自然言語理解 (NLU) は、コンピューターが人間の言語を理解して解釈できるようにする人工知能の分岐です。 この理解は、単に単語を処理する以上の方法です。 Copilot Studio には、アプリケーションのニーズに基づいて、さまざまな NLU オプションが用意されています。
生成型AI
生成 AI は既定のオプションであり、アクション、トピック、ナレッジ ソースの最適な組み合わせで応答するために使用されます。 作成者は、エージェントのすべての側面について高品質の説明を提供する必要があります。これにより、生成 AI が会話を調整できるようになります。
生成 AI オプションは、最小限のセットアップを実行するアプリケーションに最適であり、生成 AI による会話の調整に慣れている場合に適しています。 また、このオプションに関連するその他のコストが発生する場合もあります。
生成 AI オプションは、エージェントの設定 (Generative AI>Orchestration>Yes) で構成されます。 詳細については、「 生成 AI を使用したエージェントの動作の調整」を参照してください。
クラシック オーケストレーション
アプリケーションに対してより決定的なオプションを選択する場合は、エージェントの設定 (Generative AI>Orchestration>No) で "クラシック" Copilot Studio オーケストレーション オプションを選択します。
"クラシック" オプションには、NLU、NLU+、CLU の 3 つがあります。 これらのすべてが、カスタマイズされたダイアログを使用して、エージェントの会話を完全に繰り返し制御できます。
NLU
プログラミングが容易な設計が必要な場合や、オーケストレーションのニーズが単純な場合は、元の NLU オプションが役立ちます。 このオプションを使用すると、トピックごとに 5 ~ 20 個の短い語句をすばやく追加し、RegEx または List カスタム エンティティを作成できます。 また、トレーニング データ内にエンティティ注釈を追加する必要はありません。
注
トレーニング データを追加しすぎると、待機時間が長くなる可能性があります。 詳細については、 Teams とクラシック チャットボットの AI 機能に関するページを参照してください。
NLU+
高い精度を実現する必要がある場合は、 NLU+ オプションを使用します。 NLU+ オプションは、大規模なエンタープライズ レベルのアプリケーションに最適です。 これらの種類のアプリケーションは、通常、多数のトピックやエンティティで構成され、多数のトレーニング サンプルを使用します。 また、 音声対応エージェントがある場合は、NLU+ トレーニング データを使用して音声認識機能を最適化することもできます。
Von Bedeutung
NLU+ オプションは、Dynamics 365 Contact Center ライセンスを使用して音声またはチャット チャネルを管理する場合に使用できます。 詳細については、「 Dynamics 365 Contact Center のシステム要件」を参照してください。
最高の精度を得るために、トピックトリガーフレーズにエンティティ注釈を追加します。 また、トレーニング サンプルを追加して、顧客が特定のカスタム エンティティに関する質問にどのように対応できるかを示します。
NLU+ オプションを使用すると、モデルがプリコンパイルされるため、トレーニング データの量に関係なく、一貫したパフォーマンスを確保できます。 運用環境にモデルをデプロイするには、まずモデルをトレーニングする必要があります。 この手順により、システムは実行時に予測可能なパフォーマンスを維持しながら、特定のユース ケースに合わせて最適化できます。
Azure Conversational Language Understanding (CLU)
Azure サブスクリプションと既存の Azure モデルを持つ作成者の場合は、CLU モデルをエージェントにリンクし、モデルに会話を促進させることができます。 ただし、このオプションでは、Azure サブスクリプション、Azure でのモデルの管理、およびモデルとエージェントの同期を維持するためのメンテナンスが必要です。 詳細については、 Conversational Language Understanding 統合の概要に関するページを参照してください。