如何使用 REST API 更新 LUIS 模型

重要

LUIS 将于 2025 年 10 月 1 日停用,从 2023 年 4 月 1 日开始,你将无法创建新的 LUIS 资源。 建议将 LUIS 应用程序迁移对话语言理解,以便从持续的产品支持和多语言功能中受益。

在本文中,你要将示例言语添加到披萨应用并训练该应用。 示例话语是映射到意向的对话式用户文本。 通过提供意向的示例话语,可以教 LUIS 识别用户提供的文本类型属于哪种意向。

参考文档 | 示例

先决条件

示例话语 JSON 文件

示例言语采用特定格式。

text 字段包含示例话语的文本。 intentName 字段必须对应于 LUIS 应用中的现有意向名称。 entityLabels 字段是必填的。 如果不想标记任何实体,请提供一个空数组。

如果 entityLabels 数组不为空,则 startCharIndexendCharIndex 需要标记 entityName 字段中引用的实体。 该索引从零开始。 如果标签的起始或结尾位于文本中的空白处,则添加话语的 API 调用将失败。

[
  {
    "text": "order a pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "order a large pepperoni pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 14,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 8,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "I want two large pepperoni pizzas on thin crust",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 17,
        "endCharIndex": 32
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 11,
        "endCharIndex": 15
      },
      {
        "entityName": "Quantity",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 9
      },
      {
        "entityName": "Crust",
        "startCharIndex": 37,
        "endCharIndex": 46
      }
    ]
  }
]

创建 Pizza 应用

创建披萨应用。

  1. 选择 pizza-app-for-luis-v6.json,打开 pizza-app-for-luis.json 文件的 GitHub 页面。
  2. 右键单击或长按“原始”按钮,然后选择“将链接另存为”,将 保存到计算机。
  3. 登录到 LUIS 门户
  4. 选择我的应用
  5. 在“我的应用”页面上,选择“+ 新建用于对话的应用” 。
  6. 选择“导入为 JSON”。
  7. 在“导入新应用”对话框中,选择“选择文件”按钮 。
  8. 选择下载的 pizza-app-for-luis.json 文件,然后选择“打开”。
  9. 在“导入新应用”对话框的“名称”字段中,输入 Pizza 应用的名称,然后选择“完成”按钮 。

随即导入应用。

如果看到一个对话框“如何创建有效的 LUIS 应用”,关闭该对话框。

训练并发布 Pizza 应用

Pizza 应用中应会显示“意向”页面,其中显示了一个意向列表。

  1. 在 LUIS 网站的右上方,选择“训练”按钮。

    “训练”按钮

  2. 当“训练”按钮处于禁用状态时,即表示训练完成。

若要在聊天机器人或其他客户端应用程序中接收 LUIS 预测,需要将应用发布到预测终结点。

  1. 在右上方的导航栏中选择“发布”。

    用于发布到终结点的按钮的屏幕截图。

  2. 选择“生产”槽,然后选择“完成” 。

    LUIS 发布到终结点的屏幕截图。

  3. 在通知中选择“访问终结点 URL”,以转到“Azure 资源”页 。 只有你拥有与应用关联的预测资源时,才能看到 URL。 还可以单击“管理”来找到“Azure 资源”页 。

    显示该应用已发布的消息的屏幕截图。

向披萨应用添加创作资源

  1. 选择“管理”。
  2. 选择“Azure 资源”。
  3. 选择“创作资源”。
  4. 选择“更改创作资源”。

如果你有创作资源,请输入你的创作资源的租户名称、订阅名称以及 LUIS 资源名称。

如果你没有创作资源:

  1. 选择“新建资源”。
  2. 输入租户名称、资源名称、订阅名称和 Azure 资源组名称。

现在 Pizza 应用可以使用了。

记录 Pizza 应用的访问值

若要使用新的披萨应用,你需要该披萨应用的应用 ID、授权密钥和授权终结点。 若要获取预测,需要单独的预测终结点和预测密钥。

若要查找这些值:

  1. 在“意向”页面,选择“管理” 。
  2. 在“应用程序设置”页面,记录“应用 ID” 。
  3. 选择“Azure 资源”。
  4. 选择“创作资源”。
  5. 从“创作资源”和“预测资源”选项卡,记录“主键” 。 此值是你的创作密钥。
  6. 记录“终结点 URL”。 此值是你的创作终结点。

以编程方式更改模型

  1. 使用项目和名为 csharp-model-with-rest 的文件夹创建一个面向 C# 语言的新控制台应用程序。

    dotnet new console -lang C# -n csharp-model-with-rest
    
  2. 更改为创建的 csharp-model-with-rest 目录,并使用以下命令安装所需的依赖项:

    cd csharp-model-with-rest
    dotnet add package System.Net.Http
    dotnet add package JsonFormatterPlus
    
  3. 将 Program.cs 改写为以下代码:

//
// This quickstart shows how to add utterances to a LUIS model using the REST APIs.
//

using System;
using System.IO;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

// 3rd party NuGet packages
using JsonFormatterPlus;

namespace AddUtterances
{
    class Program
    {
        //////////
        // Values to modify.

        // YOUR-APP-ID: The App ID GUID found on the luis.azure.cn Application Settings page.
        static string appID = "PASTE_YOUR_LUIS_APP_ID_HERE";

        // YOUR-AUTHORING-KEY: Your LUIS authoring key, 32 character value.
        static string authoringKey = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_SUBSCRIPTION_KEY_HERE";

        // YOUR-AUTHORING-ENDPOINT: Replace this endpoint with your authoring key endpoint.
        // For example, "https://your-resource-name.cognitiveservices.azure.cn/"
        static string authoringEndpoint = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_ENDPOINT_HERE";

        // NOTE: Replace this your version number.
        static string appVersion = "0.1";
        //////////

        static string host = String.Format("{0}luis/authoring/v3.0-preview/apps/{1}/versions/{2}/", authoringEndpoint, appID, appVersion);

        // GET request with authentication
        async static Task<HttpResponseMessage> SendGet(string uri)
        {
            using (var client = new HttpClient())
            using (var request = new HttpRequestMessage())
            {
                request.Method = HttpMethod.Get;
                request.RequestUri = new Uri(uri);
                request.Headers.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", authoringKey);
                return await client.SendAsync(request);
            }
        }

        // POST request with authentication
        async static Task<HttpResponseMessage> SendPost(string uri, string requestBody)
        {
            using (var client = new HttpClient())
            using (var request = new HttpRequestMessage())
            {
                request.Method = HttpMethod.Post;
                request.RequestUri = new Uri(uri);

                if (!String.IsNullOrEmpty(requestBody))
                {
                    request.Content = new StringContent(requestBody, Encoding.UTF8, "text/json");
                }

                request.Headers.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", authoringKey);
                return await client.SendAsync(request);
            }
        }

