分析意图与实体
通过 Wit.ai 的对应操作分析意图与实体,再让 AI 助手解释返回信息。
/oo Wit.ai: 用 Wit.ai 分析文字 [text],解释返回的意图、实体与置信度。
将提示词复制到已安装 oo Skill 的 Agent,补充页面链接和原始笔记后执行。
通过 Wit.ai 的对应操作分析意图与实体,再让 AI 助手解释返回信息。
/oo Wit.ai: 用 Wit.ai 分析文字 [text],解释返回的意图、实体与置信度。
通过 Wit.ai 的对应操作识别消息语言,再让 AI 助手解释返回信息。
/oo Wit.ai: 识别 [text] 的语言,报告返回候选语言与置信度。
在 Agent 中配置 oo CLI 和 oo Skill。
安装 OOMOL →使用 Wit.ai 应用设置中的 Server Access Token 连接。
连接 Wit.ai →使用 /oo,说明要读取的页面、修改的内容和保存位置。
连接指南 →选择你的 Agent
Wit.ai 根据连接应用的模型和定义分析文字。本集成还提供应用配置与训练数据操作,按明确指令调用。
通过 Wit.ai 的对应操作分析意图与实体,再让 AI 助手解释返回信息。
通过 Wit.ai 的对应操作识别消息语言,再让 AI 助手解释返回信息。
分析文本消息,并返回 Wit.ai 推断的意图、实体和特征。
wit_ai.analyze_message 使用 Wit.ai 语言识别检测文本消息最可能的区域设置。
wit_ai.detect_language 列出当前 bearer 令牌可访问的 Wit.ai 应用。
wit_ai.list_apps 检索特定 Wit.ai 应用的详细信息和训练状态。
wit_ai.get_app 列出当前 Wit.ai 应用中定义的所有意图。
wit_ai.list_intents 创建新的 Wit.ai 意图,用于标记用户消息。
wit_ai.create_intent 检索 Wit.ai 意图及其使用的实体绑定。
wit_ai.get_intent 列出当前 Wit.ai 应用中定义的所有实体。
wit_ai.list_entities 创建新的 Wit.ai 实体,可包含查找和关键字。
wit_ai.create_entity 检索 Wit.ai 实体,包括其角色、查找和关键字。
wit_ai.get_entity 通过发送其架构和关键字的期望最终状态定义来更新 Wit.ai 实体。
wit_ai.update_entity 向现有的 Wit.ai 实体添加一个关键词和可选同义词。
wit_ai.add_entity_keyword 向 Wit.ai 实体上的特定关键词添加同义词。
wit_ai.add_keyword_synonym 列出当前 Wit.ai 应用中定义的所有特征。
wit_ai.list_traits 创建一个新的 Wit.ai 特征,包含一个或多个规范值。
wit_ai.create_trait 检索 Wit.ai 特征及其配置的值。
wit_ai.get_trait 向现有的 Wit.ai 特征添加规范值。
wit_ai.add_trait_value 列出当前 Wit.ai 应用中已存储的已验证话语。
wit_ai.list_utterances 异步将已验证话语加入 Wit.ai 训练队列。
wit_ai.create_utterances 异步从当前 Wit.ai 应用删除已验证话语。
wit_ai.delete_utterances 没有匹配的工具。
用 AI 解释 Wit.ai 对文字消息的意图、实体与语言预测。
文字分析返回应用模型的预测,不会执行意图所指的业务操作。
从 Wit.ai 应用设置复制 Server Access Token;意图预测取决于该应用的定义与训练情况。
管理 OOMOL 可以使用哪些可选存储。你随时可以在页脚重新修改这些选择。