Envío de solicitudes de predicción a una implementación

Después de agregar la implementación correctamente, puede consultar la implementación predicciones de intención y de entidades de la expresión en función del modelo asignado a dicha implementación. Puede consultar la implementación mediante programación, a través de la API de predicción o a través de bibliotecas cliente (Azure SDK).

Comprobación del modelo implementado

Una vez implementado el modelo, puede probarlo enviando solicitudes de predicción para evaluar su rendimiento con expresiones reales. Las pruebas le ayudan a comprobar que el modelo identifica con precisión las intenciones y extrae las entidades según lo previsto antes de integrarla en las aplicaciones de producción. Puede probar la implementación mediante la API REST o las bibliotecas cliente del SDK de Azure.

Envío de una solicitud de reconocimiento del lenguaje conversacional

En primer lugar, debe obtener la clave de recurso y el punto de conexión:

Vaya a la página de información general del recurso en Azure Portal. En el menú de la izquierda, seleccione Claves y punto de conexión. Usa el punto de conexión y la clave para las solicitudes a la API.

Consulta del modelo

Cree una solicitud POST con la dirección URL, los encabezados y el cuerpo JSON que se incluyen a continuación para empezar a probar un modelo de reconocimiento del lenguaje conversacional.

URL de la solicitud

{ENDPOINT}/language/:analyze-conversations?api-version={API-VERSION}

encabezados

Use el siguiente encabezado para autenticar la solicitud.

Cuerpo de la solicitud

{
  "kind": "Conversation",
  "analysisInput": {
    "conversationItem": {
      "id": "1",
      "participantId": "1",
      "text": "Text 1"
    }
  },
  "parameters": {
    "projectName": "{PROJECT-NAME}",
    "deploymentName": "{DEPLOYMENT-NAME}",
    "stringIndexType": "TextElement_V8"
  }
}

Una vez que envíe la solicitud, obtendrá la siguiente respuesta para la predicción.

Cuerpo de respuesta

{
  "kind": "ConversationResult",
  "result": {
    "query": "Text1",
    "prediction": {
      "topIntent": "inten1",
      "projectKind": "Conversation",
      "intents": [
        {
          "category": "intent1",
          "confidenceScore": 1
        },
        {
          "category": "intent2",
          "confidenceScore": 0
        },
        {
          "category": "intent3",
          "confidenceScore": 0
        }
      ],
      "entities": [
        {
          "category": "entity1",
          "text": "text1",
          "offset": 29,
          "length": 12,
          "confidenceScore": 1
        }
      ]
    }
  }
}

Respuesta de API de un proyecto de conversaciones

En un proyecto de conversaciones, se obtienen predicciones para las intenciones y las entidades existentes en el proyecto.

• Las intenciones y entidades incluyen una puntuación de confianza de entre 0,0 y 1,0 asociada a la confianza del modelo en la predicción de un determinado elemento del proyecto.
• La intención con la mayor puntuación se encuentra dentro de su propio parámetro.
• Solo las entidades predichas aparecen en la respuesta.
• Las entidades indican lo siguiente:
  • El texto de la entidad que se ha extraído
  • Su ubicación inicial, indicada mediante un valor de desplazamiento
  • La longitud del texto de la entidad, indicada mediante un valor de longitud

También puede usar las bibliotecas de cliente proporcionadas por el SDK de Azure para enviar solicitudes al modelo.

1. Vaya a la página de información general del recurso en Azure Portal.

2. En el menú de la izquierda, seleccione Claves y punto de conexión. Utilice el punto de conexión para las solicitudes de API y necesita la clave en el encabezado Ocp-Apim-Subscription-Key.

   

3. Descargue e instale el paquete de la biblioteca cliente para el idioma que prefiera:

   Idioma	Versión del paquete
   .NET	1.0.0
   Pitón	1.0.0

4. Después de instalar la biblioteca cliente, use los ejemplos siguientes en GitHub para empezar a llamar a la API.

   • C#
   • Pitón

5. Para obtener más información, consulte la siguiente documentación de referencia:

   • C#
   • Pitón

Pasos siguientes

• Información general sobre el reconocimiento del lenguaje de conversación