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Certaines entités doivent correspondre à des formats plutôt qu'à des termes spécifiques.
Il s'agit par exemple de numéros nationaux d'identification, d'identifiants, de numéros de plaque d'immatriculation, etc.
Les entités d'expression régulière vous permettent de fournir des expressions régulières pour la mise en correspondance.
Expressions régulières composées
Chaque entité d'expression régulière correspond à un seul format, mais vous pouvez fournir plusieurs expressions régulières si chacune d'elles représente une variante d'un même format.
Lors de l'entraînement des agents, toutes les expressions régulières d'une même entité sont combinées à l'aide de l'opérateur d'alternance | de façon à former une expression régulière composée.
Par exemple, si vous fournissez les expressions régulières suivantes pour un numéro de téléphone :
L'ordre des expressions régulières est important.
Chacune des expressions régulières formant l'expression régulière composée va être traitée dans l'ordre selon lequel elles sont spécifiées.
La recherche s'arrête dès qu'une correspondance valide est trouvée.
Ainsi, pour l'expression d'utilisateur final "Seattle" :
la première correspondance valide de l'expression régulière composée Sea|Seattle est "Sea" ;
la première correspondance valide de l'expression régulière composée Seattle|Sea est "Seattle".
Traitement spécial associé à la reconnaissance vocale
Si votre agent utilise la reconnaissance vocale, également appelée "entrée audio" ou "speech-to-text" (STT), vos expressions régulières requièrent un traitement particulier pour la mise en correspondance des lettres et des chiffres.
Un énoncé parlé de l'utilisateur final est traité par le système de reconnaissance vocale préalablement à la mise en correspondance des entités.
Lorsqu'un énoncé contient une série de lettres ou de chiffres, l'outil de reconnaissance est susceptible d'insérer des espaces de part et d'autre de chaque caractère.
En outre, l'outil de reconnaissance peut aussi interpréter les chiffres en les retranscrivant en toutes lettres.
Par exemple, l'énoncé d'utilisateur final "Mon identifiant est 123" peut être reconnu de différentes façons, comme suit :
"Mon ID est 123"
"Mon ID est 1 2 3"
"Mon ID est un deux trois"
Pour accepter des nombres à trois chiffres, vous pouvez utiliser les expressions régulières suivantes :
Il est impossible d'activer la correspondance partielle pour les entités d'expression régulière.
Ces deux fonctionnalités sont mutuellement exclusives.
Chaque agent peut comporter jusqu'à 50 entités d'expression régulière.
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Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eRegexp entities allow matching patterns rather than specific terms, useful for national IDs, license plates, and other structured data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMultiple regular expressions can be combined into a single compound regular expression using the alternation operator (\u003ccode\u003e|\u003c/code\u003e).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe order of regular expressions in a compound regular expression is important, as the system stops searching after the first valid match.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSpecial handling is needed for regexp entities when using speech recognition, as the recognizer may add spaces or use word forms for digits.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThere are limitations to using regexp entities, including the exclusion of fuzzy matching, a maximum of 50 regexp entities per agent, and a 2000-character limit for the compound regular expression.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Regexp entities\n\nSome entities need to match patterns rather than specific terms.\nFor example, national identification numbers, IDs, license plates, and so on.\nWith *regexp entities* ,\nyou can provide\n[regular expressions](https://github.com/google/re2/wiki/Syntax)\nfor matching.\n\nCompound regular expressions\n----------------------------\n\nEach regexp entity corresponds to a single pattern,\nbut you can provide multiple regular expressions\nif they all represent variations of a single pattern.\nDuring agent training, all regular expressions of a single entity are combined\nwith the alternation operator (`|`) to form one *compound regular expression*.\n\nFor example, if you provide the following regular expressions for a phone number:\n\n- `^[2-9]\\d{2}-\\d{3}-\\d{4}$`\n- `^(1?(-?\\d{3})-?)?(\\d{3})(-?\\d{4})$`\n\nThe compound regular expression becomes:\n\n- `^[2-9]\\d{2}-\\d{3}-\\d{4}$|^(1?(-?\\d{3})-?)?(\\d{3})(-?\\d{4})$`\n\nThe ordering of regular expressions matters.\nEach of the regular expressions in the compound regular expression are processed in order.\nSearching stops once a valid match is found.\nFor example, for an end user expression of \"Seattle\":\n\n- `Sea|Seattle` matches \"Sea\"\n- `Seattle|Sea` matches \"Seattle\"\n\nSpecial handling for speech recognition\n---------------------------------------\n\n| **Note:** Enabling [auto speech adaptation](/dialogflow/cx/docs/concept/speech-adaptation) is recommended when using regexp entities. Also see the speech adaptation [regexp-specific guidelines](/dialogflow/cx/docs/concept/speech-adaptation#regexp-entities).\n\nIf your agent uses speech recognition\n(also known as audio input, speech-to-text, or STT),\nyour regular expressions will need special handling when matching letters and numbers.\nA spoken end-user utterance is first processed by the speech recognizer before entities are matched.\nWhen an utterance contains a series of letters or numbers,\nthe recognizer may pad each character with spaces.\nIn addition, the recognizer may interpret digits in word form.\nFor example, an end-user utterance of \"My ID is 123\"\nmay be recognized as any of the following:\n\n- \"My ID is 123\"\n- \"My ID is 1 2 3\"\n- \"My ID is one two three\"\n\nTo accommodate three digit numbers,\nyou could use the following regular expressions: \n\n```\n\\d{3}\n``` \n\n```\n\\d \\d \\d\n``` \n\n```\n(zero|one|two|three|four|five|six|seven|eight|nine) (zero|one|two|three|four|five|six|seven|eight|nine) (zero|one|two|three|four|five|six|seven|eight|nine)\n```\n\nCreate a regexp entity\n----------------------\n\n### Console\n\n1. Open the [Dialogflow CX console](https://dialogflow.cloud.google.com/cx/projects).\n2. Choose your GCP project.\n3. Select your agent.\n4. Select the **Manage** tab.\n5. Click **Entity Types**.\n6. Click **Create**.\n7. Check **Regexp entities**.\n8. Complete remaining fields.\n9. Click **Save**.\n\n### API\n\nSet the `EntityType.kind` field to `KIND_REGEXP`.\n\n\nGo to the EntityType API reference \n**Select a protocol and version for the EntityType reference:**\n\nClose\n\n\u003cbr /\u003e\n\nLimitations\n-----------\n\nThe following limitations apply:\n\n- [Fuzzy matching](/dialogflow/cx/docs/concept/entity-fuzzy) cannot be enabled for regexp entities. These features are mutually exclusive.\n- Each agent can have a maximum of 50 regexp entities.\n- The [compound regular expression](#compound) for an entity has a maximum length of 2000 characters."]]
