Démarrage rapide : Modèles CLU multitours avec remplissage de créneaux d’entité

Dans cet article, commencez à créer un modèle CLU qui utilise le remplissage de slots d'entités pour permettre les conversations multitours. Cette approche permet à votre modèle de collecter progressivement des informations à travers plusieurs tours de conversation, plutôt que d’exiger que les utilisateurs fournissent tous les détails d’une seule interaction pour effectuer des tâches naturellement et efficacement.

Si vous n’avez pas d’abonnement Azure, créez un compte gratuit avant de commencer.

Prerequisites

• Abonnement Azure : si vous n’en avez pas, vous pouvez en créer un gratuitement.

• Autorisations requises : vérifiez que la personne qui établit le compte et le projet a le rôle Propriétaire du compte Azure AI au niveau de l’abonnement. Sinon, le rôle Contributeur ou Contributeur Cognitive Services dans l’étendue de l’abonnement répond également à cette exigence. Pour plus d’informations, consultez Contrôle d’accès en fonction du rôle de langage et Attribution de rôles Azure.

• Ressource Azure Language in Foundry Tools - Créer une ressource language dans le portail Azure.

  Note

  Vous avez besoin du rôle propriétaire attribué sur le groupe de ressources pour créer une ressource de langue.

• Projet Microsoft Foundry - Créer un projet dans Foundry. Pour plus d’informations, consultez Créer un projet Foundry.

• Modèle OpenAI déployé : déployez un modèle OpenAI dans Foundry, comme décrit dans la section Déployer un modèle OpenAI .

Configurer des rôles, des autorisations et des paramètres

Commencez par configurer vos ressources Azure avec les rôles et autorisations appropriés.

Ajouter des rôles pour votre ressource de langue

1. Accédez à la page de votre ressource de langue dans le portail Azure et sélectionnez Contrôle d’accès (IAM) dans le volet de navigation gauche.

2. Sélectionnez Ajouter>des attributions de rôles, puis attribuez le rôle Propriétaire du langage Cognitive Services ou Contributeur Cognitive Services pour votre ressource de langue.

3. Sous Attribuer l’accès, sélectionnez Utilisateur, groupe ou principal de service.

4. Sélectionnez Sélectionner des membres.

5. Choisissez votre nom d’utilisateur dans la liste. Vous pouvez rechercher des noms d’utilisateur dans le champ Sélectionner. Répétez cette étape pour tous les rôles requis.

6. Répétez ces étapes pour tous les comptes d’utilisateur qui nécessitent l’accès à cette ressource.

Connecter la ressource linguistique Azure à Foundry

Pour activer l’accès sécurisé, créez une connexion entre votre ressource language et Foundry. Cette connexion fournit une gestion sécurisée des identités, l’authentification et un accès contrôlé à vos données.

Pour plus d’informations sur la connexion de ressources, consultez Comment utiliser Les outils Foundry dans le portail Foundry.

1. Accédez à Foundry (classique).

2. Accédez à votre projet Foundry existant pour ce didacticiel.

3. Sélectionnez Centre d’administration dans le menu de navigation de gauche.

4. Sélectionnez Ressources connectées dans la section Hub du menu Centre d’administration .

5. Dans la fenêtre principale, sélectionnez + Nouvelle connexion.

6. Sélectionnez Langue dans la fenêtre Ajouter une connexion à des ressources externes .

7. Sélectionnez Ajouter une connexion, puis fermez.

   

Déployer un modèle OpenAI dans le portail Foundry

Déployez un modèle OpenAI pour fournir l’intelligence fondamentale et les fonctionnalités de raisonnement avancées pour votre modèle CLU.

1. Sélectionnez Modèles + points de terminaison dans la section Mes ressources du menu de navigation.

   

2. Dans la fenêtre principale, sélectionnez + Déployer le modèle.

3. Sélectionnez Déployer le modèle de base dans le menu déroulant.

   

4. Dans la fenêtre Sélectionner un modèle , choisissez un modèle. Le modèle de base gpt-4 est recommandé pour ce projet.

   

5. Cliquez sur Confirmer.

6. Dans la fenêtre Déployer gpt-4 , conservez les valeurs par défaut et sélectionnez Déployer.

   

7. Le déploiement du modèle est maintenant terminé.

Vérifier votre configuration

Avant de commencer à créer votre modèle à plusieurs tour, vérifiez les dépendances de ce guide de démarrage rapide :

Créer un modèle à plusieurs tour

Maintenant que votre ressource language, votre projet Foundry et le déploiement OpenAI sont configurés, vous êtes prêt à créer votre modèle CLU.