        // Add utterances as string with POST request
        async static Task AddUtterances(string utterances)
        {
            string uri = host + "examples";

            var response = await SendPost(uri, utterances);
            var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
            Console.WriteLine("Added utterances.");
            Console.WriteLine(JsonFormatter.Format(result));
        }

        // Train app after adding utterances
        async static Task Train()
        {
            string uri = host  + "train";

            var response = await SendPost(uri, null);
            var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
            Console.WriteLine("Sent training request.");
            Console.WriteLine(JsonFormatter.Format(result));
        }

        // Check status of training
        async static Task Status()
        {
            var response = await SendGet(host  + "train");
            var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
            Console.WriteLine("Requested training status.");
            Console.WriteLine(JsonFormatter.Format(result));
        }

        // Add utterances, train, check status
        static void Main(string[] args)
        {
            string utterances = @"
            [
                {
                    'text': 'order a pizza',
                    'intentName': 'ModifyOrder',
                    'entityLabels': [
                        {
                            'entityName': 'Order',
                            'startCharIndex': 6,
                            'endCharIndex': 12
                        }
                    ]
                },
                {
                    'text': 'order a large pepperoni pizza',
                    'intentName': 'ModifyOrder',
                    'entityLabels': [
                        {
                            'entityName': 'Order',
                            'startCharIndex': 6,
                            'endCharIndex': 28
                        },
                        {
                            'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
                            'startCharIndex': 6,
                            'endCharIndex': 28
                        },
                        {
                            'entityName': 'PizzaType',
                            'startCharIndex': 14,
                            'endCharIndex': 28
                        },
                        {
                            'entityName': 'Size',
                            'startCharIndex': 8,
                            'endCharIndex': 12
                        }
                    ]
                },
                {
                    'text': 'I want two large pepperoni pizzas on thin crust',
                    'intentName': 'ModifyOrder',
                    'entityLabels': [
                        {
                            'entityName': 'Order',
                            'startCharIndex': 7,
                            'endCharIndex': 46
                        },
                        {
                            'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
                            'startCharIndex': 7,
                            'endCharIndex': 46
                        },
                        {
                            'entityName': 'PizzaType',
                            'startCharIndex': 17,
                            'endCharIndex': 32
                        },
                        {
                            'entityName': 'Size',
                            'startCharIndex': 11,
                            'endCharIndex': 15
                        },
                        {
                            'entityName': 'Quantity',
                            'startCharIndex': 7,
                            'endCharIndex': 9
                        },
                        {
                            'entityName': 'Crust',
                            'startCharIndex': 37,
                            'endCharIndex': 46
                        }
                    ]
                }
            ]
            ";

            AddUtterances(utterances).Wait();
            Train().Wait();
            Status().Wait();
        }
    }
}
  1. 将以 YOUR- 开头的值替换为你自己的值。

    信息 目的
    YOUR-APP-ID LUIS 应用 ID。
    YOUR-AUTHORING-KEY 32 字符创作密钥。
    YOUR-AUTHORING-ENDPOINT 创作 URL 终结点。 例如,https://replace-with-your-resource-name.api.cognitive.azure.cn/。 在创建资源时设置资源名称。

    分配的密钥和资源可以在 LUIS 门户的“Azure 资源”页上的“管理”部分中看到。 应用 ID 可以在“应用程序设置”页的同一“管理”部分中找到。

    重要

    完成后,请记住将密钥从代码中删除,并且永远不要公开发布该密钥。 对于生产来说,请使用安全的方式存储和访问凭据,例如 Azure Key Vault。 有关详细信息,请参阅 Azure AI 服务安全性一文。

  2. 生成控制台应用程序。

    dotnet build
    
  3. 运行控制台应用程序。

    dotnet run
    
  4. 查看创作响应:

    Added utterances.
    [
        {
            "value": {
                "ExampleId": 1137150691,
                "UtteranceText": "order a pizza"
            },
            "hasError": false
        },
        {
            "value": {
                "ExampleId": 1137150692,
                "UtteranceText": "order a large pepperoni pizza"
            },
            "hasError": false
        },
        {
            "value": {
                "ExampleId": 1137150693,
                "UtteranceText": "i want two large pepperoni pizzas on thin crust"
            },
            "hasError": false
        }
    ]
    Sent training request.
    {
        "statusId": 9,
        "status": "Queued"
    }
    Requested training status.
    [
        {
            "modelId": "edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f",
            "details": {
                "statusId": 9,
                "status": "Queued",
                "exampleCount": 0
            }
        },
        {
            "modelId": "a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37",
            "details": {
                "statusId": 9,
                "status": "Queued",
                "exampleCount": 0
            }
        },
        {
            "modelId": "3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9",
            "details": {
                "statusId": 9,
                "status": "Queued",
                "exampleCount": 0
            }
        },
        {
            "modelId": "e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c",
            "details": {
                "statusId": 9,
                "status": "Queued",
                "exampleCount": 0
            }
        },
        {
            "modelId": "031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000",
            "details": {
                "statusId": 9,
                "status": "Queued",
                "exampleCount": 0
            }
        },
        {
            "modelId": "9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583",
            "details": {
                "statusId": 9,
                "status": "Queued",
                "exampleCount": 0
            }
        }
    ]
    

清理资源

完成本快速入门后,请从文件系统中删除项目文件夹。

后续步骤

应用的最佳实践

参考文档 | 示例

先决条件

示例话语 JSON 文件

示例言语采用特定格式。

text 字段包含示例话语的文本。 intentName 字段必须对应于 LUIS 应用中的现有意向名称。 entityLabels 字段是必填的。 如果不想标记任何实体,请提供一个空数组。

如果 entityLabels 数组不为空,则 startCharIndexendCharIndex 需要标记 entityName 字段中引用的实体。 该索引从零开始。 如果标签的起始或结尾位于文本中的空白处,则添加话语的 API 调用将失败。

[
  {
    "text": "order a pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "order a large pepperoni pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 14,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 8,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "I want two large pepperoni pizzas on thin crust",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 17,
        "endCharIndex": 32
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 11,
        "endCharIndex": 15
      },
      {
        "entityName": "Quantity",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 9
      },
      {
        "entityName": "Crust",
        "startCharIndex": 37,
        "endCharIndex": 46
      }
    ]
  }
]

以编程方式更改模型

  1. 创建一个新文件夹以保存 Java 项目,例如 java-model-with-rest

  2. 创建名为 lib 的子目录,并将以下 Java 库中的内容复制到 lib 子目录:

  3. 创建名为 Model.java 的新文件。 添加以下代码:

//
// This quickstart shows how to add utterances to a LUIS model using the REST APIs.
//

import java.io.*;
import java.net.URI;
import org.apache.http.HttpEntity;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
import org.apache.http.client.utils.URIBuilder;
import org.apache.http.entity.StringEntity;
import org.apache.http.impl.client.HttpClients;
import org.apache.http.util.EntityUtils;

// To compile, execute this command at the console:
//      Windows: javac -cp ";lib/*" Model.java
//      macOs: javac -cp ":lib/*" Model.java
//      Linux: javac -cp ":lib/*" Model.java

// To run, execute this command at the console:
//      Windows: java -cp ";lib/*" Model
//      macOs: java -cp ":lib/*" Model
//      Linux: java -cp ":lib/*" Model

public class Model
{
    public static void main(String[] args)
    {
        try
        {
            //////////
            // Values to modify.

