Language Understanding

Ein KI-Dienst, mit dem Benutzer in natürlicher Sprache mit Ihren Anwendungen, Bots und IoT-Geräten interagieren können.

Apps das Verstehen natürlicher Sprache ermöglichen

Entwickeln Sie Anwendungen, die natürliche Sprache verstehen können. Mithilfe von Machine Teaching-Technologie und unserer grafischen Benutzeroberfläche können Entwickler und Fachexperten benutzerdefinierte ML-trainierte Sprachmodelle erstellen, die Absichten von Benutzern interpretieren und Schlüsselinformationen aus Unterhaltungen extrahieren – ganz ohne Erfahrungen im Bereich Machine Learning.

Konzipieren Sie benutzerdefinierte Sprachmodelle speziell für Ihren Anwendungsfall, und nutzen Sie Entwicklertools und Portalfunktionen, um die Beschriftung zu vereinfachen.

Entwickeln Sie Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache, ohne sich mit Machine Learning auskennen zu müssen.

Führen Sie Language Understanding dank Containern praktisch überall aus – in der Cloud, lokal und am Edge.

Vertrauen Sie auf erstklassige Sicherheit und Datenschutz – für Ihre Daten und Ihre trainierten Modelle.

Einfaches Erstellen einer benutzerdefinierten Sprachlösung

Mithilfe der Machine Teaching-Technologie können Sie direkt loslegen – ohne dass Sie beschriftete Daten benötigen – und Modelle interaktiv trainieren, um die Entwicklung zu beschleunigen. Wir bieten vordefinierte Entitäten, Features und Anwendungen, damit Sie Ihr Projekt direkt starten können.

Lesen Sie diese Anleitung zu den ersten Schritten.

Sprachmodellen auf intuitive Weise Wissen vermitteln

Mithilfe von Machine Teaching-Verfahren „unterrichten“ Sie Sprachmodelle auf dieselbe Weise wie Menschen. Es sind keine Vorkenntnisse im Machine Learning erforderlich. Der einfache iterative Prozess und die grafische Benutzeroberfläche machen es einfacher als je zuvor.

Weitere Informationen zu Machine Teaching

Kontinuierliches Lernen und Verbessern

Mit Language Understanding können Entwickler Sprachmodelle basierend auf realen Situationen mit der Zeit nahtlos verbessern.

Weitere Informationen zu aktivem Lernen

Eine umfangreiche Lösung für natürliche Sprache entwerfen

Durch die nahtlose Integration in Azure Cognitive Services wie „Textanalyse“ und „Speech“ und Azure Bot Service können Sie eine End-to-End-Gesprächslösung entwerfen.

Bots durch Language Understanding optimieren

Weltweit für Unternehmen verfügbar

Language Understanding ist skalierbar und wird den Qualitäts- und Leistungsanforderungen von Unternehmen gerecht. Außerdem erfüllt die Technologie internationale Compliancestandards wie ISO, HIPAA, SOC und FedRAMP.

Verstehen natürlicher Sprache in Aktion

Intelligente Lichtsteuerung

Antwort der LUIS-Anwendung

LUIS-Szenarios

Information ChatbotThis Informational Bot can answer questions defined in a knowledge set or FAQ using Cognitive Services QnA Maker and answer more open-ended questions using Azure Cognitive Search.AzureActive DirectoryAzureBot ServiceLanguageUnderstandingCustomer mobileConsume, PC, MobileCloud15AzureApp ServiceAzureApp Insights2StructuredAzure Search7634QnA MakerApplication bot
  1. Übersicht
  2. Ablauf

Chatbot für Informationen

Übersicht

Dieser Bot für Informationen kann Fragen beantworten, die mithilfe von QnA Maker von Cognitive Services in einer Wissenssammlung oder in häufig gestellten Fragen definiert wurden. Offenere Fragen kann der Bot mithilfe von Azure Cognitive Search beantworten.

