Aggiungere la comprensione del linguaggio naturale al bot

Articolo
03/08/2025

SI APPLICA A: SDK v4

Nota

Language Understanding (LUIS) verrà ritirato il 1° ottobre 2025. A partire dal 1° aprile 2023, non sarà possibile creare nuove risorse LUIS. Una versione più recente di Language Understanding è ora disponibile come parte del linguaggio di intelligenza artificiale di Azure.

CLU (Conversational Language Understanding), una funzionalità del linguaggio di intelligenza artificiale di Azure, è la versione aggiornata di LUIS. Per altre informazioni sul supporto per la comprensione del linguaggio in Bot Framework SDK, vedere Comprensione del linguaggio naturale.

La capacità di riconoscere ciò che l'utente intende a livello di conversazione e di contesto può essere un'attività difficile, ma può offrire al bot un'esperienza di conversazione più naturale. Language Understanding (LUIS) è un servizio API basato sul cloud che consente di creare una conversazione più naturale in modo tale che il bot riesca a riconoscere la finalità dei messaggi utente, rendendo più naturale il linguaggio per l'utente stesso, e indirizzi in modo migliore il flusso della conversazione.

Questo argomento descrive la procedura per aggiungere LUIS a un'applicazione di prenotazione di voli e riconoscere diverse finalità ed entità contenute nell'input utente.

Nota

Gli SDK JavaScript, C# e Python di Bot Framework continueranno a essere supportati, ma Java SDK verrà ritirato con il supporto finale a lungo termine che termina a novembre 2023.

I bot esistenti creati con Java SDK continueranno a funzionare.

Per la creazione di nuovi bot, è consigliabile usare Microsoft Copilot Studio e leggere le informazioni sulla scelta della soluzione copilota appropriata.

Per altre informazioni, vedere Il futuro della creazione di bot.

Prerequisiti

Account LUIS.
Copia dell'esempio core bot in C#, JavaScript, Java o Python.
Conoscenza delle nozioni di base sui bot e dell'elaborazione del linguaggio naturale.

Informazioni sull'esempio

Questo esempio di bot di base mostra un esempio di un'applicazione di prenotazione di voli. Utilizza un servizio LUIS per riconoscere l'input dell'utente e restituire l'intento LUIS più rilevante riconosciuto.

Il modello linguistico ha tre finalità: Book Flight, Cancele None. LUIS userà queste finalità per comprendere cosa intende l'utente quando invia un messaggio al bot. Il modello linguistico definisce anche le entità che LUIS può estrarre dall'input dell'utente, ad esempio l'origine o l'aeroporto di destinazione.

Dopo ogni elaborazione dell'input utente, DialogBot salva lo stato corrente di UserState e ConversationState. Dopo aver raccolto tutte le informazioni necessarie, l'esempio di codifica crea una demo di prenotazione voli. In questo articolo verranno illustrati gli aspetti LUIS di questo esempio. Tuttavia, il flusso generale dell'esempio è:

Quando un nuovo utente si connette e visualizza una scheda di benvenuto, viene effettuata una chiamata a OnMembersAddedAsync.
Per ogni input utente ricevuto, viene effettuata una chiamata a OnMessageActivityAsync,

Diagramma classi che delinea la struttura dell'esempio C#.

Il modulo OnMessageActivityAsync esegue il dialogo appropriato tramite il metodo di estensione del dialogo Run. Il dialogo principale chiama quindi l'helper LUIS per trovare l'intento utente con il punteggio più alto. Se la finalità con il punteggio massimo per l'input dell'utente restituisce "BookFlight", l'helper compila le informazioni dell'utente restituite da LUIS. Successivamente, il dialogo principale avvia BookingDialog, che acquisisce eventuali informazioni aggiuntive necessarie all'utente, ad esempio:

Origin: la città di origine
TravelDate: la data per cui prenotare il volo
Destination: la città di destinazione

Dopo ogni elaborazione dell'input utente, dialogBot salva lo stato corrente di userState e conversationState. Dopo aver raccolto tutte le informazioni necessarie, l'esempio di codifica crea una prenotazione dimostrativa di volo. In questo articolo verranno illustrati gli aspetti LUIS di questo esempio. Tuttavia, il flusso generale dell'esempio è:

Quando un nuovo utente si connette e visualizza una scheda di benvenuto, viene effettuata una chiamata a onMembersAdded.
Per ogni input utente ricevuto, viene effettuata una chiamata a OnMessage,

Diagramma classi che delinea la struttura dell'esempio JavaScript.

Il modulo onMessage esegue il mainDialog, che raccoglie l'input dell'utente. Il dialogo principale chiama quindi l'helper LUIS FlightBookingRecognizer per trovare l'intento dell'utente con il punteggio più alto. Se l'intento principale per l'input dell'utente restituisce "BookFlight", l'helper compila le informazioni dall'utente che LUIS ha restituito. Dopo aver ricevuto una risposta, mainDialog mantiene le informazioni per l'utente restituite da LUIS e avvia bookingDialog. bookingDialog acquisisce altre informazioni dell'utente, se necessario, ad esempio

destination: la città di destinazione.
origin: la città di origine.
travelDate: la data per cui prenotare il volo.