            // YOUR-APP-ID: The App ID GUID found on the luis.azure.cn Application Settings page.
            String AppId = "PASTE_YOUR_LUIS_APP_ID_HERE";

            // YOUR-AUTHORING-KEY: Your LUIS authoring key, 32 character value.
            String Key = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_SUBSCRIPTION_KEY_HERE";

            // YOUR-AUTHORING-ENDPOINT: Replace this with your authoring key endpoint.
            // For example, "https://your-resource-name.cognitiveservices.azure.cn/"
            String Endpoint = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_ENDPOINT_HERE";

            // NOTE: Replace this your version number. The Pizza app uses a version number of "0.1".
            String Version = "0.1";
            //////////

            // The list of utterances to add, in JSON format.
            String Utterances = "[{'text': 'order a pizza', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 12}]}, {'text': 'order a large pepperoni pizza', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'FullPizzaWithModifiers', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'PizzaType', 'startCharIndex': 14, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'Size', 'startCharIndex': 8, 'endCharIndex': 12}]}, {'text': 'I want two large pepperoni pizzas on thin crust', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 46}, {'entityName': 'FullPizzaWithModifiers', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 46}, {'entityName': 'PizzaType', 'startCharIndex': 17, 'endCharIndex': 32}, {'entityName': 'Size', 'startCharIndex': 11, 'endCharIndex': 15}, {'entityName': 'Quantity', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 9}, {'entityName': 'Crust', 'startCharIndex': 37, 'endCharIndex': 46}]}]";

            // Create the URLs for uploading example utterances and for training.
            URIBuilder addUtteranceURL = new URIBuilder(Endpoint + "luis/authoring/v3.0-preview/apps/" + AppId + "/versions/" + Version + "/examples");
            URIBuilder trainURL = new URIBuilder(Endpoint + "luis/authoring/v3.0-preview/apps/" + AppId + "/versions/" + Version + "/train");
            URI addUtterancesURI = addUtteranceURL.build();
            URI trainURI = trainURL.build();


            // Add the utterances.

            // Create the request.
            HttpClient addUtterancesClient = HttpClients.createDefault();
            HttpPost addUtterancesRequest = new HttpPost(addUtterancesURI);

            // Add the headers.
            addUtterancesRequest.setHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key",Key);
            addUtterancesRequest.setHeader("Content-type","application/json");

            // Add the body.
            StringEntity stringEntity = new StringEntity(Utterances);
            addUtterancesRequest.setEntity(stringEntity);

            // Execute the request and obtain the response.
            HttpResponse addUtterancesResponse = addUtterancesClient.execute(addUtterancesRequest);
            HttpEntity addUtterancesEntity = addUtterancesResponse.getEntity();

            // Print the response on the console.
            if (addUtterancesEntity != null)
            {
                System.out.println(EntityUtils.toString(addUtterancesEntity));
            }


            // Train the model.

            // Create the request.
            HttpClient trainClient = HttpClients.createDefault();
            HttpPost trainRequest = new HttpPost(trainURI);

            // Add the headers.
            trainRequest.setHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key",Key);
            trainRequest.setHeader("Content-type","application/json");

            // Execute the request and obtain the response.
            HttpResponse trainResponse = trainClient.execute(trainRequest);
            HttpEntity trainEntity = trainResponse.getEntity();

            // Print the response on the console.
            if (trainEntity != null)
            {
                System.out.println(EntityUtils.toString(trainEntity));
            }


            // Get the training status.


            // Create the request.
            HttpClient trainStatusClient = HttpClients.createDefault();
            HttpGet trainStatusRequest = new HttpGet(trainURI);

            // Add the headers.
            trainStatusRequest.setHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key",Key);
            trainStatusRequest.setHeader("Content-type","application/json");

            // Execute the request and obtain the response.
            HttpResponse trainStatusResponse = trainStatusClient.execute(trainStatusRequest);
            HttpEntity trainStatusEntity = trainStatusResponse.getEntity();

            // Print the response on the console.
            if (trainStatusEntity != null)
            {
                System.out.println(EntityUtils.toString(trainStatusEntity));
            }
        }

        // Display errors if they occur.
        catch (Exception e)
        {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
    }
}
  1. 将以 YOUR- 开头的值替换为你自己的值。

    信息 目的
    YOUR-APP-ID LUIS 应用 ID。
    YOUR-AUTHORING-KEY 32 字符创作密钥。
    YOUR-AUTHORING-ENDPOINT 创作 URL 终结点。 例如,https://replace-with-your-resource-name.api.cognitive.azure.cn/。 在创建资源时设置资源名称。

    分配的密钥和资源可以在 LUIS 门户的“Azure 资源”页上的“管理”部分中看到。 应用 ID 可以在“应用程序设置”页的同一“管理”部分中找到。

    重要

    完成后,请记住将密钥从代码中删除,并且永远不要公开发布该密钥。 对于生产来说,请使用安全的方式存储和访问凭据,例如 Azure Key Vault。 有关详细信息,请参阅 Azure AI 服务安全性一文。

  2. 在创建 Model.java 文件的同一目录中,在命令提示符下输入以下命令来编译 Java 文件:

    • 如果使用的是 Windows,请使用此命令:javac -cp ";lib/*" Model.java
    • 如果使用的是 macOS 或 Linux,请使用此命令:javac -cp ":lib/*" Model.java
  3. 通过在命令提示符下输入以下文本从命令行运行 Java 应用程序:

    • 如果使用的是 Windows,请使用此命令:java -cp ";lib/*" Model
    • 如果使用的是 macOS 或 Linux,请使用此命令:java -cp ":lib/*" Model
  4. 查看创作响应:

