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创建 CLU 微调任务

2025-06-16

通过本文了解如何设置这些要求并创建项目。

先决条件

一份 Azure 订阅。如果没有帐户，可以免费创建一个帐户。
Azure AI 语言资源。

创建“语言”资源

在开始使用对话语言理解（CLU）之前，需要一个 Azure AI 语言资源。

注意

需要为资源组分配“所有者”角色才能创建语言资源。

从 Azure 门户创建新资源

若要创建新的 Azure AI 语言资源，请登录 Azure 门户。
选择“创建新资源”。
在出现的窗口中，搜索 语言服务。
选择创建。
创建包含以下信息的语言资源：

实例详细信息必需的值

区域语言资源支持的区域之一。

名称语言资源所需的名称。

定价层语言资源支持的定价层之一。

实例详细信息	必需的值
区域	语言资源支持的区域之一。
名称	语言资源所需的名称。
定价层	语言资源支持的定价层之一。

通过 Language Studio 创建新语言资源

如果是首次登录，可以在 Language Studio 中看到一个窗口，可用于选择现有语言资源或创建新的语言资源。还可以通过在右上角选择设置图标，选择 “资源”，然后选择“ 创建新资源”来创建资源。

创建包含以下信息的语言资源：

实例详细信息	必需的值
Azure 订阅	Azure 订阅。
Azure 资源组	你的 Azure 资源组。
Azure 资源名称	你的语言资源名称。
位置	语言资源支持的区域。
定价层	您的语言资源支持的定价层级。

重要

创建语言资源时，请确保启用托管标识。
阅读并确认负责任 AI 声明。

转到 Language Studio，然后使用 Azure 帐户登录。

在出现的“选择语言资源”窗口中，找到你的 Azure 订阅，然后选择你的语言资源。如果没有资源，可新建一个。

实例详细信息	必需的值
Azure 订阅	Azure 订阅。
Azure 资源组	你的 Azure 资源组名称。
Azure 资源名称	你的 Azure 资源名称。
位置	语言资源支持的区域之一。例如 West US 2。
定价层	语言资源的有效定价层之一。可以使用免费 (F0) 层来试用该服务。

创建对话项目

创建语言资源后，创建 CLU 项目。

Azure AI Foundry
REST API

在 Language Studio 中，找到名为 “了解问题和对话语言 ”的部分，然后选择“ 对话语言理解”。
当 对话语言理解项目 页面打开时，选择“ 创建新项目”。

若要创建新项目，请提供以下信息：

值	描述
名称	项目名称。创建后，无法更改名称。
描述	可选项目说明。
语句主要语言	项目的主要语言。训练数据应主要使用此语言。
启用多种语言	是否要让项目同时支持多种语言。

完成后，选择“ 创建”。现在应会看到项目的 “入门” 登陆页面。

使用以下 URL、标头和 JSON 正文提交一个PATCH请求，以创建一个新项目。

请求 URL

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}?api-version={API-VERSION}

占位符	值	示例
`{ENDPOINT}`	用于对 API 请求进行身份验证的终结点。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	项目名称。此值区分大小写。	`myProject`
`{API-VERSION}`	要调用的 API 的版本。	`2023-04-01`

头文件

使用以下标头对请求进行身份验证。

键	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	资源密钥。用于对 API 请求进行身份验证。
`Content-Type`	`application/merge-patch+json`

身体

使用以下示例 JSON 作为正文。

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

键	占位符	值	示例
`projectName`	`{PROJECT-NAME}`	项目名称。此值区分大小写。	`EmailApp`
`language`	`{LANGUAGE-CODE}`	一个字符串，用于指定项目中所用语句的语言代码。如果你的项目是多语言项目，请选择大多数话语的语言代码。	`en-us`
`multilingual`	`true`	一个布尔值，可用于在数据集中使用多种语言的文档。部署模型后，可以使用任何受支持的语言查询模型（不一定包含在训练文档中）。若要了解有关多语言支持的详细信息，请参阅语言支持。	`true`

可以随时将 CLU 项目导出为 JSON 文件。在对话项目页上，选择一个项目，然后在顶部菜单中选择“ 导出”。

可以将该项目重新导入为新项目。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。

如果有现有的语言理解（LUIS）应用程序，可以直接将 LUIS 应用程序 JSON 导入 CLU。它创建一个对话项目，其中包含当前可用的所有部分：意向、机器学习实体和言语。有关详细信息，请参阅从语言理解（LUIS）迁移到对话语言理解（CLU）。

