Comparer les réponses aux questions à Azure AI Language Understanding
Une base de connaissances de réponse aux questions est une forme de modèle linguistique, ce qui soulève la question de savoir quand utiliser la réponse aux questions et quand utiliser les capacités de compréhension du langage conversationnel d'Azure AI Language.
Les deux fonctionnalités sont similaires dans la mesure où ils permettent tous les deux de définir un modèle de langage qui peut être interrogé à l’aide d’expressions en langage naturel. Il existe toutefois des différences au niveau des cas d'usage qu'ils sont conçus pour traiter, comme indiqué dans le tableau suivant :
| Réponses aux questions | Compréhension de la langue | |
|---|---|---|
| Modèle d’utilisation | L'utilisateur soumet une question et attend une réponse | L'utilisateur soumet un énoncé et attend une réponse ou une action appropriée |
| Traitement des requêtes | Le service utilise la compréhension du langage naturel pour faire correspondre la question à une réponse de la base de connaissances | Le service utilise la compréhension du langage naturel pour interpréter l'énoncé, le faire correspondre à une intention et identifier des entités |
| Réponse | La réponse est une réponse statique à une question connue | La réponse indique l'intention la plus probable et les entités référencées |
| Logique client | L'application cliente présente généralement la réponse à l'utilisateur | L'application cliente est chargée d'effectuer l'action appropriée en fonction de l'intention détectée |
Les deux services sont en fait complémentaires. Vous pouvez élaborer des solutions complètes en matière de langage naturel qui combinent des modèles de compréhension du langage et des bases de connaissances pour la réponse aux questions.