Dopo ogni elaborazione dell'input utente, DialogBot salva lo stato corrente di UserState e ConversationState.
Dopo aver raccolto tutte le informazioni necessarie, l'esempio di codifica crea una prenotazione demo di volo.
In questo articolo verranno illustrati gli aspetti LUIS di questo esempio. Tuttavia, il flusso generale dell'esempio è:

Quando un nuovo utente si connette e visualizza una scheda di benvenuto, viene effettuata una chiamata a onMembersAdded.
Per ogni input utente ricevuto, viene effettuata una chiamata a onMessageActivity,

Diagramma classi che delinea la struttura dell'esempio Java.

Il modulo onMessageActivity esegue il dialogo appropriato tramite il metodo di estensione del dialogo run. Il dialogo principale chiama quindi l'assistente LUIS per trovare l'intento dell'utente con il punteggio più alto. Se la finalità con il punteggio massimo per l'input dell'utente restituisce "BookFlight", l'assistente compila le informazioni dell'utente fornite da LUIS. Successivamente, il dialogo principale avvia BookingDialog, che acquisisce eventuali informazioni aggiuntive necessarie all'utente, ad esempio:

Origin: la città di origine
TravelDate: la data per cui prenotare il volo
Destination: la città di destinazione

Dopo ogni elaborazione dell'input utente, DialogBot salva lo stato corrente di user_state e conversation_state. Dopo aver raccolto tutte le informazioni necessarie, l'esempio di codifica crea una prenotazione demo di prenotazione dei voli. In questo articolo verranno illustrati gli aspetti LUIS di questo esempio. Tuttavia, il flusso generale dell'esempio è:

Quando un nuovo utente si connette e visualizza una scheda di benvenuto, viene effettuata una chiamata a on_members_added_activity.
Per ogni input utente ricevuto, viene effettuata una chiamata a on_message_activity,

Diagramma classi che delinea la struttura dell'esempio Python.

Il modulo on_message_activity esegue il dialogo appropriato tramite il metodo di estensione del dialogo run_dialog. La finestra di dialogo principale chiama LuisHelper per trovare l'intento dell'utente con punteggio superiore. Se l'intento principale per l'input dell'utente restituisce "BookFlight", la funzione helper compila le informazioni dall'utente che LUIS ha restituito. Successivamente, il dialogo principale avvia BookingDialog, che acquisisce eventuali informazioni aggiuntive necessarie all'utente, ad esempio:

destination: la città di destinazione.
origin: la città di origine.
travel_date: la data per cui prenotare il volo.

Questo articolo illustra come aggiungere LUIS a un bot. Per informazioni sull'uso dei dialoghi o dello stato, vedere rispettivamente come raccogliere l'input degli utenti con una richiesta di dialogo o salvare i dati dell'utente e della conversazione.

Creare un'app LUIS nel portale LUIS

Accedere al portale LUIS e, se necessario, creare un account e una risorsa di creazione di contenuti.
Nella pagina App di conversazione in LUIS selezionare Importa, quindi Importa come JSON.
Nella finestra di dialogo Importa nuova app :
1. Scegliere il file FlightBooking.json nella cartella CognitiveModels dell'esempio.
2. Immettere FlightBooking come nome facoltativo dell'app e selezionare Fine.
Il sito può visualizzare Come creare un'app LUIS efficace e Aggiornare le finestre di dialogo delle entità composite. È possibile ignorare questi dialoghi e continuare.
Allena l'app, quindi pubblicala nell'ambiente di produzione. Per altre informazioni, vedere la documentazione di LUIS su come eseguire il training e pubblicare un'app.

Perché usare le entità

Le entità LUIS consentono al bot di comprendere gli eventi oltre le finalità standard. In questo modo è possibile raccogliere informazioni aggiuntive dagli utenti, in modo che il bot possa porre domande e rispondere in modo più intelligente. Insieme alle definizioni per le tre finalità LUIS 'Book Flight', 'Cancel' e 'None', il file FlightBooking.json contiene anche un set di entità come 'From.Airport' e 'To.Airport'. Queste entità consentono a LUIS di rilevare e restituire le informazioni aggiuntive contenute nell'input originale dell'utente quando ha richiesto una nuova prenotazione di viaggio.

Ottenere i valori per connettersi all'app LUIS

Dopo aver pubblicato l'app LUIS, è possibile accedere all'app dal proprio bot. È necessario registrare diversi valori per accedere all'app LUIS dall'interno del bot. È possibile recuperare tali informazioni usando il portale LUIS.

Recuperare le informazioni sull'applicazione dal portale LUIS.ai

Il file di impostazioni (appsettings.json, .env o config.py) riunisce tutti i riferimenti del servizio in un'unica posizione. Le informazioni recuperate verranno aggiunte a questo file nella sezione successiva.

Seleziona la tua app LUIS pubblicata da luis.ai.
Con l'app LUIS pubblicata aperta, selezionare la scheda MANAGE (Gestione).
Selezionare la scheda Impostazioni sul lato sinistro e registrare il valore visualizzato per ID applicazione come <YOUR_APP_ID>.
Selezionare Risorse di Azure e quindi Risorsa di previsione. Registrare il valore visualizzato per Location come <YOUR_REGION> e Primary Key come <YOUR_AUTHORING_KEY>.

In alternativa, è possibile usare l'area e la chiave primaria per la risorsa di creazione.

Aggiornare il file di impostazioni

Aggiungere le informazioni necessarie per accedere all'app LUIS, inclusi l'ID applicazione, la chiave di creazione e l'area nel appsettings.json file. Nel passaggio precedente, hai recuperato questi valori dalla tua app LUIS pubblicata. Il nome host dell'API deve essere nel formato <your region>.api.cognitive.microsoft.com.

appsetting.json

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