什么是语言理解？

借助 Azure 的 LUIS，我们可以获得一个可被任何需要自然语言理解功能的应用程序调用的 LUIS 应用端点。这意味着其应用场景不仅限于构建聊天机器人，还可用于所有涉及自然语言交互的场景。

接下来，我们来深入了解 LUIS 提供的功能。

功能特性

LUIS 的主要功能如下：

• 简单与灵活：LUIS 提供了一个简单易用的平台，即使没有机器学习或人工智能知识，也能快速构建智能对话应用。用户只需点击几下即可完成对话应用的开发。

• 隐私与合规性：LUIS 基于 Azure 基础设施，具备企业级安全特性。存储中和传输中的数据均经过加密，且可在任意时间删除数据。

• 集成选项丰富：LUIS 提供了便捷的集成方式，可轻松对接 Microsoft Bot Framework、QnA Maker、语音服务，或直接集成到自定义应用程序中，适用于需要自然语言交互的场景。

总体而言，LUIS 提供了多项强大功能，使开发者无需具备 AI 专业知识即可轻松构建智能对话应用。

接下来，我们探讨一些 LUIS 的典型应用场景。

应用场景

只要涉及人类语言输入的场景，都可以使用 LUIS。以下是三个常见的应用案例：

• 企业级聊天机器人：由于 LUIS 可与多种 Azure 服务无缝集成，因此非常适合构建可投入生产环境的企业级聊天机器人。

• 业务类聊天机器人：在银行、旅游、娱乐等多个行业中，LUIS 可用于与客户进行服务相关的自然语言交互。

• 物联网设备控制器：通过与 Microsoft Bot Framework 集成，可创建语音助手型机器人，用于控制物联网设备。

此外，还有许多其他场景需要应用与人类自然语言进行交互。

LUIS 资源类型

在继续深入之前，我们需要了解构建 LUIS 应用所需的两种资源类型，具体如下：

• 创作资源：创作资源用于创建、管理、训练、测试和发布 LUIS 应用。但仅支持一种定价层级——免费（F0）层级，每月提供 100 万次创作事务和 1,000 次预测端点测试调用。因此，开发阶段通常使用此资源。

• 预测资源：预测资源允许对预测端点进行超出创作资源限制的查询。该资源支持两种定价层级：

  • 免费（F0）层级：每月允许 10,000 次预测端点调用。
  • 标准（S0）层级：按使用量计费。

开发生命周期

了解 LUIS 应用的开发生命周期也非常重要。下图展示了整个生命周期的各个步骤：

各阶段说明

上述可视化图示中的每个步骤解释如下：

• 规划：构建 LUIS 应用的第一步是制定计划。需明确应用的需求以及潜在用户群体，并确定希望从用户输入数据中提取的关键信息。

• 构建：在明确需求和规划后，即可使用创作资源开始构建 LUIS 应用。此时可定义意图（intents）、实体（entities）和话语（utterances），以训练模型。

• 测试与优化：当应用初版完成后，可使用创作资源进行测试，检查是否需要调整，确保发布前达到预期效果。

• 发布：测试完成并完成必要修改后，即可将 LUIS 应用正式发布。

• 连接：应用发布后即可投入使用。可通过 Microsoft Bot Framework 部署聊天机器人，也可通过 LUIS SDK 或 REST API 调用，在自定义应用中集成该服务。

• 优化迭代：随着新数据不断产生，应定期审查 LUIS 应用。利用“审查语句”功能可分析模型表现，持续优化和改进应用性能。