Un sacchetto composito è un raggruppamento di entità correlate che possono essere trattate nel loro insieme all'interno di una conversazione. L'utilizzo di sacchetti compositi consente a un'abilità di estrarre valori per più entità in un'espressione utente, il che consente a una conversazione di fluire in modo più naturale. All'inizio della progettazione della tua abilità, dovresti identificare questi gruppi di entità correlate, che spesso riflettono domini aziendali chiari e costruire borse composite per loro.

Ad esempio, un sacchetto composito per una pizza potrebbe includere entità per tipo, dimensione, crosta e condimenti extra. Se un utente entra "Mi piacerebbe una grande pizza al pepe con una crosta senza glutine", l'abilità potrebbe estrarre "grande", "pepperoni" e "senza glutine" da quell'input e non è necessario richiedere all'utente quei valori singolarmente.

È possibile configurare l'entità sacchetto composito per risolvere i relativi elementi costitutivi in modi diversi: può richiedere singoli valori di entità quando mancano nell'input dell'utente, ad esempio, oppure può utilizzare il valore estratto da uno se le relative entità risolvono una seconda entità.

I sacchetti compositi possono anche includere altri tipi di articoli, come quelli che memorizzano la posizione e accettano testo libero e allegati.

Le entità sacchetto composito consentono di scrivere definizioni di flusso di dialogo molto più brevi e compatte perché possono essere risolte utilizzando un solo componente. Per informazioni dettagliate sulla creazione e la configurazione di sacchetti composti, vedere Configura entità sacchetto composito.

Poiché è difficile prevedere il formato o la formulazione dei messaggi utente, in particolare per le competenze multilingue, è possibile utilizzare un'entità ML al posto delle entità meno flessibili Elenco valori ed Espressione regolare. Nonostante la corrispondenza non esatta, le entità dell'elenco di valori (sia statiche che dinamiche) possono spesso rilevare i valori delle entità solo quando corrispondono ai loro valori o sinonimi. "Computer engineer" potrebbe non corrispondere a "computer engineering", ad esempio. Le entità Espressione regolare limitano l'input utente alla corrispondenza di un pattern predeterminato o alla formulazione che procede o segue un valore entità. Le entità ML, d'altra parte, sono adattabili e possono essere rese più efficaci attraverso dati di formazione affidabili.

Entità basata su un elenco di valori predeterminati, ad esempio voci di menu restituite da un componente Risposta comune. È possibile ottimizzare la capacità dell'entità di estrarre l'input utente definendo i sinonimi. Questi possono includere abbreviazioni, termini slang e errori ortografici comuni. I valori dei sinonimi non fanno distinzione tra maiuscole e minuscole: USA e USA, ad esempio, vengono considerati lo stesso valore.

Risolve un'entità utilizzando un'espressione regolare (espressione regolare), ad esempio (?<=one\s).*(?=\sthree). Le espressioni regolari consentono di identificare pattern predefiniti nell'input utente, ad esempio i numeri di ticket. A differenza degli altri tipi di entità, le entità basate su espressioni regolari non utilizzano l'NLP perché la corrispondenza è strettamente basata su pattern.

Un super set di entità. Utilizzando una competenza di viaggio come esempio, è possibile raggruppare in un'unica entità denominata Destinazione le entità già definite che estraggono valori quali i codici aeroportuali, le città e i nomi degli aeroporti. In questo modo, consentirai alle tue abilità di rispondere agli input degli utenti che utilizzano codici aeroportuali, nomi di aeroporti e città in modo intercambiabile. Pertanto, quando un utente immette "Voglio passare da JFK a San Francisco", l'entità Destinazione rileva il punto di partenza utilizzando le entità del codice aeroportuale e la destinazione utilizzando l'entità Città.

Un'entità derivata è il figlio di un'entità incorporata o di un'altra entità definita dall'utente. Questa relazione si basa su frasi preposizionali (le espressioni "a" e "da" come Voglio andare da Boston a Dallas o Trasferisci denaro dal conto corrente al risparmio). Le entità derivate non possono essere entità padre. Inoltre, poiché il motore lookup numerico rileva le entità derivate solo dopo aver rilevato tutti gli altri tipi di entità, non è possibile aggiungere entità derivate come membri di un elenco di entità.