Créer votre projet CLU

Dans cette section, vous allez créer un modèle d’agent de voyage et le déployer à l’aide du déploiement rapide.

1. Accédez à Foundry (classique).

2. Si vous n’êtes pas encore connecté, le portail vous invite à vous authentifier avec vos informations d’identification Azure.

3. Une fois connecté, créez ou accédez à vos projets existants dans Foundry.

4. Si vous n’êtes pas déjà dans votre projet pour cette tâche, sélectionnez-la.

5. Dans la section Vue d’ensemble du volet de navigation gauche, sélectionnez Réglage précis.

6. Dans la fenêtre principale, sélectionnez l’onglet Réglage précis du service IA, puis sélectionnez + Ajuster.

7. Dans la fenêtre Créer un réglage précis du service, choisissez l’onglet Compréhension du langage conversationnel , puis sélectionnez Suivant.

8. Dans la fenêtre Créer une tâche de réglage CLU, renseignez les champs suivants :

   • Service connecté : le nom de votre ressource de service de langage doit apparaître par défaut. Si ce n’est pas le cas, sélectionnez-le dans le menu déroulant.
   • Nom : indiquez un nom pour votre projet de tâche d’optimisation.
   • Langue : l’anglais est défini comme valeur par défaut et doit déjà apparaître dans le champ.
   • Description : indiquez éventuellement une description ou laissez ce champ vide.

9. Cliquez sur Créer. L’opération de création peut prendre quelques minutes. Une fois l’opération terminée, votre nouveau projet CLU apparaît dans la liste d'affinage du service IA.

Ajouter vos intentions

1. Dans le menu Bien démarrer , sélectionnez Définir le schéma.

2. Dans la fenêtre principale, sélectionnez Ajouter une intention.

3. La fenêtre Ajouter une intention contient deux champs obligatoires :

   • Nom de l’intention (cas Pascal)
   • Description de l’intention (obligatoire pour le déploiement rapide)

4. Une fois ces champs terminés, sélectionnez + Ajouter pour créer vos intentions.

5. Ajoutez les intentions suivantes :

   Nom de l’intention	Description de l’intention
   BookFlight	Effectuez une réservation de voyage pour un vol aérien.
   FlightTime	Le départ et/ou l’heure d’arrivée prévus pour un vol aérien.
   FlightStatus	État actuel d’un vol planifié.

   

6. Après avoir défini toutes les intentions, sélectionnez Ajouter une intention.

Ajouter vos entités

1. Sélectionnez l’onglet Entités , puis sélectionnez Ajouter une entité.

2. La fenêtre Ajouter une entité contient deux champs obligatoires :

   • Nom de l’entité (cas Pascal)
   • Description de l’entité

3. Une fois les champs d’entité terminés, sélectionnez Ajouter une entité.

4. Ajoutez les entités suivantes :

   Nom de l’entité	Description de l’entité
   FlightNumber	Numéro de vol pour le vol planifié.
   FlightDepartureTime	Heure de départ du vol planifié.
   Date de voyage	Date de voyage souhaitée.

   

5. Pour les types de données courants, ajoutez des composants d’entité prédéfinis :

   • Sélectionnez votre entité TravelDate :

     • Sous la section Prédéfini , sélectionnez Ajouter un prédéfini.
     • Sélectionnez DateTime dans la liste déroulante, puis sélectionnez Ajouter.

   • Sélectionnez votre entité FlightDepartureTime :

     • Sous la section Prédéfini , sélectionnez Ajouter un prédéfini.
     • Sélectionnez DateTime dans la liste déroulante, puis sélectionnez Ajouter.

   

Associer vos intentions à des entités

1. Sélectionnez l’onglet Associations .

2. Sélectionnez chaque intention et liez-la aux entités requises dans la section Entités disponibles . Cette étape garantit que le modèle sait quels emplacements remplir pour chaque intention.