Ablauf

  1. 1 Der Angestellte startet Application Bot
  2. 2 Azure Active Directory überprüft die Identität des Mitarbeiters
  3. 3 Der Angestellte kann den Bot fragen, welche Arten von Abfragen unterstützt werden
  4. 4 Cognitive Services gibt eine häufig gestellte Frage zurück, die mit QnA Maker erstellt wurde
  5. 5 Der Angestellte definiert eine gültige Abfrage
  6. 6 Der Bot übermittelt die Abfrage an Azure Cognitive Search, das Informationen über die Anwendungsdaten zurückgibt
  7. 7 Application Insights erfasst die Telemetrie der Runtime, um die Entwicklung der Bot-Leistung und -Nutzung zu unterstützen
Commerce chatbotTogether, the Azure Bot Service and Language Understanding service enable developers to create conversational interfaces for various scenarios like banking, travel and entertainment. For example, a hotel’s concierge can use a bot to enhance traditional e-mail and phone call interactions by validating a customer via Azure Active Directory and using Cognitive Services to better contextually process customer requests using text and voice. The Speech recognition service can be added to support voice commands.1234567
  1. Übersicht
  2. Ablauf

Kommerzieller Chatbot

Übersicht

Durch Azure Bot Service und Language Understanding Intelligent Service wird es Entwicklern ermöglicht, Gesprächsschnittstellen für verschiedene Szenarios wie Banking, Reisen und Unterhaltung zu erstellen. Beispielsweise kann ein Rezeptionist in einem Hotel die herkömmliche Kommunikation per E-Mail oder Telefon mithilfe eines Bots verbessern: Er überprüft Kunden via Azure Active Directory und bearbeitet text- wie sprachbasierte Kundenanfragen kontextbezogen mit Cognitive Services. Der Spracherkennungsdienst kann hinzugefügt werden, um Sprachbefehle zu unterstützen.

Ablauf

  1. 1 Der Kunde verwendet Ihre mobile App
  2. 2 Der Kunde authentifiziert sich mithilfe von Azure AD B2C
  3. 3 Der Kunde fordert Informationen mithilfe des benutzerdefinierten App-Bots an
  4. 4 Cognitive Services unterstützt das Verarbeiten der in natürlicher Sprache gestellten Anfrage
  5. 5 Die Antwort wird vom Kunden überprüft, der die Frage mithilfe natürlicher Konversation verfeinern kann
  6. 6 Sobald der Benutzer mit den Ergebnissen zufrieden ist, aktualisiert Application Bot die Reservierung des Kunden
  7. 7 Application Insights erfasst die Telemetrie der Runtime, um die Entwicklung der Bot-Leistung und -Nutzung zu unterstützen
IoT devicesCreate seamless conversational interfaces with all of your internet-accessible devices—from your connected television or fridge to devices in a connected power plant. LUIS is able to integrate up to 500 intents to translate commands into smart actions.Customer mobileConsume, PC, MobileCloud14IoT devicesThird party352AzureBot ServiceAzureApp ServiceAzureApp InsightsLanguageUnderstanding
  1. Übersicht
  2. Ablauf

IoT-Geräte

Übersicht

Erstellen Sie nahtlose Gesprächsschnittstellen mit all Ihren Geräten, die auf das Internet zugreifen können. Diese können von Ihrem verbundenen Fernsehgerät oder Kühlschrank bis hin zu Geräten in einem verbundenen Kraftwerk reichen. LUIS kann bis zu 500 Absichten für das Übersetzen von Befehlen in intelligente Aktionen integrieren.