    [{"value":{"ExampleId":1137150691,"UtteranceText":"order a pizza"},"hasError":false},{"value":{"ExampleId":1137150692,"UtteranceText":"order a large pepperoni pizza"},"hasError":false},{"value":{"ExampleId":1137150693,"UtteranceText":"i want two large pepperoni pizzas on thin crust"},"hasError":false}]
    {"statusId":9,"status":"Queued"}
    [{"modelId":"edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583","details":{"statusId":3,"status":"InProgress","exampleCount":0,"progressSubstatus":"CollectingData"}}]
    

    下面是为提高可读性而进行了格式设置的输出:

    [
      {
        "value": {
          "ExampleId": 1137150691,
          "UtteranceText": "order a pizza"
        },
        "hasError": false
      },
      {
        "value": {
          "ExampleId": 1137150692,
          "UtteranceText": "order a large pepperoni pizza"
        },
        "hasError": false
      },
      {
        "value": {
          "ExampleId": 1137150693,
          "UtteranceText": "i want two large pepperoni pizzas on thin crust"
        },
        "hasError": false
      }
    ]
    {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued"
    }
    [
      {
        "modelId": "edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583",
        "details": {
          "statusId": 3,
          "status": "InProgress",
          "exampleCount": 0,
          "progressSubstatus": "CollectingData"
        }
      }
    ]
    

清理资源

完成本快速入门后,请从文件系统中删除项目文件夹。

后续步骤

应用的最佳实践

参考文档 | 示例

先决条件

示例话语 JSON 文件

示例言语采用特定格式。

text 字段包含示例话语的文本。 intentName 字段必须对应于 LUIS 应用中的现有意向名称。 entityLabels 字段是必填的。 如果不想标记任何实体,请提供一个空数组。

如果 entityLabels 数组不为空,则 startCharIndexendCharIndex 需要标记 entityName 字段中引用的实体。 该索引从零开始。 如果标签的起始或结尾位于文本中的空白处,则添加话语的 API 调用将失败。

[
  {
    "text": "order a pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "order a large pepperoni pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 14,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 8,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "I want two large pepperoni pizzas on thin crust",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 17,
        "endCharIndex": 32
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 11,
        "endCharIndex": 15
      },
      {
        "entityName": "Quantity",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 9
      },
      {
        "entityName": "Crust",
        "startCharIndex": 37,
        "endCharIndex": 46
      }
    ]
  }
]

创建 Pizza 应用

创建披萨应用。

  1. 选择 pizza-app-for-luis-v6.json,打开 pizza-app-for-luis.json 文件的 GitHub 页面。
  2. 右键单击或长按“原始”按钮,然后选择“将链接另存为”,将 保存到计算机。
  3. 登录到 LUIS 门户
  4. 选择我的应用
  5. 在“我的应用”页面上,选择“+ 新建用于对话的应用” 。
  6. 选择“导入为 JSON”。
  7. 在“导入新应用”对话框中,选择“选择文件”按钮 。
  8. 选择下载的 pizza-app-for-luis.json 文件,然后选择“打开”。
  9. 在“导入新应用”对话框的“名称”字段中,输入 Pizza 应用的名称,然后选择“完成”按钮 。

随即导入应用。

如果看到一个对话框“如何创建有效的 LUIS 应用”,关闭该对话框。

训练并发布 Pizza 应用

Pizza 应用中应会显示“意向”页面,其中显示了一个意向列表。

  1. 在 LUIS 网站的右上方,选择“训练”按钮。

    “训练”按钮

  2. 当“训练”按钮处于禁用状态时,即表示训练完成。

若要在聊天机器人或其他客户端应用程序中接收 LUIS 预测,需要将应用发布到预测终结点。

  1. 在右上方的导航栏中选择“发布”。

    用于发布到终结点的按钮的屏幕截图。

  2. 选择“生产”槽,然后选择“完成” 。

    LUIS 发布到终结点的屏幕截图。

  3. 在通知中选择“访问终结点 URL”,以转到“Azure 资源”页 。 只有你拥有与应用关联的预测资源时,才能看到 URL。 还可以单击“管理”来找到“Azure 资源”页 。

    显示该应用已发布的消息的屏幕截图。

向披萨应用添加创作资源

  1. 选择“管理”。
  2. 选择“Azure 资源”。
  3. 选择“创作资源”。
  4. 选择“更改创作资源”。

如果你有创作资源,请输入你的创作资源的租户名称、订阅名称以及 LUIS 资源名称。

如果你没有创作资源:

  1. 选择“新建资源”。
  2. 输入租户名称、资源名称、订阅名称和 Azure 资源组名称。

现在 Pizza 应用可以使用了。

记录 Pizza 应用的访问值

若要使用新的披萨应用,你需要该披萨应用的应用 ID、授权密钥和授权终结点。 若要获取预测,需要单独的预测终结点和预测密钥。

若要查找这些值:

  1. 在“意向”页面,选择“管理” 。
  2. 在“应用程序设置”页面,记录“应用 ID” 。
  3. 选择“Azure 资源”。
  4. 选择“创作资源”。
  5. 从“创作资源”和“预测资源”选项卡,记录“主键” 。 此值是你的创作密钥。
  6. 记录“终结点 URL”。 此值是你的创作终结点。

以编程方式更改模型

  1. 创建名为 predict.go 的新文件。 添加以下代码:
//
// This quickstart shows how to add utterances to a LUIS model using the REST APIs.
//

// dependencies
package main
import (
	"fmt"
	"net/http"
	"io/ioutil"
	"log"
	"strings"
)

// main function
func main() {

	//////////
    // Values to modify.

	// YOUR-APP-ID: The App ID GUID found on the luis.azure.cn Application Settings page.
	var appID = "PASTE_YOUR_LUIS_APP_ID_HERE"

	// YOUR-AUTHORING-KEY: Your LUIS authoring key, 32 character value.
	var authoringKey = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_SUBSCRIPTION_KEY_HERE"

	//  YOUR-AUTHORING-ENDPOINT: Replace this with your authoring key endpoint.
    // For example, "https://your-resource-name.cognitiveservices.azure.cn/"
	var endpoint = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_ENDPOINT_HERE"

	// NOTE: Replace this your version number. The Pizza app uses a version number of "0.1".
	var version = "0.1"
	//////////

	var exampleUtterances = "[{'text': 'order a pizza', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 12}]}, {'text': 'order a large pepperoni pizza', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'FullPizzaWithModifiers', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'PizzaType', 'startCharIndex': 14, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'Size', 'startCharIndex': 8, 'endCharIndex': 12}]}, {'text': 'I want two large pepperoni pizzas on thin crust', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 46}, {'entityName': 'FullPizzaWithModifiers', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 46}, {'entityName': 'PizzaType', 'startCharIndex': 17, 'endCharIndex': 32}, {'entityName': 'Size', 'startCharIndex': 11, 'endCharIndex': 15}, {'entityName': 'Quantity', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 9}, {'entityName': 'Crust', 'startCharIndex': 37, 'endCharIndex': 46}]}]"

	fmt.Println("add example utterances requested")
	addUtterance(authoringKey, appID, version, exampleUtterances, endpoint)

	fmt.Println("training selected")
	requestTraining(authoringKey, appID, version, endpoint)

	fmt.Println("training status selected")
	getTrainingStatus(authoringKey, appID, version, endpoint)
}