若要导入项目，请选择 “创建新项目 ”旁边的箭头按钮，然后选择“ 导入”。然后选择 LUIS 或 CLU JSON 文件。

可以将 CLU JSON 导入服务。

使用以下 URL、标头和 JSON 正文提交 POST 请求，以导入项目。

请求 URL

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}

占位符	值	示例
`{ENDPOINT}`	用于对 API 请求进行身份验证的终结点。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	项目名称。此值区分大小写，必须与要导入的 JSON 文件中的项目名称匹配。	`EmailAppDemo`
`{API-VERSION}`	要调用的 API 的版本。	`2023-04-01`

头文件

使用以下标头对请求进行身份验证。

键	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	资源密钥。用于对 API 请求进行身份验证。

身体

所发送的 JSON 正文类似于以下示例。有关 JSON 对象的详细信息，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": []
      }
    ]
  }
}

键	占位符	值	示例
`{API-VERSION}`	要调用的 API 的版本。	`2023-04-01`
`projectName`	`{PROJECT-NAME}`	项目名称。此值区分大小写。	`EmailAppDemo`
`language`	`{LANGUAGE-CODE}`	一个字符串，用于指定项目中所用语句的语言代码。如果你的项目是多语言项目，请选择大多数话语的语言代码。	`en-us`
`multilingual`	`true`	一个布尔值，可用于在数据集中使用多种语言的文档。部署模型后，可以使用任何受支持的语言查询模型，包括训练文档中不包含的语言。	`true`
`dataset`	`{DATASET}`	有关如何在测试和训练集之间拆分数据的信息，请参阅 AI Foundry 中的话语标签。此字段的可能值为 `Train` 和 `Test`。	`Train`

成功请求后，API 响应包含 URL operation-___location 标头，可用于检查导入作业的状态。标头的格式如下例所示：

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

导出项目

Azure AI Foundry
REST API

可以随时将 CLU 项目导出为 JSON 文件。在对话项目页上，选择一个项目，然后选择“ 导出”。

可以随时将 CLU 项目导出为 JSON 文件。

请使用以下 URL、标头和 JSON 正文创建POST请求以导出项目。

请求 URL

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}/:export?stringIndexType=Utf16CodeUnit&api-version={API-VERSION}

占位符	值	示例
`{ENDPOINT}`	用于对 API 请求进行身份验证的终结点。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	项目名称。此值区分大小写。	`EmailApp`
`{API-VERSION}`	要调用的 API 的版本。	`2023-04-01`

头文件

使用以下标头对请求进行身份验证。

键	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	资源密钥。用于对 API 请求进行身份验证。

发送 API 请求后，会收到指示 202 成功的响应。在响应头中，提取 operation-___location 值。值的格式如下例所示：

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

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

获取 CLU 项目详细信息

Azure AI Foundry
REST API

转到 Language Studio 中的“项目设置”页。
查看项目详细信息。
在此页上，可以更新项目说明，并在项目设置中启用或禁用 多语言数据集 。
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}

占位符	值	示例
`{ENDPOINT}`	用于对 API 请求进行身份验证的终结点。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	项目名称。此值区分大小写。	`myProject`
`{API-VERSION}`	要调用的 API 的版本。	`2023-04-01`

头文件

使用以下标头对请求进行身份验证。

键	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	资源密钥。用于对 API 请求进行身份验证。

响应体

发送请求后，会收到以下响应：

{
  "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，您会收到一个表明成功的200响应，其中包含带有项目详细信息的 JSON 响应正文。

删除项目

Azure AI Foundry
REST API

不再需要项目时，可以使用 Language Studio 删除项目。在左窗格中，选择“ 项目”，选择要删除的项目，然后从顶部菜单中选择“ 删除 ”。

不再需要项目时，可以使用 API 删除项目。

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。

请求 URL

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

占位符	值	示例
`{ENDPOINT}`	用于对 API 请求进行身份验证的终结点。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	项目名称。此值区分大小写。	`myProject`
`{API-VERSION}`	要调用的 API 的版本。	`2023-04-01`

头文件

使用以下标头对请求进行身份验证。

键	值
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	资源密钥。用于对 API 请求进行身份验证。

发送 API 请求后，会收到指示 202 成功（这意味着项目已删除）的响应。

生成架构

通过

创建 CLU 微调任务

先决条件

创建“语言”资源

从 Azure 门户创建新资源

通过 Language Studio 创建新语言资源

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导出项目

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删除项目

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