Ablauf

  1. 1 Der Benutzer meldet sich bei Skype an und greift auf den IoT-Bot zu
  2. 2 Der Benutzer bittet den Bot per Spracheingabe darum, die Lichter über das IoT-Gerät einzuschalten
  3. 3 Die Anforderung wird an einen Drittanbieterdienst übermittelt, der über Zugriff auf das IoT-Gerätenetzwerk verfügt
  4. 4 Die Ergebnisse des Befehls werden dem Benutzer zurückgegeben
  5. 5 Application Insights erfasst die Telemetrie der Runtime, um die Entwicklung der Bot-Leistung und -Nutzung zu unterstützen

Branchenführende Sicherheit für Unternehmen

  • Microsoft investiert über USD 1 Milliarden US-Dollar pro Jahr in die Forschung und Entwicklung der Cybersecurity.

  • Microsoft beschäftigt mehr als 3,500 Sicherheitsexperten, die ausschließlich den Schutz und die Sicherheit Ihrer Daten im Blick haben.

  • Azure verfügt über mehr Compliancezertifizierungen als jeder andere Cloudanbieter. Sehen Sie sich die vollständige Liste an.

Leistung, Steuerung und Anpassungsmöglichkeiten nach Bedarf mit flexibler Preisgestaltung

Sie zahlen nur für Ressourcen, die Sie wirklich nutzen – ohne jegliche Vorabkosten. Für Language Understanding gilt die nutzungsbasierte Bezahlung, die sich nach der Anzahl der Transaktionen richtet.

Dokumentation und Ressourcen

Codebeispiele erkunden

Beispielcode

Anpassungsressourcen

Integrieren Sie natürliche Sprache über das LUIS-Portal in Apps, Bots und IoT-Geräte.

Erfahren Sie, wie bewährte Unternehmen Language Understanding-Modelle einsetzen

Telefónica setzt auf KI-gestützten digitalen Assistenten

Telefónica entwickelt einen Bot in Form eines digitalen Assistenten, der natürliche Sprache versteht und Kunden ein völlig neues Erlebnis bietet.

Telefonica

KPMG spart Kunden Compliancekosten in Millionenhöhe

KPMG setzt Language Understanding in seiner Customer Risk Analytics-Lösung ein, um Informationen zu extrahieren und Compliancerisiken aufzuzeigen.

KPMG

Jet.com findet schneller Antworten auf Kundenfragen

Jet.com lässt seinen Chatbot im Kundenservice dank Cognitive Services und intelligenter Informationen in natürlicher Sprache kommunizieren.

Jet.com

LaLiga fördert die Fanbindung mit einem eigenen virtuellen Assistenten

"It's the easiest and most natural way for humans to interact, so we wanted to give our fans that option. They don't need to navigate through an app to find information, they just ask a question in plain language."

Alfredo Bermejo, Digital Strategy Director, LaLiga
LaLiga

Progressive erweitert Flo, um den Kundenservice zu verbessern

"By using Microsoft Azure Bot Service and Cognitive Services… we've been able to continue our own Progressive journey of digital innovation and do it in an agile, fast, and cost-effective way."

Matt White, Marketing Manager, Personal Lines Acquisition Experience, Progressive Insurance
Progressive

Accenture nutzt Enterprise Bot für das Onboarding neuer Mitarbeiter

"We're seeing great power in the solution we've developed with Bot Framework and Language Understanding. It's a huge 'aha' moment for us and for our HR leadership."

Chellappan Murugappan, Senior Architect, Accenture
Accenture
  • Informieren Sie sich über die Produktverfügbarkeit nach Region.
  • Azure Cognitive Services (einschließlich Language Understanding) garantiert eine Verfügbarkeit von 99,9 %. Weitere Informationen zur SLA
  • Ja. Da sich Language Understanding flexibel an Ihr Szenario anpasst, müssen Sie die Daten zum Trainieren des Modells bereitstellen.
  • Informieren Sie sich unter Verfügbare Sprachen.
  • Beides trifft zu. Über die Website haben Sie Zugang zu einer grafischen Benutzeroberfläche zum Trainieren von Modellen. Sobald Sie Ihr Modell veröffentlicht haben, rufen Sie den Dienst auf, um Vorhersagen zu erhalten. Darüber hinaus können Sie das SDK zum Trainieren von Modellen verwenden.

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