// Send the list of utterances to the model.
func addUtterance(authoringKey string, appID string,  version string, labeledExampleUtterances string, endpoint string){

	var authoringUrl = fmt.Sprintf("%sluis/authoring/v3.0-preview/apps/%s/versions/%s/examples", endpoint, appID, version)

	httpRequest("POST", authoringUrl, authoringKey, labeledExampleUtterances)
}

// Request training.
func requestTraining(authoringKey string, appID string,  version string, endpoint string){

	trainApp("POST", authoringKey, appID, version, endpoint)
}


func trainApp(httpVerb string, authoringKey string, appID string,  version string, endpoint string){

	var authoringUrl = fmt.Sprintf("%sluis/authoring/v3.0-preview/apps/%s/versions/%s/train", endpoint, appID, version)

	httpRequest(httpVerb,authoringUrl, authoringKey, "")
}


func getTrainingStatus(authoringKey string, appID string, version string, endpoint string){

	trainApp("GET", authoringKey, appID, version, endpoint)
}

// generic HTTP request
// includes setting header with authoring key
func httpRequest(httpVerb string, url string, authoringKey string, body string){

	client := &http.Client{}

	request, err := http.NewRequest(httpVerb, url, strings.NewReader(body))
	request.Header.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", authoringKey)

	fmt.Println("body")
	fmt.Println(body)

	response, err := client.Do(request)

	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	} else {
		defer response.Body.Close()

		contents, err := ioutil.ReadAll(response.Body)

		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		fmt.Println("   ", response.StatusCode)
		fmt.Println(string(contents))
	}
}
  1. 将以 YOUR- 开头的值替换为你自己的值。

    信息 目的
    YOUR-APP-ID LUIS 应用 ID。
    YOUR-AUTHORING-KEY 32 字符创作密钥。
    YOUR-AUTHORING-ENDPOINT 创作 URL 终结点。 例如,https://replace-with-your-resource-name.api.cognitive.azure.cn/。 在创建资源时设置资源名称。

    分配的密钥和资源可以在 LUIS 门户的“Azure 资源”页上的“管理”部分中看到。 应用 ID 可以在“应用程序设置”页的同一“管理”部分中找到。

    重要

    完成后,请记住将密钥从代码中删除,并且永远不要公开发布该密钥。 对于生产来说,请使用安全的方式存储和访问凭据,例如 Azure Key Vault。 有关详细信息,请参阅 Azure AI 服务安全性一文。

  2. 在创建该文件的同一目录中,在命令提示符下输入以下命令来编译 Go 文件:

    go build model.go
    
  3. 通过在命令提示符下输入以下文本从命令行运行 Go 应用程序:

    go run model.go
    
  4. 查看创作响应:

    add example utterances requested
    body
    [{'text': 'order a pizza', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 12}]}, {'text': 'order a large pepperoni pizza', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'FullPizzaWithModifiers', 'startCharIndex': 6, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'PizzaType', 'startCharIndex': 14, 'endCharIndex': 28}, {'entityName': 'Size', 'startCharIndex': 8, 'endCharIndex': 12}]}, {'text': 'I want two large pepperoni pizzas on thin crust', 'intentName': 'ModifyOrder', 'entityLabels': [{'entityName': 'Order', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 46}, {'entityName': 'FullPizzaWithModifiers', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 46}, {'entityName': 'PizzaType', 'startCharIndex': 17, 'endCharIndex': 32}, {'entityName': 'Size', 'startCharIndex': 11, 'endCharIndex': 15}, {'entityName': 'Quantity', 'startCharIndex': 7, 'endCharIndex': 9}, {'entityName': 'Crust', 'startCharIndex': 37, 'endCharIndex': 46}]}]
        201
    [{"value":{"ExampleId":1137150691,"UtteranceText":"order a pizza"},"hasError":false},{"value":{"ExampleId":1137150692,"UtteranceText":"order a large pepperoni pizza"},"hasError":false},{"value":{"ExampleId":1137150693,"UtteranceText":"i want two large pepperoni pizzas on thin crust"},"hasError":false}]
    training selected
    body
    
        202
    {"statusId":9,"status":"Queued"}
    training status selected
    body
    
        200
    [{"modelId":"edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}},{"modelId":"9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583","details":{"statusId":9,"status":"Queued","exampleCount":0}}]
    

    下面是为提高可读性而进行了格式设置的输出:

    add example utterances requested
    body
    [
      {
        'text': 'order a pizza',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
          {
            'entityName': 'Order',
            'startCharIndex': 6,
            'endCharIndex': 12
          }
        ]
      },
      {
        'text': 'order a large pepperoni pizza',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
          {
            'entityName': 'Order',
            'startCharIndex': 6,
            'endCharIndex': 28
          },
          {
            'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
            'startCharIndex': 6,
            'endCharIndex': 28
          },
          {
            'entityName': 'PizzaType',
            'startCharIndex': 14,
            'endCharIndex': 28
          },
          {
            'entityName': 'Size',
            'startCharIndex': 8,
            'endCharIndex': 12
          }
        ]
      },
      {
        'text': 'I want two large pepperoni pizzas on thin crust',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
          {
            'entityName': 'Order',
            'startCharIndex': 7,
            'endCharIndex': 46
          },
          {
            'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
            'startCharIndex': 7,
            'endCharIndex': 46
          },
          {
            'entityName': 'PizzaType',
            'startCharIndex': 17,
            'endCharIndex': 32
          },
          {
            'entityName': 'Size',
            'startCharIndex': 11,
            'endCharIndex': 15
          },
          {
            'entityName': 'Quantity',
            'startCharIndex': 7,
            'endCharIndex': 9
          },
          {
            'entityName': 'Crust',
            'startCharIndex': 37,
            'endCharIndex': 46
          }
        ]
      }
    ]
    
        201
    [
      {
        "value": {
          "ExampleId": 1137150691,
          "UtteranceText": "order a pizza"
        },
        "hasError": false
      },
      {
        "value": {
          "ExampleId": 1137150692,
          "UtteranceText": "order a large pepperoni pizza"
        },
        "hasError": false
      },
      {
        "value": {
          "ExampleId": 1137150693,
          "UtteranceText": "i want two large pepperoni pizzas on thin crust"
        },
        "hasError": false
      }
    ]
    training selected
    body
    
