如何创建 CLU 项目

1. 在 Language Studio 中，找到名为“理解问题和对话语言”的部分，然后选择“对话语言理解”。
   

2. 此时会转到“对话语言理解项目”页面。 选择“创建新项目”。

   

为了创建新项目，你需要提供以下详细信息：

完成后，选择“下一步”，并查看详细信息。 选择“创建”以完成过程。 现在应会看到项目中的“生成架构”屏幕。

使用以下 URL、标头和 JSON 正文提交 PATCH 请求，以创建新项目。

创建 API 请求时，请使用以下 URL。 请将以下占位符值替换为你自己的值。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

使用以下标头对请求进行身份验证。

使用以下示例 JSON 作为正文。

{
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}",
  "projectKind": "Conversation",
  "description": "Project description",
  "multilingual": true
}

你随时可以将对话语言理解项目导出为 JSON 文件，方式如下：转到对话项目页，选择项目并在顶部菜单中单击“导出”。

该项目可以重新导入为新项目。 如果导入完全同名的项目，将用新导入项目的数据替换项目的数据。

如果已有 LUIS 应用程序，可以将 LUIS 应用程序 JSON 直接导入对话语言理解，并且将创建一个对话项目，该项目包含当前可用的所有功能：意向、ML 实体和话语。 有关详细信息，请参阅 LUIS 迁移文章。

若要导出项目，请选择“创建新项目”旁边的箭头按钮，选择“导入”，然后选择“LUIS”或“对话语言理解”JSON 文件。

可以将 CLU JSON 导入到服务中

使用以下 URL、标头和 JSON 正文提交 POST 请求，以导入项目。

创建 API 请求时，请使用以下 URL。 将占位符值替换为你自己的值。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:import?api-version={API-VERSION}

使用以下标头对请求进行身份验证。

所发送的 JSON 正文类似于以下示例。 有关 JSON 对象的更多详细信息，请参阅参考文档。

{
  "projectFileVersion": "{API-VERSION}",
  "stringIndexType": "Utf16CodeUnit",
  "metadata": {
    "projectKind": "Conversation",
    "settings": {
      "confidenceThreshold": 0.7
    },
    "projectName": "{PROJECT-NAME}",
    "multilingual": true,
    "description": "Trying out CLU",
    "language": "{LANGUAGE-CODE}"
  },
  "assets": {
    "projectKind": "Conversation",
    "intents": [
      {
        "category": "intent1"
      },
      {
        "category": "intent2"
      }
    ],
    "entities": [
      {
        "category": "entity1"
      }
    ],
    "utterances": [
      {
        "text": "text1",
        "dataset": "{DATASET}",
        "intent": "intent1",
        "entities": [
          {
            "category": "entity1",
            "offset": 5,
            "length": 5
          }
        ]
      },
      {
        "text": "text2",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "dataset": "{DATASET}",
        "intent": "intent2",
        "entities": []
      }
    ]
  }
}

请求成功后，API 响应将包含一个 operation-location 标头，其中带有可用于检查导入作业状态的 URL。 它的格式如下：

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/import/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

你随时可以将对话语言理解项目导出为 JSON 文件，方式如下：转到对话项目页，选择项目并按“导出”。

可以随时将对话语言理解项目导出为 JSON 文件。

使用以下 URL、标头和 JSON 正文创建 POST 请求，以导出项目。

创建 API 请求时，请使用以下 URL。 请将以下占位符值替换为你自己的值。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:export?stringIndexType=Utf16CodeUnit&api-version={API-VERSION}

使用以下标头对请求进行身份验证。

当你发送 API 请求后，将收到指示成功的 202 响应。 在响应头中，提取 operation-location 值。 其格式如下：

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

JOB-ID 用于标识请求，因为此操作是异步操作。 使用此 URL 可以通过相同的身份验证方法获取导出的项目 JSON。

1. 转到 Language Studio 中的项目设置页面。

2. 可以看到项目详细信息。

3. 在此页中，可以在项目设置中更新项目说明以及启用/禁用多语言数据集。

4. 还可以从此页面检索资源主键。

   

若要获取项目详细信息，请使用以下 URL 和标头提交 GET 请求。 将占位符值替换为你自己的值。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

使用以下标头对请求进行身份验证。

发送请求后，你将获得以下响应。

{
  "createdDateTime": "2022-04-18T13:53:03Z",
  "lastModifiedDateTime": "2022-04-18T13:53:03Z",
  "lastTrainedDateTime": "2022-04-18T14:14:28Z",
  "lastDeployedDateTime": "2022-04-18T14:49:01Z",
  "projectKind": "Conversation",
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "multilingual": true,
  "description": "This is a sample conversation project.",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}"
}

发送 API 请求后，将收到 200 响应（指示成功）和 JSON 响应正文（包含项目详细信息）。

如果不再需要项目，可以使用 Language Studio 删除项目。 在左侧导航菜单中选择“项目”，选择要删除的项目，然后选择顶部菜单中的“删除”。

如果你不再需要项目，可以使用 API 删除该项目。

使用以下 URL、标头和 JSON 正文创建 DELETE 请求，以删除对话语言理解项目。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

使用以下标头对请求进行身份验证。

发送 API 请求后，将收到一个指示成功的 202 响应，这意味着项目已被删除。