示例:使用“必应实体搜索 API”创建自定义技能
在此示例中,了解如何创建 Web API 自定义技能。 此技能将接受位置、公共数字和组织,并返回其说明。 该示例使用 Azure Function 来包装“必应实体搜索 API”,以便实现自定义技能接口。
先决条件
如果不熟悉自定义技能应实现的输入/输出接口,请阅读“自定义技能接口”一文。
安装 Visual Studio 2019 或更高版本,包括 Azure 开发工作负荷。
创建 Azure 函数
尽管此示例使用 Azure Function 来托管 Web API,但并非必须如此。 只要满足认知技能的接口需求,采用的方法并不重要。 但是,可通过 Azure Functions 轻松创建自定义技能。
创建项目
在 Visual Studio 中,从“文件”菜单中选择“新建”>“项目” 。
选择“Azure Functions”作为模板,然后选择“下一步”。 键入项目的名称,并选择“创建”。 函数应用名称必须可以充当 C# 命名空间,因此请勿使用下划线、连字符或任何其他的非字母数字字符。
选择拥有长期支持的框架。
选择要添加到项目的那类函数的 HTTP 触发器。
“授权级别”选择“函数”。
选择“创建”以创建函数项目和 HTTP 触发的函数。
添加用于调用必应实体 API 的代码
Visual Studio 将创建一个项目,其中包含所选函数类型的样本代码。 方法中的 FunctionName 属性设置函数的名称。 HttpTrigger 属性指定该函数将由某个 HTTP 请求触发。
使用以下代码替换 Function1.cs 的内容:
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Net.Http;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.Azure.WebJobs;
using Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.Http;
using Microsoft.AspNetCore.Http;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using Newtonsoft.Json;
namespace SampleSkills
{
/// <summary>
/// Sample custom skill that wraps the Bing entity search API to connect it with a
/// AI enrichment pipeline.
/// </summary>
public static class BingEntitySearch
{
#region Credentials
// IMPORTANT: Make sure to enter your credential and to verify the API endpoint matches yours.
static readonly string bingApiEndpoint = "https://api.bing.microsoft.com/v7.0/entities";
static readonly string key = "<enter your api key here>";
#endregion
#region Class used to deserialize the request
private class InputRecord
{
public class InputRecordData
{
public string Name { get; set; }
}
public string RecordId { get; set; }
public InputRecordData Data { get; set; }
}
private class WebApiRequest
{
public List<InputRecord> Values { get; set; }
}
#endregion
#region Classes used to serialize the response
private class OutputRecord
{
public class OutputRecordData
{
public string Name { get; set; } = "";
public string Description { get; set; } = "";
public string Source { get; set; } = "";
public string SourceUrl { get; set; } = "";
public string LicenseAttribution { get; set; } = "";
public string LicenseUrl { get; set; } = "";
}
public class OutputRecordMessage
{
public string Message { get; set; }
}
public string RecordId { get; set; }
public OutputRecordData Data { get; set; }
public List<OutputRecordMessage> Errors { get; set; }
public List<OutputRecordMessage> Warnings { get; set; }
}
private class WebApiResponse
{
public List<OutputRecord> Values { get; set; }
}
#endregion
#region Classes used to interact with the Bing API
private class BingResponse
{
public BingEntities Entities { get; set; }
}
private class BingEntities
{
public BingEntity[] Value { get; set; }
}
private class BingEntity
{
public class EntityPresentationinfo
{
public string[] EntityTypeHints { get; set; }
}
public class License
{
public string Url { get; set; }
}
public class ContractualRule
{
public string _type { get; set; }
public License License { get; set; }
public string LicenseNotice { get; set; }
public string Text { get; set; }
public string Url { get; set; }
}
public ContractualRule[] ContractualRules { get; set; }
public string Description { get; set; }
public string Name { get; set; }
public EntityPresentationinfo EntityPresentationInfo { get; set; }
}
#endregion
#region The Azure Function definition
[FunctionName("EntitySearch")]
public static async Task<IActionResult> Run(
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "post", Route = null)] HttpRequest req,
ILogger log)
{
log.LogInformation("Entity Search function: C# HTTP trigger function processed a request.");
var response = new WebApiResponse
{
Values = new List<OutputRecord>()
};
string requestBody = new StreamReader(req.Body).ReadToEnd();
var data = JsonConvert.DeserializeObject<WebApiRequest>(requestBody);
// Do some schema validation
if (data == null)
{
return new BadRequestObjectResult("The request schema does not match expected schema.");
}
if (data.Values == null)
{
return new BadRequestObjectResult("The request schema does not match expected schema. Could not find values array.");
}
// Calculate the response for each value.
foreach (var record in data.Values)
{
if (record == null || record.RecordId == null) continue;
OutputRecord responseRecord = new OutputRecord
{
RecordId = record.RecordId
};
try
{
responseRecord.Data = GetEntityMetadata(record.Data.Name).Result;
}
catch (Exception e)
{
// Something bad happened, log the issue.
