Enviar solicitações de previsão para uma implantação

Depois de a implantação ser adicionada com êxito, poderá interrogar a implantação para previsões de intenções e entidades a partir da sua declaração, com base no modelo atribuído à implantação. Você pode consultar a implantação programaticamente por meio da API de previsão ou por meio das bibliotecas de cliente (SDK do Azure).

Testar modelo implantado

Depois de implementado o seu modelo, pode testá-lo enviando pedidos de previsão para avaliar o seu desempenho com enunciados reais. Os testes ajudam-no a verificar se o modelo identifica corretamente as intenções e extrai as entidades conforme esperado antes de o integrar nas suas aplicações de produção. Pode testar a sua implementação usando a API REST ou as bibliotecas clientes do Azure SDK.

Enviar uma solicitação de compreensão de idioma de conversação

Primeiro, é necessário obter a chave de recurso e o endereço final:

Vá para a página de visão geral do recurso no portal Azure. No menu do lado esquerdo, selecione Teclas e Ponto de extremidade. Utiliza-se o endpoint e a chave para os pedidos da API

Consultar o seu modelo

Crie uma solicitação POST usando a seguinte URL, cabeçalhos e corpo JSON para começar a testar um modelo de compreensão de linguagem conversacional.

URL de requisição

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

Cabeçalhos

Use o cabeçalho a seguir para autenticar sua solicitação.

Corpo do pedido

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

Depois de enviar o pedido, recebe a seguinte resposta para a previsão

Corpo da resposta

{
  "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
        }
      ]
    }
  }
}

Resposta da API para um projeto de conversas

Em um projeto de conversas, você obterá previsões para suas intenções e entidades que estão presentes em seu projeto.

• As intenções e entidades incluem uma pontuação de confiança entre 0,0 e 1,0 associada à confiança do modelo em prever um determinado elemento em seu projeto.
• A intenção de pontuação máxima está contida em seu próprio parâmetro.
• Apenas entidades previstas aparecem na tua resposta.
• As entidades indicam:
  • O texto da entidade que foi extraído
  • O seu local de início é indicado por um valor de deslocamento
  • O comprimento do texto da entidade indicado por um valor de comprimento.

Você também pode usar as bibliotecas de cliente fornecidas pelo SDK do Azure para enviar solicitações ao seu modelo.

1. Vá para a página de visão geral dos recursos no portal do Azure

2. No menu do lado esquerdo, selecione Teclas e Ponto de extremidade. Utilize o endpoint para os pedidos de API e necessita da chave para o cabeçalho Ocp-Apim-Subscription-Key.

   

3. Transfira e instale o pacote de biblioteca de cliente para o idioma da sua escolha:

   Linguagem	Versão de pacote
   .NET	1.0.0
   Python	1.0.0

4. Depois de instalar a biblioteca do cliente, use os seguintes exemplos no GitHub para começar a chamar a API.

   • C#
   • Píton

5. Para obter mais informações, consulte a seguinte documentação de referência:

   • C#
   • Píton

Próximos passos

• Visão geral da compreensão da linguagem conversacional