Orchestrator ile birden çok LUIS ve Soru-Cevap modeli kullanma

ŞUNLAR IÇIN GEÇERLIDIR: SDK v4

Bot birden çok Language Understanding (LUIS) modeli ve Soru-Cevap Oluşturma bilgi bankası kullanıyorsa, kullanıcı girişiyle en iyi eşleşen LUIS modelini veya Soru-Cevap Oluşturma bilgi bankası belirlemek için Bot Framework Orchestrator'ı kullanabilirsiniz. CLI komutunu kullanarak bf orchestrator bir Orchestrator anlık görüntü dosyası oluşturabilir ve ardından anlık görüntü dosyasını kullanarak kullanıcı girişini çalışma zamanında doğru modele yönlendirebilirsiniz.

Bu makalede Orchestrator ile mevcut Soru-Cevap Oluşturma bilgi bankası nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır.

• Yeni botlar için Azure AI Language'in soru yanıtlama ve düzenleme iş akışı özelliklerini kullanmayı göz önünde bulundurun.
• Orchestrator hakkında daha fazla bilgi için bkz . Composer'da Orchestrator ile amaç tanıma.
• Komut hakkında bf orchestrator daha fazla bilgi için bkz . Bot Framework CLI README.

Önkoşullar

• LUIS uygulamaları yazmak için bir luis.ai hesabı.
• Soru-Cevap Oluşturma hesabı ve mevcut soru-cevap oluşturma bilgi bankası.
• C# (arşivlenmiş) veya JavaScript (arşivlenmiş) içinde Orchestrator ile NLP örneğinin bir kopyası.
• Bot temel bilgileri, LUIS ve Soru-Cevap Oluşturma hakkında bilgi.
• BF CLI komut satırını yükleyin.

Bu örnek hakkında

Bu örnek, önceden tanımlanmış bir LUIS ve Soru-Cevap Oluşturma projeleri kümesini temel alır. Ancak botunuzda Soru-Cevap Oluşturma'yı kullanmak için Soru-Cevap Oluşturma portalında mevcut bir bilgi bankası gerekir. Botunuz daha sonra kullanıcının sorularını yanıtlamak için bilgi bankası kullanabilir.

Yeni bot geliştirme için Copilot Studio'yu kullanmayı göz önünde bulundurun. Bot Framework SDK botu için yeni bir bilgi bankası oluşturmanız gerekiyorsa aşağıdaki Azure AI hizmetleri makalelerine bakın:

• Soruyu yanıtlamak nedir?
• SSS botu oluşturma
• .NET için Azure Bilişsel Dil Hizmetleri Soru Yanıtlama istemci kitaplığı

İşleyici LUIS veya Soru-Cevap Oluşturma hizmetini çağırır ve oluşturulan sonucu kullanıcıya geri döndürür.

LUIS uygulamaları oluşturma

Orchestrator anlık görüntü dosyası oluşturabilmeniz için önce LUIS uygulamalarının ve Soru-Cevap bilgi bankası oluşturulması ve yayımlanması gerekir. Bu makalede başvuruda bulunan örnek bot, klasöründeki NLP With Orchestrator örneğine \CognitiveModels dahil edilen aşağıdaki modelleri kullanır:

LUIS uygulamalarını oluşturma

Örneğin bilişsel modeller dizininde HomeAutomation ve Weather .lu dosyalarından LUIS uygulamaları oluşturun.

1. Uygulamayı içeri aktarmak, eğitmek ve üretim ortamında yayımlamak için aşağıdaki komutu çalıştırın.

   bf luis:build --in CognitiveModels --authoringKey <YOUR-KEY> --botName <YOUR-BOT-NAME>
   

2. Uygulama kimliklerini, görünen adları, yazma anahtarını ve konumu kaydedin.

Daha fazla bilgi için LUIS portalında LUIS uygulaması oluşturma ve Botunuza doğal dil anlama ekleme bölümünde LUIS uygulamanıza bağlanmak için değerler elde etme konularına ve bir uygulamayı eğitip üretim ortamına yayımlamaya ilişkin LUIS belgelerine bakın.

Botunuzu bilgi bankası bağlamak için değerleri alma

Mevcut bir bilgi bankası ve Soru-Cevap Oluşturma ana bilgisayar adınız ve uç nokta anahtarınız olması gerekir.

Orchestrator anlık görüntü dosyasını oluşturma

Orchestrator aracının CLI arabirimi, çalışma zamanında doğru LUIS veya Soru-Cevap Oluşturma uygulamasına yönlendirmek için Orchestrator anlık görüntü dosyasını oluşturur.

1. Visual C++ Yeniden Dağıtılabilir paketinin desteklenen en son sürümünü yükleme

2. Bir komut istemi veya terminal penceresi açın ve dizinleri örnek dizinle değiştirin

3. Geçerli npm sürümüne ve Bot Framework CLI'ya sahip olduğunuzdan emin olun.

   npm i -g npm
   npm i -g @microsoft/botframework-cli
   

4. Orchestrator temel model dosyasını indirme

   mkdir model
   bf orchestrator:basemodel:get --out ./model
   

5. Orchestrator anlık görüntü dosyasını oluşturma

   mkdir generated
   bf orchestrator:create --hierarchical --in ./CognitiveModels --out ./generated --model ./model
   

"QnAKnowledgebaseId": "<knowledge-base-id>",
"QnAEndpointKey": "<qna-maker-resource-key>",
"QnAEndpointHostName": "<your-hostname>",

"LuisHomeAutomationAppId": "<app-id-for-home-automation-app>",
"LuisWeatherAppId": "<app-id-for-weather-app>",
"LuisAPIKey": "<your-luis-endpoint-key>",
"LuisAPIHostName": "<your-dispatch-app-region>",

npm install

QnAKnowledgebaseId="<knowledge-base-id>"
QnAEndpointKey="<qna-maker-resource-key>"
QnAEndpointHostName="<your-hostname>"

WeatherLuisAppId=<app-id-for-weather-app>
HomeAutomationLuisAppId=<app-id-for-home-automation-app>
LuisAPIKey=<your-luis-endpoint-key>
LuisAPIHostName=<your-dispatch-app-region>

Botunuzdan hizmetlere bağlanma

LUIS ve Soru-Cevap Oluşturma hizmetlerine bağlanmak için botunuz ayarlar dosyasından bilgileri çeker.

