Che cos'è il flusso di lavoro di orchestrazione?
Il flusso di lavoro di orchestrazione è una delle funzionalità offerte da Lingua di Azure AI. Si tratta di un servizio API basato sul cloud che applica l'intelligenza di apprendimento automatico per creare modelli di orchestrazione per connettere applicazioni di comprensione del linguaggio di conversazione (CLU), progetti di risposta alle domande e LUIS. Creando un flusso di lavoro di orchestrazione, gli sviluppatori possono contrassegnarlo in modo iterativo, eseguire il training e valutare le prestazioni del modello prima di renderlo disponibile per l'utilizzo. Per semplificare la compilazione e la personalizzazione del modello, il servizio offre un portale Web personalizzato accessibile tramite Language Studio. È possibile iniziare facilmente a usare il servizio seguendo la procedura descritta in questa guida di avvio rapido.
Questa documentazione contiene i tipi di articoli seguenti:
- Gli avvii rapidi, ovvero istruzioni introduttive su come eseguire richieste al servizio.
- I concetti forniscono spiegazioni delle funzionalità e delle caratteristiche del servizio.
- Le guide pratiche contengono istruzioni per usare il servizio con modalità più specifiche o personalizzate.
Esempi di scenari d'uso
Il flusso di lavoro di orchestrazione può essere usato in più scenari in un'ampia gamma di settori. Alcuni esempi sono:
Chatbot aziendale
In un'azienda di grandi dimensioni, un chatbot aziendale può gestire una varietà di attività dei dipendenti. Può essere in grado di gestire le domande frequenti gestite da una knowledge base di risposte alle domande personalizzate, una competenza specifica del calendario servita dalla comprensione del linguaggio di conversazione e una competenza di feedback del colloquio servita da LUIS. Il bot deve essere in grado di instradare in modo appropriato le richieste in ingresso al servizio corretto. Il flusso di lavoro di orchestrazione consente di connettere tali competenze a un progetto che gestisce il routing delle richieste in ingresso in modo appropriato per supportare il bot aziendale.
Ciclo di vita dello sviluppo del progetto
La creazione di un progetto del flusso di lavoro di orchestrazione prevede in genere diversi passaggi.
Per sfruttare al meglio il modello, seguire questa procedura:
Definire lo schema: conoscere i dati e definire le azioni e le informazioni pertinenti che devono essere riconosciute dalle espressioni di input dell'utente. Creare le finalità da assegnare alle espressioni dell'utente e ai progetti da connettere al progetto di orchestrazione.
Etichettare i dati: la qualità dell'assegnazione di tag ai dati è un fattore chiave per determinare le prestazioni del modello.
Eseguire il training di un modello: il modello inizia ad apprendere dai dati con tag.
Visualizzare le prestazioni del modello: visualizzare i dettagli di valutazione per il modello per determinare il livello di prestazioni quando vengono introdotti nuovi dati.
Migliorare il modello: dopo aver esaminato le prestazioni del modello, è possibile apprendere come migliorare il modello.
La distribuzione di un modello consente di renderlo disponibile per l'uso tramite l'API di previsione.
Prevedere le finalità: usare il modello personalizzato per prevedere le finalità dalle espressioni dell'utente.
Documentazione di riferimento ed esempi di codice
Quando si usa il flusso di lavoro di orchestrazione, vedere la documentazione di riferimento e gli esempi seguenti per Lingua di Azure AI:
| Lingua / opzione di sviluppo | Documentazione di riferimento | Esempi |
|---|---|---|
| API REST (creazione) | Documentazione relativa all'API REST | |
| API REST (runtime) | Documentazione relativa all'API REST | |
| C# (runtime) | Documentazione di C# | Esempi per C# |
| Python (runtime) | Documentazione di Python | Esempi per Python |
Intelligenza artificiale responsabile
Un sistema IA include non solo la tecnologia, ma anche le persone che la useranno, le persone che interessa e l'ambiente di distribuzione. Leggere le note sulla trasparenza per la comprensione del linguaggio di conversazione e il flusso di lavoro di orchestrazione per informazioni sull'uso e sulla distribuzione di intelligenza artificiale responsabile nei sistemi. Per altre informazioni, vedere anche gli articoli seguenti:
- Nota sulla trasparenza per Lingua di Azure AI
- Integrazione e uso responsabile
- Dati, privacy e sicurezza
Passaggi successivi
Usare l'articolo di avvio rapido per iniziare a usare il flusso di lavoro di orchestrazione.
Durante il ciclo di vita dello sviluppo del progetto, esaminare il glossario per altre informazioni sui termini usati in tutta la documentazione per questa funzionalità.
Non dimenticare di visualizzare i limiti del servizio per informazioni come la disponibilità a livello di area.