var error = new OutputRecord.OutputRecordMessage
{
Message = e.Message
};
responseRecord.Errors = new List<OutputRecord.OutputRecordMessage>
{
error
};
}
finally
{
response.Values.Add(responseRecord);
}
}
return (ActionResult)new OkObjectResult(response);
}
#endregion
#region Methods to call the Bing API
/// <summary>
/// Gets metadata for a particular entity based on its name using Bing Entity Search
/// </summary>
/// <param name="entityName">The name of the entity to extract data for.</param>
/// <returns>Asynchronous task that returns entity data. </returns>
private async static Task<OutputRecord.OutputRecordData> GetEntityMetadata(string entityName)
{
var uri = bingApiEndpoint + "?q=" + entityName + "&mkt=en-us&count=10&offset=0&safesearch=Moderate";
var result = new OutputRecord.OutputRecordData();
using (var client = new HttpClient())
using (var request = new HttpRequestMessage {
Method = HttpMethod.Get,
RequestUri = new Uri(uri)
})
{
request.Headers.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", key);
HttpResponseMessage response = await client.SendAsync(request);
string responseBody = await response?.Content?.ReadAsStringAsync();
BingResponse bingResult = JsonConvert.DeserializeObject<BingResponse>(responseBody);
if (bingResult != null)
{
// In addition to the list of entities that could match the name, for simplicity let's return information
// for the top match as additional metadata at the root object.
return AddTopEntityMetadata(bingResult.Entities?.Value);
}
}
return result;
}
private static OutputRecord.OutputRecordData AddTopEntityMetadata(BingEntity[] entities)
{
if (entities != null)
{
foreach (BingEntity entity in entities.Where(
entity => entity?.EntityPresentationInfo?.EntityTypeHints != null
&& (entity.EntityPresentationInfo.EntityTypeHints[0] == "Person"
|| entity.EntityPresentationInfo.EntityTypeHints[0] == "Organization"
|| entity.EntityPresentationInfo.EntityTypeHints[0] == "Location")
&& !String.IsNullOrEmpty(entity.Description)))
{
var rootObject = new OutputRecord.OutputRecordData
{
Description = entity.Description,
Name = entity.Name
};
if (entity.ContractualRules != null)
{
foreach (var rule in entity.ContractualRules)
{
switch (rule._type)
{
case "ContractualRules/LicenseAttribution":
rootObject.LicenseAttribution = rule.LicenseNotice;
rootObject.LicenseUrl = rule.License.Url;
break;
case "ContractualRules/LinkAttribution":
rootObject.Source = rule.Text;
rootObject.SourceUrl = rule.Url;
break;
}
}
}
return rootObject;
}
}
return new OutputRecord.OutputRecordData();
}
#endregion
}
}
请确保根据注册“必应实体搜索 API” 时获得的密钥,在key
常数中输入用户自己的密钥值。
从 Visual Studio 中测试函数
按 F5 运行程序并测试函数行为。 在这种情况下,我们将使用下面的函数来查找两个实体。 使用 REST 客户端发出如下所示的调用:
POST https://localhost:7071/api/EntitySearch
请求正文
{
"values": [
{
"recordId": "e1",
"data":
{
"name": "Pablo Picasso"
}
},
{
"recordId": "e2",
"data":
{
"name": "Microsoft"
}
}
]
}
将函数发布到 Azure
当你对函数行为满意时,可将其发布。
在“解决方案资源管理器” 中,右键单击该项目并选择“发布”。 选择“新建”>“发布” 。
如果尚未将 Visual Studio 连接到 Azure 帐户,请选择“添加帐户...”
请按照屏幕上的提示操作。 系统会要求用户为应用服务、Azure 订阅、资源组、托管计划以及要使用的存储帐户指定唯一名称。 如果尚不拥有这些资源,可创建新资源组、新托管计划和存储帐户。 完成后,选择“创建”
部署完成后,请记下站点 URL。 这是 Azure 中你的函数应用的地址。
在“Azure 门户”中,导航到资源组,然后查找发布的
EntitySearch
函数。 在“管理”部分下,应可看到主机密钥。 对默认主机密钥选择“复制”图标。
在 Azure 中测试函数
现在有了默认主机密钥,按以下方式测试函数:
POST https://[your-entity-search-app-name].chinacloudsites.cn/api/EntitySearch?code=[enter default host key here]
请求正文
{
"values": [
{
"recordId": "e1",
"data":
{
"name": "Pablo Picasso"
}
},
{
"recordId": "e2",
"data":
{
"name": "Microsoft"
}
}
]
}
此示例生成的结果应与之前在本地环境中运行函数时看到的结果相同。
连接到管道
现在有了新的自定义技能,可将其添加到技能组合。 下面的示例演示了如何调用技能,以便向文档中的组织添加说明(还可以将其扩展到工作位置和人员) 。 将 [your-entity-search-app-name]
替换为你的应用的名称。
{
"skills": [
"[... your existing skills remain here]",
{
"@odata.type": "#Microsoft.Skills.Custom.WebApiSkill",
"description": "Our new Bing entity search custom skill",
"uri": "https://[your-entity-search-app-name].chinacloudsites.cn/api/EntitySearch?code=[enter default host key here]",
"context": "/document/merged_content/organizations/*",
"inputs": [
{
"name": "name",
"source": "/document/merged_content/organizations/*"
}
],
"outputs": [
{
"name": "description",
"targetName": "description"
}
]
}
]
}
此处,我们依靠的是内置实体识别技能,该技能将列入技能组中并扩充组织列表文档。 作为参考,这里是一个实体提取技能配置,该配置足以生成所需的数据:
{
"@odata.type": "#Microsoft.Skills.Text.V3.EntityRecognitionSkill",
"name": "#1",
"description": "Organization name extraction",
"context": "/document/merged_content",
"categories": [ "Organization" ],
"defaultLanguageCode": "en",
"inputs": [
{
"name": "text",
"source": "/document/merged_content"
},
{
"name": "languageCode",
"source": "/document/language"
}
],
"outputs": [
{
"name": "organizations",
"targetName": "organizations"
}
]
},
后续步骤
祝贺! 现已创建第一个自定义技能。 现在,可按照相同的模式添加自己的自定义功能。 单击以下链接了解详细信息。