택한 다음, LUIS 또는 대화형 Language Understanding JSON 파일을 선택합니다.

CLU JSON을 서비스로 가져올 수 있습니다.

다음 URL, 헤더 및 JSON 본문을 사용하여 POST 요청을 제출하여 프로젝트를 가져옵니다.

요청 URL

API 요청을 만들 때 다음 URL을 사용합니다. 자리 표시자 값을 사용자 고유의 값으로 바꿉니다.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:import?api-version={API-VERSION}

자리 표시자	값	예제
`{ENDPOINT}`	API 요청을 인증하기 위한 엔드포인트입니다.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	프로젝트에 대한 이름입니다. 이 값은 대/소문자를 구분하며 가져오는 JSON 파일의 프로젝트 이름과 일치해야 합니다.	`EmailAppDemo`
`{API-VERSION}`	호출하는 API의 버전입니다.	`2023-04-01`

헤더

다음 헤더를 사용하여 요청을 인증합니다.

키	값
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	리소스의 키입니다. API 요청을 인증하는 데 사용됩니다.

본문

보내는 JSON 본문은 다음 예제와 유사합니다. JSON 개체에 대한 자세한 내용은 참조 설명서를 참조하세요.

{
  "projectFileVersion": "{API-VERSION}",
  "stringIndexType": "Utf16CodeUnit",
  "metadata": {
    "projectKind": "Conversation",
    "settings": {
      "confidenceThreshold": 0.7
    },
    "projectName": "{PROJECT-NAME}",
    "multilingual": true,
    "description": "Trying out CLU",
    "language": "{LANGUAGE-CODE}"
  },
  "assets": {
    "projectKind": "Conversation",
    "intents": [
      {
        "category": "intent1"
      },
      {
        "category": "intent2"
      }
    ],
    "entities": [
      {
        "category": "entity1"
      }
    ],
    "utterances": [
      {
        "text": "text1",
        "dataset": "{DATASET}",
        "intent": "intent1",
        "entities": [
          {
            "category": "entity1",
            "offset": 5,
            "length": 5
          }
        ]
      },
      {
        "text": "text2",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "dataset": "{DATASET}",
        "intent": "intent2",
        "entities": []
      }
    ]
  }
}

키	자리 표시자	값	예제
`{API-VERSION}`	호출하는 API의 버전입니다.	`2023-04-01`
`projectName`	`{PROJECT-NAME}`	프로젝트의 이름입니다. 이 값은 대/소문자를 구분합니다.	`EmailAppDemo`
`language`	`{LANGUAGE-CODE}`	프로젝트에 사용된 발화의 언어 코드를 지정하는 문자열입니다. 프로젝트가 다국어 프로젝트인 경우 대부분의 발화에 대한 언어 코드를 선택합니다.	`en-us`
`multilingual`	`true`	데이터 세트에서 여러 언어로 된 문서를 포함할 수 있도록 하는 부울 값입니다. 모델이 배포되면 학습 문서에 포함되지 않은 언어를 포함한 모든 지원되는 언어로 모델을 쿼리할 수 있습니다.	`true`
`dataset`	`{DATASET}`	테스트 집합과 학습 집합 간에 데이터를 분할하는 방법에 대한 정보는 모델을 학습하는 방법을 참조하세요. 이 필드에 사용할 수 있는 값은 `Train` 및 `Test`입니다.	`Train`

요청이 성공하면 API 응답에는 가져오기 작업의 상태를 검사하는 데 사용할 수 있는 URL이 포함된 operation-location 헤더가 포함됩니다. 다음과 같은 형식으로 지정됩니다.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/import/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

프로젝트 내보내기

Language Studio
REST API

대화 프로젝트 페이지로 이동하여 프로젝트를 선택하고 내보내기를 눌러 언제든지 대화형 Language Understanding 프로젝트를 JSON 파일로 내보낼 수 있습니다.

언제든지 대화형 Language Understanding 프로젝트를 JSON 파일로 내보낼 수 있습니다.

다음 URL, 헤더, JSON 본문을 사용하여 POST 요청을 만들어 프로젝트를 내보냅니다.

요청 URL

API 요청을 만들 때 다음 URL을 사용합니다. 아래의 자리 표시자 값을 자신의 값으로 바꿉니다.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:export?stringIndexType=Utf16CodeUnit&api-version={API-VERSION}

자리 표시자	값	예제
`{ENDPOINT}`	API 요청을 인증하기 위한 엔드포인트입니다.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	프로젝트에 대한 이름입니다. 이 값은 대/소문자를 구분합니다.	`EmailApp`
`{API-VERSION}`	호출하는 API의 버전입니다.	`2023-04-01`

헤더

다음 헤더를 사용하여 요청을 인증합니다.

