Una bolsa compuesta es una agrupación de entidades relacionadas que se pueden considerar como un todo dentro de una conversación. El uso de bolsas compuestas permite a una aptitud extraer valores para varias entidades en una expresión de usuario, lo que posibilita que la conversación fluya de forma más natural. En las primeras etapas del diseño de su aptitud, debería identificar estos grupos de entidades relacionadas, que a menudo reflejan dominios de negocio, y crear bolsas compuestas para ellos.

Por ejemplo, una bolsa compuesta para una pizza podría incluir entidades de tipo, tamaño, masa e ingredientes adicionales. Si un usuario introduce "Me gustaría una pizza de 'pepperoni' grande con masa sin gluten", la aptitud podría extraer "grande", "pepperoni" y "sin gluten" de esos datos introducidos y no necesitaría solicitar al usuario esos valores individualmente.

Puede configurar la entidad de bolsa compuesta para que resuelvan sus elementos constituyentes de distintas formas: puede solicitar valores de entidad individuales cuando estos no estén presentes en la entrada del usuario, por ejemplo, o bien puede utilizar el valor extraído por una de sus entidades para resolver una segunda entidad.

Las bolsas compuestas también pueden incluir otros tipos de elementos, como los que almacenan la ubicación y aceptan texto libre y anexos.

Las entidades de bolsa compuesta permiten escribir definiciones de flujo de diálogo mucho más cortas y compactas, ya que se pueden resolver utilizando solo un componente. Consulte Configuración de entidades de bolsa compuesta para obtener detalles sobre la creación y configuración de bolsas compuestas.

Debido a que anticipar el formato o la redacción de los mensajes de usuario es un desafío, especialmente para las aptitudes multilingües, puede que desee utilizar una entidad de aprendizaje automático en lugar de las entidades de lista de valores y expresión regular menos flexibles. A pesar de la coincidencia parcial, las entidades de la lista de valores (estática y dinámica) a menudo pueden detectar valores de entidad solo cuando coinciden con sus valores o sinónimos. "Ingeniero informático" puede no coincidir con "ingeniería informática", por ejemplo. Las entidades de expresión regular restringen la entrada del usuario para que coincida con un patrón predeterminado o la redacción que continúa o sigue un valor de entidad. Las entidades de aprendizaje automático, por otro lado, son adaptables y se pueden hacer más a través de sólidos datos de entrenamiento.

Entidad basada en una lista de valores predeterminados, como opciones de menú generadas mediante un componente de respuesta común. Para optimizar la capacidad de la entidad de extraer entradas de usuario, puede definir sinónimos. Pueden incluir abreviaturas, términos de argot y errores ortográficos comunes. Los valores de sinónimo no distinguen entre mayúsculas y minúsculas: EE. UU. y ee. uu., por ejemplo, se consideran el mismo valor.

Resuelve una entidad mediante una expresión regular (regex), como (?<=one\s).*(?=\sthree). Las expresiones regulares permiten a la aptitud identificar patrones predefinidos en las entradas del usuario, como números de ticket. Al contrario que otros tipos de entidades, las entidades basadas en expresiones regulares no utilizan NLP, ya que la coincidencia está estrictamente basada en patrones.

Se trata de un superconjunto de entidades. Si tomamos como ejemplo una aptitud de viaje, podría incorporar entidades ya definidas, que extraen valores como códigos de aeropuerto, ciudades y nombres de aeropuertos, en una única entidad denominada Destination. Al hacerlo, la aptitud podrá responder a entradas de usuario que utilicen códigos de aeropuerto, nombres de aeropuerto y ciudades indistintamente. Así, si un usuario indica “Quiero ir del JFK a San Francisco", la entidad Destination detecta el punto de salida utilizando las entidades de código de aeropuerto y el destino utilizando la entidad de ciudades.

Una entidad derivada es una entidad hija con respecto a una entidad incorporada o a otra entidad definida. Esta relación se basa en preposiciones ("a" y "de" en expresiones como Quiero ir de Boston a Dallas o Transferir dinero de cuenta corriente a cuenta de ahorro). Las entidades derivadas no pueden ser entidades padre. Además, dado que el motor de consulta numérica detecta entidades derivadas solo después de detectar todos los demás tipos de entidades, no es posible agregar entidades derivadas como miembros de una lista de entidades.