LUIS 모델 및 키에 대한 제한
Important
LUIS는 2025년 10월 1일에 사용 중지되며 2023년 4월 1일부터 새 LUIS 리소스를 만들 수 없습니다. 지속적인 제품 지원 및 다국어 기능을 활용하려면 LUIS 애플리케이션을 대화 언어 이해로 마이그레이션하는 것이 좋습니다.
LUIS에는 여러 제한 영역이 있습니다. 첫 번째는 LUIS의 의도, 엔터티 및 기능을 제어하는 모델 제한입니다. 두 번째 영역은 리소스 유형을 기반으로 하는 할당량 한도입니다. 제한의 세 번째 영역은 LUIS 웹 사이트를 제어하기 위한 키보드 조합입니다. 네 번째 영역은 LUIS 작성 웹 사이트와 LUIS 엔드포인트 API 간의 세계 지역 매핑입니다.
모델 제한
앱이 LUIS 모델 제한을 초과하는 경우 LUIS 디스패치 앱을 사용하거나 LUIS 컨테이너를 사용하는 것이 좋습니다.
영역 | 제한 |
---|---|
앱 이름 | *기본 문자 최댓값 |
애플리케이션 | Azure 제작 리소스당 애플리케이션 500개 |
일괄 테스트 | 데이터 세트 10개, 데이터 세트당 발화 1,000개 |
명시적 목록 | 애플리케이션당 50개 |
외부 엔터티 | 제한 없음 |
의도 | 애플리케이션당 500개: 499개의 사용자 지정 의도와 필수 None 의도. 디스패치 기반 애플리케이션에는 해당하는 500개의 디스패치 원본이 있습니다. |
목록 엔터티 | 부모: 50, 자식: 20,000개 항목. 정식 이름은 *기본 문자 최대값입니다. 동의어 값에는 길이 제한이 없습니다. |
기계 학습 엔터티 + 역할: 합성물 간단한 엔터티 역할 |
상위 엔터티 100개 또는 엔터티 330개 중 사용자가 먼저 적중하는 것을 제한하는 제한입니다. 역할은 이 제한을 위해 엔터티로 계산됩니다. 예를 들어 단순 엔터티가 포함된 복합 엔터티에 2개의 역할이 있는 경우는 복합 1 + 단순 1 + 역할 2 = 330개 엔터티 중 4개가 됩니다. 하위 엔티티를 수준당 최대 20개의 자식과 함께 최대 5개 수준까지 중첩할 수 있습니다. |
기능으로서의 모델 | 특정 모델에 대한 기능으로 사용할 수 있는 최대 모델 수는 10대입니다. 특정 모델의 기능으로 사용되는 구 목록의 최대 수는 10구 목록입니다. |
미리 보기 - 동적 목록 엔터티 | 쿼리 예측 엔드포인트 요청당 최대 1k의 두 목록 |
패턴 | 애플리케이션당 500개의 패턴. 패턴의 최대 길이는 400자입니다. 패턴당 3 Pattern.any 엔터티 패턴의 중첩된 선택적 텍스트 최대 2개 |
Pattern.any | 애플리케이션당 100개, 패턴당 3개의 pattern.any 엔터티 |
구문 목록 | 500 구 목록. 기능 제한으로 모델 때문에 전역 구 목록 10 교환할 수 없는 구문 목록에는 최대 5,000개의 구문이 있습니다. 교환 가능한 구 목록에는 최대 50,000개의 구가 있습니다. 애플리케이션당 총 구문 수는 최대 500,000개입니다. |
미리 빌드된 엔터티 | 제한 없음 |
정규식 엔터티 | 20개 엔터티 정규식 엔터티 패턴당 최대 500자 |
Roles | 애플리케이션당 300개 역할 엔터티당 10개 역할 |
말 | 500자 이 문자 제한보다 긴 텍스트가 있는 경우 LUIS에 입력하기 전에 발화를 분할해야 하며 세그먼트당 개별 의도 응답을 받게 됩니다. 음성에 문장 부호와 긴 일시 중지 등 사용할 수 있는 명확한 중단이 있습니다. |
발화 예제 | 애플리케이션당 15,000개 - 의도당 발화 수에 제한이 없음 더 많은 예제를 사용하여 애플리케이션을 학습해야 하는 경우 디스패치 모델 접근 방식을 사용합니다. 하나 이상의 의도를 사용하여 개별 LUIS 앱(부모 디스패치 앱에 자식 앱이라고 함)을 학습시킨 다음 각 자식 LUIS 앱의 발화에서 샘플링하는 디스패치 앱을 학습하여 예측 요청을 올바른 자식 앱으로 전달합니다. |
버전 | 애플리케이션당 100 버전 |
버전 이름 | 128자 |
*기본 문자 최댓값은 50자입니다.
이름 고유성
개체 이름은 같은 수준의 다른 개체와 비교할 때 고유해야 합니다.
개체 | 제한 사항 |
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의도, 엔터티 | 모든 의도 및 엔터티 이름은 앱 버전에서 고유해야 합니다. |
ML 엔터티 구성 요소 | 모든 기계 학습 엔터티 구성 요소(자식 엔터티)는 동일한 수준의 구성 요소에 대해 해당 엔터티 내에서 고유해야 합니다. |
기능 | 구 목록과 같은 명명된 모든 기능은 앱 버전 내에서 고유해야 합니다. |
엔터티 역할 | 엔터티 또는 엔터티 구성 요소의 모든 역할은 동일한 엔터티 수준(부모, 자식, 손자 등)에 있을 때 고유해야 합니다. |
개체 이름 지정
다음 이름에 다음 문자를 사용하지 마세요.
Object | 문자 제외 |
---|---|
의도, 엔터티 및 역할 이름 | : , $ , & , % , * , ( , ) + , ? ~ |
버전 이름 | \ , / , : , ? , & , = , , * , + , ) ( , % @ $ ~ ! ,# |
리소스 사용량 및 제한
언어 인식에는 예측 엔드포인트 작성 및 쿼리용으로 하나씩 두 가지 유형의 개별 리소스가 포함됩니다. 키 형식 간의 차이점에 대해 자세히 알아보려면 LUIS에서 작성 및 쿼리 예측 엔드포인트 키를 참조하세요.
작성 리소스 제한
Azure Portal에서 리소스를 필터링할 때 종류를LUIS.Authoring
사용합니다. LUIS는 Azure 제작 리소스당 500개의 애플리케이션을 제한합니다.
작성 리소스 | 작성 TPS |
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F0 - 무료 계층 | 월 100만, 5/초 |
- TPS = 초당 트랜잭션 수
쿼리 예측 리소스 제한
Azure Portal에서 리소스를 필터링할 때 종류(LUIS
)를 사용합니다. 런타임에 사용되는 LUIS 쿼리 예측 엔드포인트 리소스는 엔드포인트 쿼리에만 유효합니다.
쿼리 예측 리소스 | TPS 쿼리 |
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F0 - 무료 계층 | 월 10,000, 5/초 |
S0 - 표준 계층 | 50/초 |
감정 분석
감정 정보를 제공하는 감정 분석 통합은 다른 Azure 리소스를 요구하지 않고 제공됩니다.
키보드 제어
키보드 입력 | 설명 |
---|---|
Control+E | 발화 목록의 토큰과 엔터티 간 전환 |
웹 사이트 로그인 기간
로그인 액세스는 60분 동안입니다. 이 기간이 지나면 이 오류가 발생합니다. 다시 로그인해야 합니다.