        202
    {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued"
    }
    training status selected
    body
    
        200
    [
      {
        "modelId": "edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      }
    ]
    

清理资源

完成本快速入门后,请从文件系统中删除该文件。

后续步骤

应用的最佳实践

参考文档 | 示例

先决条件

示例话语 JSON 文件

示例言语采用特定格式。

text 字段包含示例话语的文本。 intentName 字段必须对应于 LUIS 应用中的现有意向名称。 entityLabels 字段是必填的。 如果不想标记任何实体,请提供一个空数组。

如果 entityLabels 数组不为空,则 startCharIndexendCharIndex 需要标记 entityName 字段中引用的实体。 该索引从零开始。 如果标签的起始或结尾位于文本中的空白处,则添加话语的 API 调用将失败。

[
  {
    "text": "order a pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "order a large pepperoni pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 14,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 8,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "I want two large pepperoni pizzas on thin crust",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 17,
        "endCharIndex": 32
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 11,
        "endCharIndex": 15
      },
      {
        "entityName": "Quantity",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 9
      },
      {
        "entityName": "Crust",
        "startCharIndex": 37,
        "endCharIndex": 46
      }
    ]
  }
]

创建 Node.js 项目

  1. 创建一个新文件夹以保存 Node.js 项目,例如 node-model-with-rest

  2. 打开新的命令提示符,导航到你创建的文件夹,并执行以下命令:

    npm init
    

    在每个提示符下按 Enter 以接受默认设置。

  3. 输入以下命令安装“请求-承诺”模块:

    npm install --save request
    npm install --save request-promise
    npm install --save querystring
    

以编程方式更改模型

  1. 创建名为 model.js 的新文件。 添加以下代码:
//
// This quickstart shows how to add utterances to a LUIS model using the REST APIs.
//

var request = require('request-promise');

//////////
// Values to modify.

// YOUR-APP-ID: The App ID GUID found on the luis.azure.cn Application Settings page.
const LUIS_appId = "PASTE_YOUR_LUIS_APP_ID_HERE";

// YOUR-AUTHORING-KEY: Your LUIS authoring key, 32 character value.
const LUIS_authoringKey = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_SUBSCRIPTION_KEY_HERE";

// YOUR-AUTHORING-ENDPOINT: Replace this with your authoring key endpoint.
// For example, "https://your-resource-name.cognitiveservices.azure.cn/"
const LUIS_endpoint = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_ENDPOINT_HERE";

// NOTE: Replace this your version number. The Pizza app uses a version number of "0.1".
const LUIS_versionId = "0.1";
//////////

const addUtterancesURI = `${LUIS_endpoint}luis/authoring/v3.0-preview/apps/${LUIS_appId}/versions/${LUIS_versionId}/examples`;
const addTrainURI = `${LUIS_endpoint}luis/authoring/v3.0-preview/apps/${LUIS_appId}/versions/${LUIS_versionId}/train`;

const utterances = [
    {
        'text': 'order a pizza',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
            {
                'entityName': 'Order',
                'startCharIndex': 6,
                'endCharIndex': 12
            }
        ]
    },
    {
        'text': 'order a large pepperoni pizza',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
            {
                'entityName': 'Order',
                'startCharIndex': 6,
                'endCharIndex': 28
            },
            {
                'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
                'startCharIndex': 6,
                'endCharIndex': 28
            },
            {
                'entityName': 'PizzaType',
                'startCharIndex': 14,
                'endCharIndex': 28
            },
            {
                'entityName': 'Size',
                'startCharIndex': 8,
                'endCharIndex': 12
            }
        ]
    },
    {
        'text': 'I want two large pepperoni pizzas on thin crust',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
            {
                'entityName': 'Order',
                'startCharIndex': 7,
                'endCharIndex': 46
            },
            {
                'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
                'startCharIndex': 7,
                'endCharIndex': 46
            },
            {
                'entityName': 'PizzaType',
                'startCharIndex': 17,
                'endCharIndex': 32
            },
            {
                'entityName': 'Size',
                'startCharIndex': 11,
                'endCharIndex': 15
            },
            {
                'entityName': 'Quantity',
                'startCharIndex': 7,
                'endCharIndex': 9
            },
            {
                'entityName': 'Crust',
                'startCharIndex': 37,
                'endCharIndex': 46
            }
        ]
    }
];

// Main function.
const main = async() =>{

    await addUtterances(utterances);
    await train("POST");
    await train("GET");

}

// Adds the utterances to the model.
const addUtterances = async (utterances) => {

    const options = {
        uri: addUtterancesURI,
        method: 'POST',
        headers: {
            'Ocp-Apim-Subscription-Key': LUIS_authoringKey
        },
        json: true,
        body: utterances
    };

    const response = await request(options)
    console.log("addUtterance:\n" + JSON.stringify(response, null, 2));
}

// With verb === "POST", sends a training request.
// With verb === "GET", obtains the training status.
const train = async (verb) => {

    const options = {
        uri: addTrainURI,
        method: verb,
        headers: {
            'Ocp-Apim-Subscription-Key': LUIS_authoringKey
        },
        json: true,
        body: null // The body can be empty for a training request
    };

    const response = await request(options)
    console.log("train " + verb + ":\n" + JSON.stringify(response, null, 2));
}

// MAIN
main().then(() => console.log("done")).catch((err)=> console.log(err));
  1. 将以 YOUR- 开头的值替换为你自己的值。

    信息 目的
    YOUR-APP-ID LUIS 应用 ID。
    YOUR-AUTHORING-KEY 32 字符创作密钥。
    YOUR-AUTHORING-ENDPOINT 创作 URL 终结点。 例如,https://replace-with-your-resource-name.api.cognitive.azure.cn/。 在创建资源时设置资源名称。

    分配的密钥和资源可以在 LUIS 门户的“Azure 资源”页上的“管理”部分中看到。 应用 ID 可以在“应用程序设置”页的同一“管理”部分中找到。

    重要

    完成后,请记住将密钥从代码中删除,并且永远不要公开发布该密钥。 对于生产来说,请使用安全的方式存储和访问凭据,例如 Azure Key Vault。 有关详细信息,请参阅 Azure AI 服务安全性一文。

  2. 在命令提示符处,输入下列命令以运行项目:

    node model.js
    
  3. 查看创作响应:

    addUtterance:
    [
      {
        "value": {
          "ExampleId": 1137150691,
          "UtteranceText": "order a pizza"
        },
        "hasError": false
      },
      {
        "value": {
          "ExampleId": 1137150692,
          "UtteranceText": "order a large pepperoni pizza"
        },
        "hasError": false
      },
      {
        "value": {
          "ExampleId": 1137150693,
          "UtteranceText": "i want two large pepperoni pizzas on thin crust"
        },
        "hasError": false
      }
    ]
    train POST:
    {
      "statusId": 9,
      "status": "Queued"
    }
    train GET:
    [
      {
        "modelId": "edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      },
      {
        "modelId": "9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583",
        "details": {
          "statusId": 9,
          "status": "Queued",
          "exampleCount": 0
        }
      }
    ]
    done
    