Botunuzdan hizmetleri arama

Kullanıcınızdan gelen her giriş için bot mantığı kullanıcı girişini Orchestrator Recognizer'a geçirir, döndürülen en önemli amacı bulur ve bu bilgileri kullanarak giriş için uygun hizmeti çağırır.

Tanıma sonuçlarıyla çalışma

Botunuzu test etme

1. Geliştirme ortamınızı kullanarak örnek kodu başlatın. Uygulamanız tarafından açılan tarayıcı penceresinin adres çubuğunda gösterilen localhost adresini not edin: https://localhost:<Port_Number>.

2. Bot Framework Emulator'ı açın, Botu Aç düğmesine tıklayın.

3. Bot aç iletişim kutusunda, gibi http://localhost:3978/api/messagesbot uç nokta URL'nizi girin. Bağlan'a tıklayın.

4. Başvurunuz için, botunuz için oluşturulan hizmetlerin ele aldığı bazı sorular ve komutlar şunlardır:

   • Soru-Cevap Oluşturma
     • hi, good morning
     • what are you, what do you do
   • LUIS (ev otomasyonu)
     • turn on bedroom light
     • turn off bedroom light
     • make some coffee
   • LUIS (hava durumu)
     • whats the weather in redmond washington
     • what's the forecast for london
     • show me the forecast for nebraska

Kullanıcı konuşmasını Soru-Cevap Oluşturma'ya yönlendirme

1. Öykünücü'de metni hi girin ve ifadeyi gönderin. Bot bu sorguyu Orchestrator'a gönderir ve hangi alt uygulamanın daha fazla işlem için bu konuşmayı alması gerektiğini belirten bir yanıt alır.

2. Günlükteki satırı seçerek Öykünücü'de Orchestrator Recognition Trace JSON yanıtını görebilirsiniz. Orchestrator sonucu Denetçi'de görüntülenir.

   {
   "type": "trace",
   "timestamp": "2021-05-01T06:26:04.067Z",
   "serviceUrl": "http://localhost:58895",
   "channelId": "emulator",
   "from": {
     "id": "36b2a460-aa43-11eb-920f-7da472b36492",
     "name": "Bot",
     "role": "bot"
   },
   "conversation": {
     "id": "17ef3f40-aa46-11eb-920f-7da472b36492|livechat"
   },
   "recipient": {
     "id": "5f8c6123-2596-45df-928c-566d44426556",
     "role": "user"
   },
   "locale": "en-US",
   "replyToId": "1a3f70d0-aa46-11eb-8b97-2b2a779de581",
   "label": "Orchestrator Recognition",
   "valueType": "OrchestratorRecognizer",
   "value": {
     "text": "hi",
     "alteredText": null,
     "intents": {
       "QnAMaker": {
         "score": 0.9987310956576168
       },
       "HomeAutomation": {
         "score": 0.3402091165577196
       },
       "Weather": {
         "score": 0.24092200496795158
       }
     },
     "entities": {},
     "result": [
       {
         "Label": {
           "Type": 1,
           "Name": "QnAMaker",
           "Span": {
             "Offset": 0,
             "Length": 2
           }
         },
         "Score": 0.9987310956576168,
         "ClosestText": "hi"
       },
       {
         "Label": {
           "Type": 1,
           "Name": "HomeAutomation",
           "Span": {
             "Offset": 0,
             "Length": 2
           }
         },
         "Score": 0.3402091165577196,
         "ClosestText": "make some coffee"
       },
       {
         "Label": {
           "Type": 1,
           "Name": "Weather",
           "Span": {
             "Offset": 0,
             "Length": 2
           }
         },
         "Score": 0.24092200496795158,
         "ClosestText": "soliciting today's weather"
       }
     ]
   },
   "name": "OrchestratorRecognizerResult",
   "id": "1ae65f30-aa46-11eb-8b97-2b2a779de581",
   "localTimestamp": "2021-04-30T23:26:04-07:00"
   }
   

   konuşma, hiOrchestrator'ın Soru-Cevap Oluşturma amacının bir parçası olduğundan ve olarak topScoringIntentseçildiğinden, bot bu kez Soru-Cevap Oluşturma uygulamasına aynı konuşmayla ikinci bir istekte bulunur.

3. Öykünücü QnAMaker Trace günlüğünde satırı seçin. Soru-Cevap Oluşturma sonucu Denetçi'de görüntülenir.

   {
       "questions": [
           "hi",
           "greetings",
           "good morning",
           "good evening"
       ],
       "answer": "Hello!",
       "score": 1,
       "id": 96,
       "source": "QnAMaker.tsv",
       "metadata": [],
       "context": {
           "isContextOnly": false,
           "prompts": []
       }
   }
   

[Python (arşivlenmiş)]: (https://github.com/microsoft/BotBuilder-Samples/tree/main/archive/samples/python/14.nlp-with-orchestrator