키	값
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	리소스의 키입니다. API 요청을 인증하는 데 사용됩니다.

API 요청을 보내면 성공을 나타내는 202 응답을 받게 됩니다. 응답 헤더에서 operation-location 값을 추출합니다. 다음과 같이 형식이 지정됩니다.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

이 작업은 비동기식이므로 JOB-ID은 요청을 식별하는 데 사용됩니다. 이 URL을 사용하여 동일한 인증 방법을 사용하여 내보낸 프로젝트 JSON을 가져옵니다.

CLU 프로젝트 세부 정보 가져오기

Language Studio
REST API

Language Studio의 프로젝트 설정 페이지로 이동합니다.
프로젝트 세부 정보를 볼 수 있습니다.
이 페이지에서 프로젝트 설명을 업데이트하고, 프로젝트 설정에서 다국어 데이터 세트를 사용하거나 사용하지 않도록 설정할 수 있습니다.
이 페이지에서 리소스 기본 키를 검색할 수도 있습니다.

프로젝트 세부 정보를 가져오려면 다음 URL과 헤더를 사용하여 GET 요청을 제출합니다. 자리 표시자 값을 사용자 고유의 값으로 바꿉니다.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

자리 표시자	값	예제
`{ENDPOINT}`	API 요청을 인증하기 위한 엔드포인트입니다.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	프로젝트에 대한 이름입니다. 이 값은 대/소문자를 구분합니다.	`myProject`
`{API-VERSION}`	호출하는 API의 버전입니다.	`2023-04-01`

헤더

다음 헤더를 사용하여 요청을 인증합니다.

키	값
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	리소스의 키입니다. API 요청을 인증하는 데 사용됩니다.

응답 본문

요청을 보내면 다음과 같은 응답을 받게 됩니다.

{
  "createdDateTime": "2022-04-18T13:53:03Z",
  "lastModifiedDateTime": "2022-04-18T13:53:03Z",
  "lastTrainedDateTime": "2022-04-18T14:14:28Z",
  "lastDeployedDateTime": "2022-04-18T14:49:01Z",
  "projectKind": "Conversation",
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "multilingual": true,
  "description": "This is a sample conversation project.",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}"
}

API 요청을 보내면 성공을 나타내는 200 응답 및 프로젝트 세부 정보가 포함된 JSON 응답 본문을 받게 됩니다.

프로젝트 삭제

Language Studio
REST API

프로젝트가 더 이상 필요하지 않은 경우 언어 스튜디오를 사용하여 프로젝트를 삭제할 수 있습니다. 왼쪽 탐색 메뉴에서 프로젝트를 선택하고, 삭제하려는 프로젝트를 선택한 다음, 위쪽 메뉴에서 삭제를 선택합니다.

프로젝트가 더 이상 필요하지 않은 경우 API를 사용하여 프로젝트를 삭제할 수 있습니다.

다음 URL, 헤더 및 JSON 본문을 사용하여 DELETE 요청을 만들어 대화형 언어 이해 프로젝트를 삭제합니다.

요청 URL

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

자리 표시자	값	예제
`{ENDPOINT}`	API 요청을 인증하기 위한 엔드포인트입니다.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	프로젝트에 대한 이름입니다. 이 값은 대/소문자를 구분합니다.	`myProject`
`{API-VERSION}`	호출하는 API의 버전입니다.	`2023-04-01`

헤더

다음 헤더를 사용하여 요청을 인증합니다.

키	값
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	리소스의 키입니다. API 요청을 인증하는 데 사용됩니다.

API 요청을 보내면 성공을 나타내는 202 응답을 받게 됩니다. 이는 프로젝트가 삭제되었음을 의미합니다.

다음 단계

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CLU 프로젝트를 만드는 방법

필수 조건

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Azure Portal에서 새 리소스 만들기

Language Studio에서 새 언어 리소스 만들기

대화 프로젝트 만들기

요청 URL

헤더

본문

프로젝트 가져오기

요청 URL

헤더

본문

프로젝트 내보내기

요청 URL

헤더

CLU 프로젝트 세부 정보 가져오기

헤더

응답 본문

프로젝트 삭제

요청 URL

헤더

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Azure Portal에서 새 리소스 만들기

Language Studio에서 새 언어 리소스 만들기

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프로젝트 가져오기

프로젝트 내보내기

CLU 프로젝트 세부 정보 가져오기

프로젝트 삭제

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