清理资源

完成本快速入门后,请从文件系统中删除项目文件夹。

后续步骤

应用的最佳实践

参考文档 | 示例

先决条件

示例话语 JSON 文件

示例言语采用特定格式。

text 字段包含示例话语的文本。 intentName 字段必须对应于 LUIS 应用中的现有意向名称。 entityLabels 字段是必填的。 如果不想标记任何实体,请提供一个空数组。

如果 entityLabels 数组不为空,则 startCharIndexendCharIndex 需要标记 entityName 字段中引用的实体。 该索引从零开始。 如果标签的起始或结尾位于文本中的空白处,则添加话语的 API 调用将失败。

[
  {
    "text": "order a pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "order a large pepperoni pizza",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 6,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 14,
        "endCharIndex": 28
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 8,
        "endCharIndex": 12
      }
    ]
  },
  {
    "text": "I want two large pepperoni pizzas on thin crust",
    "intentName": "ModifyOrder",
    "entityLabels": [
      {
        "entityName": "Order",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "FullPizzaWithModifiers",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 46
      },
      {
        "entityName": "PizzaType",
        "startCharIndex": 17,
        "endCharIndex": 32
      },
      {
        "entityName": "Size",
        "startCharIndex": 11,
        "endCharIndex": 15
      },
      {
        "entityName": "Quantity",
        "startCharIndex": 7,
        "endCharIndex": 9
      },
      {
        "entityName": "Crust",
        "startCharIndex": 37,
        "endCharIndex": 46
      }
    ]
  }
]

创建 Pizza 应用

创建披萨应用。

  1. 选择 pizza-app-for-luis-v6.json,打开 pizza-app-for-luis.json 文件的 GitHub 页面。
  2. 右键单击或长按“原始”按钮,然后选择“将链接另存为”,将 保存到计算机。
  3. 登录到 LUIS 门户
  4. 选择我的应用
  5. 在“我的应用”页面上,选择“+ 新建用于对话的应用” 。
  6. 选择“导入为 JSON”。
  7. 在“导入新应用”对话框中,选择“选择文件”按钮 。
  8. 选择下载的 pizza-app-for-luis.json 文件,然后选择“打开”。
  9. 在“导入新应用”对话框的“名称”字段中,输入 Pizza 应用的名称,然后选择“完成”按钮 。

随即导入应用。

如果看到一个对话框“如何创建有效的 LUIS 应用”,关闭该对话框。

训练并发布 Pizza 应用

Pizza 应用中应会显示“意向”页面,其中显示了一个意向列表。

  1. 在 LUIS 网站的右上方,选择“训练”按钮。

    “训练”按钮

  2. 当“训练”按钮处于禁用状态时,即表示训练完成。

若要在聊天机器人或其他客户端应用程序中接收 LUIS 预测,需要将应用发布到预测终结点。

  1. 在右上方的导航栏中选择“发布”。

    用于发布到终结点的按钮的屏幕截图。

  2. 选择“生产”槽,然后选择“完成” 。

    LUIS 发布到终结点的屏幕截图。

  3. 在通知中选择“访问终结点 URL”,以转到“Azure 资源”页 。 只有你拥有与应用关联的预测资源时,才能看到 URL。 还可以单击“管理”来找到“Azure 资源”页 。

    显示该应用已发布的消息的屏幕截图。

向披萨应用添加创作资源

  1. 选择“管理”。
  2. 选择“Azure 资源”。
  3. 选择“创作资源”。
  4. 选择“更改创作资源”。

如果你有创作资源,请输入你的创作资源的租户名称、订阅名称以及 LUIS 资源名称。

如果你没有创作资源:

  1. 选择“新建资源”。
  2. 输入租户名称、资源名称、订阅名称和 Azure 资源组名称。

现在 Pizza 应用可以使用了。

记录 Pizza 应用的访问值

若要使用新的披萨应用,你需要该披萨应用的应用 ID、授权密钥和授权终结点。 若要获取预测,需要单独的预测终结点和预测密钥。

若要查找这些值:

  1. 在“意向”页面,选择“管理” 。
  2. 在“应用程序设置”页面,记录“应用 ID” 。
  3. 选择“Azure 资源”。
  4. 选择“创作资源”。
  5. 从“创作资源”和“预测资源”选项卡,记录“主键” 。 此值是你的创作密钥。
  6. 记录“终结点 URL”。 此值是你的创作终结点。

以编程方式更改模型

  1. 创建名为 model.py 的新文件。 添加以下代码:
########### Python 3.6 #############

#
# This quickstart shows how to add utterances to a LUIS model using the REST APIs.
#

import requests

try:

    ##########
    # Values to modify.

    # YOUR-APP-ID: The App ID GUID found on the luis.azure.cn Application Settings page.
    appId = "PASTE_YOUR_LUIS_APP_ID_HERE"

    # YOUR-AUTHORING-KEY: Your LUIS authoring key, 32 character value.
    authoring_key = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_SUBSCRIPTION_KEY_HERE"

    # YOUR-AUTHORING-ENDPOINT: Replace this with your authoring key endpoint.
    # For example, "https://your-resource-name.cognitiveservices.azure.cn/"
    authoring_endpoint = "PASTE_YOUR_LUIS_AUTHORING_ENDPOINT_HERE"

    # The version number of your LUIS app
    app_version = "0.1"
    ##########

    # The headers to use in this REST call.
    headers = {'Ocp-Apim-Subscription-Key': authoring_key}

    # The URL parameters to use in this REST call.
    params ={
        #'timezoneOffset': '0',
        #'verbose': 'true',
        #'show-all-intents': 'true',
        #'spellCheck': 'false',
        #'staging': 'false'
    }