3. Toutes les entités doivent avoir une association avec au moins une intention. Après avoir configuré les associations, sélectionnez Mettre à jour les associations.

   Intentionnel	Association
   BookFlight	Date de voyage
   FlightTime	HeureDépartVol, DateVoyage
   FlightStatus	NuméroDeVol, HeureDeDépartDuVol, DateDeVoyage

Maintenant que toutes les entités ont des associations, vous pouvez poursuivre le déploiement rapide à l’aide d’un modèle de langage volumineux (LLM).

Utiliser le déploiement rapide avec LLM

1. Dans le menu Bien démarrer, sélectionnez Entraîner le modèle.

2. Dans la section Entraîner votre modèle , sélectionnez Déploiement rapide avec LLM.

3. Effectuez le déploiement rapide avec LLM dans les champs de fenêtre :

   • Nom du déploiement : indiquez un nom pour le déploiement.
   • Sélectionnez Déploiement de modèle Azure OpenAI : choisissez le déploiement de modèle Azure OpenAI que vous avez créé pour ce projet.
   • Régions de déploiement : sélectionnez la région associée à votre ressource de langue Azure.

4. Cliquez sur Créer. Foundry gère les processus de configuration et de déploiement par le biais d'opérations backend.

   Une fois le déploiement terminé, votre projet CLU dispose d’un déploiement que vous pouvez sélectionner dans l'espace de test.

Tester votre modèle dans le terrain de jeu

1. Dans le menu Bien démarrer , sélectionnez Déployer votre modèle.

2. Dans la fenêtre principale, sélectionnez votre modèle.

3. Sélectionnez Essayer dans le terrain de jeu.

4. Dans l'aire de jeu, sélectionnez la vignette Compréhension du langage conversationnel.

5. Dans le menu Configuration de gauche, vérifiez que les champs suivants sont correctement terminés :

   • Nom du projet : vérifiez que cela correspond au projet que vous avez créé pour cette tâche d’optimisation de l’infrastructure de gestion cloud.
   • Nom du déploiement : vérifiez que cela correspond au nom que vous avez affecté à votre modèle OpenAI.

6. Cochez la case Compréhension multi-étapes.

7. Simulez un dialogue à plusieurs tours en saisissant la conversation suivante :

   User: Hello, I would like to book a flight.
   Agent: Hello! On which day do you intend to travel?
   User: Tomorrow.
   Agent: What departure time would you prefer for your flight?   
   User: Anytime after 5:00 PM.
   

8. Sélectionnez Exécuter.

9. Le modèle retourne une réponse aux formats Texte et JSON .

   

10. Dans le panneau Détails à droite, passez en revue l’intention principale et les entités détectées.

    

Vous avez créé un modèle CLU multi-tour avec des fonctionnalités de remplissage de slot d'entité pour collecter les informations requises au cours de plusieurs tours de dialogue. Pour en savoir plus sur la façon dont la CLU gère le remplissage d'emplacement d’entité avec les tours de conversation, consultez Conversations multitours.

Résolution des problèmes

Nettoyer les ressources

Si vous n’avez plus besoin du projet Foundry créé pour ce guide de démarrage rapide, supprimez-le pour éviter les frais continus pour les modèles déployés.

Si vous avez créé un déploiement OpenAI pour ce guide de démarrage rapide, supprimez d’abord le déploiement :

1. Dans Microsoft Foundry (classique), accédez aux modèles + points de terminaison.
2. Sélectionnez le déploiement que vous avez créé.
3. Sélectionnez Supprimer le déploiement.

Pour plus d’informations, consultez Déployer des modèles dans Foundry.

Pour supprimer le projet Foundry :

1. Accédez à Microsoft Foundry (classique).
2. Sélectionnez le projet à supprimer.
3. Sélectionner le Centre de gestion.
4. Sélectionnez Supprimer le projet.

Si vous souhaitez supprimer des ressources Azure, supprimez la ressource individuelle ou l’ensemble du groupe de ressources. La suppression du groupe de ressources supprime toutes les ressources contenues.

Contenu connexe

• Conversations multitours dans la CLU
• Créer un modèle à plusieurs étapes