如何确保Luis生产和非生产这两个环境之间的一致性

Question

1. 将Luis模型从一个环境导入到另一个环境（例如从UAT到生产环境）作为新版本，进行重新培训和发布后，为什么相同短语的得分在两个环境中都不匹配？
2. 除了用UI定义的LUIS模型或导入另一个luis模型（json导入）以外，还有哪些其他参数会影响luis模型的得分？
3. 如何确保两个环境的一致性？

Answer 1

分数不是绝对的，仅相对于同一请求中的其他分数具有含义。 LUIS培训是不确定的，因此在版本之间，甚至在导出和重新导入应用程序完全相同的版本之间，应用程序及其模型不一定会返回完全相同的分数。无论其价值如何，均应使用最高得分意图。例如，分数低于0.5并不一定意味着LUIS具有低置信度。提供更多的训练数据可以帮助提高最有可能的意图得分。

要回答您的第三个问题，您可以将两个环境都放在同一个应用程序中，而不必通过导入来拥有不同的应用程序。您可以将应用程序发布到暂存插槽（安全环境，以测试要添加到LUIS应用程序的新事物，而不会破坏生产插槽）或生产插槽（应用程序的稳定版本，供最终用户使用）。 通过使用two publishing slots，您可以拥有发布了端点的两个不同版本，或者在两个不同端点上具有相同版本。登台版本的测试通过测试标准后，您可以升级/部署到生产中，并可以确保一致性。