    # List of example utterances to send to the LUIS app.
    data = """[
    {
        'text': 'order a pizza',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
            {
                'entityName': 'Order',
                'startCharIndex': 6,
                'endCharIndex': 12
            }
        ]
    },
    {
        'text': 'order a large pepperoni pizza',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
            {
                'entityName': 'Order',
                'startCharIndex': 6,
                'endCharIndex': 28
            },
            {
                'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
                'startCharIndex': 6,
                'endCharIndex': 28
            },
            {
                'entityName': 'PizzaType',
                'startCharIndex': 14,
                'endCharIndex': 28
            },
            {
                'entityName': 'Size',
                'startCharIndex': 8,
                'endCharIndex': 12
            }
        ]
    },
    {
        'text': 'I want two large pepperoni pizzas on thin crust',
        'intentName': 'ModifyOrder',
        'entityLabels': [
            {
                'entityName': 'Order',
                'startCharIndex': 7,
                'endCharIndex': 46
            },
            {
                'entityName': 'FullPizzaWithModifiers',
                'startCharIndex': 7,
                'endCharIndex': 46
            },
            {
                'entityName': 'PizzaType',
                'startCharIndex': 17,
                'endCharIndex': 32
            },
            {
                'entityName': 'Size',
                'startCharIndex': 11,
                'endCharIndex': 15
            },
            {
                'entityName': 'Quantity',
                'startCharIndex': 7,
                'endCharIndex': 9
            },
            {
                'entityName': 'Crust',
                'startCharIndex': 37,
                'endCharIndex': 46
            }
        ]
    }
]
"""


    # Make the REST call to POST the list of example utterances.
    response = requests.post(f'{authoring_endpoint}luis/authoring/v3.0-preview/apps/{appId}/versions/{app_version}/examples',
        headers=headers, params=params, data=data)

    # Display the results on the console.
    print('Add the list of utterances:')
    print(response.json())


    # Make the REST call to initiate a training session.
    response = requests.post(f'{authoring_endpoint}luis/authoring/v3.0-preview/apps/{appId}/versions/{app_version}/train',
        headers=headers, params=params, data=None)

    # Display the results on the console.
    print('Request training:')
    print(response.json())


    # Make the REST call to request the status of training.
    response = requests.get(f'{authoring_endpoint}luis/authoring/v3.0-preview/apps/{appId}/versions/{app_version}/train',
        headers=headers, params=params, data=None)

    # Display the results on the console.
    print('Request training status:')
    print(response.json())


except Exception as e:
    # Display the error string.
    print(f'{e}')
  1. 将以 YOUR- 开头的值替换为你自己的值。

    信息 目的
    YOUR-APP-ID LUIS 应用 ID。
    YOUR-AUTHORING-KEY 32 字符创作密钥。
    YOUR-AUTHORING-ENDPOINT 创作 URL 终结点。 例如,https://replace-with-your-resource-name.api.cognitive.azure.cn/。 在创建资源时设置资源名称。

    分配的密钥和资源可以在 LUIS 门户的“Azure 资源”页上的“管理”部分中看到。 应用 ID 可以在“应用程序设置”页的同一“管理”部分中找到。

    重要

    完成后,请记住将密钥从代码中删除,并且永远不要公开发布该密钥。 对于生产来说,请使用安全的方式存储和访问凭据,例如 Azure Key Vault。 有关详细信息,请参阅 Azure AI 服务安全性一文。

  2. 在创建该文件的同一目录中,在命令提示符下输入以下命令来运行文件:

    python model.py
    
  3. 查看创作响应:

    Add the list of utterances:
    [{'value': {'ExampleId': 1137150691, 'UtteranceText': 'order a pizza'}, 'hasError': False}, {'value': {'ExampleId': 1137150692, 'UtteranceText': 'order a large pepperoni pizza'}, 'hasError': False}, {'value': {'ExampleId': 1137150693, 'UtteranceText': 'i want two large pepperoni pizzas on thin crust'}, 'hasError': False}]
    Request training:
    {'statusId': 9, 'status': 'Queued'}
    Request training status:
    [{'modelId': 'edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f', 'details': {'statusId': 3, 'status': 'InProgress', 'exampleCount': 0, 'progressSubstatus': 'CollectingData'}}, {'modelId': 'a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37', 'details': {'statusId': 3, 'status': 'InProgress', 'exampleCount': 0, 'progressSubstatus': 'CollectingData'}}, {'modelId': '3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9', 'details': {'statusId': 3, 'status': 'InProgress', 'exampleCount': 0, 'progressSubstatus': 'CollectingData'}}, {'modelId': 'e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c', 'details': {'statusId': 3, 'status': 'InProgress', 'exampleCount': 0, 'progressSubstatus': 'CollectingData'}}, {'modelId': '031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000', 'details': {'statusId': 3, 'status': 'InProgress', 'exampleCount': 0, 'progressSubstatus': 'CollectingData'}}, {'modelId': '9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583', 'details': {'statusId': 3, 'status': 'InProgress', 'exampleCount': 0, 'progressSubstatus': 'CollectingData'}}]
    

    下面是为提高可读性而进行了格式设置的输出:

    Add the list of utterances:
    [
      {
        'value': {
          'ExampleId': 1137150691,
          'UtteranceText': 'order a pizza'
        },
        'hasError': False
      },
      {
        'value': {
          'ExampleId': 1137150692,
          'UtteranceText': 'order a large pepperoni pizza'
        },
        'hasError': False
      },
      {
        'value': {
          'ExampleId': 1137150693,
          'UtteranceText': 'i want two large pepperoni pizzas on thin crust'
        },
        'hasError': False
      }
    ]
    
    Request training:
    {
      'statusId': 9,
      'status': 'Queued'
    }
    
    Request training status:
    [
      {
        'modelId': 'edb46abf-0000-41ab-beb2-a41a0fe1630f',
        'details': {
          'statusId': 3,
          'status': 'InProgress',
          'exampleCount': 0,
          'progressSubstatus': 'CollectingData'
        }
      },
      {
        'modelId': 'a5030be2-616c-4648-bf2f-380fa9417d37',
        'details': {
          'statusId': 3,
          'status': 'InProgress',
          'exampleCount': 0,
          'progressSubstatus': 'CollectingData'
        }
      },
      {
        'modelId': '3f2b1f31-a3c3-4fbd-8182-e9d9dbc120b9',
        'details': {
          'statusId': 3,
          'status': 'InProgress',
          'exampleCount': 0,
          'progressSubstatus': 'CollectingData'
        }
      },
      {
        'modelId': 'e4b6704b-1636-474c-9459-fe9ccbeba51c',
        'details': {
          'statusId': 3,
          'status': 'InProgress',
          'exampleCount': 0,
          'progressSubstatus': 'CollectingData'
        }
      },
      {
        'modelId': '031d3777-2a00-4a7a-9323-9a3280a30000',
        'details': {
          'statusId': 3,
          'status': 'InProgress',
          'exampleCount': 0,
          'progressSubstatus': 'CollectingData'
        }
      },
      {
        'modelId': '9250e7a1-06eb-4413-9432-ae132ed32583',
        'details': {
          'statusId': 3,
          'status': 'InProgress',
          'exampleCount': 0,
          'progressSubstatus': 'CollectingData'
        }
      }
    ]
    

清理资源

完成本快速入门后,请从文件系统中删除该文件。

后续步骤

应用的最佳实践