次の方法で共有

QnA Maker からカスタム質問応答への移行

  • [アーティクル]

このドキュメントの目的: この記事では、QnA Maker を使用するアプリケーションをカスタム質問応答に正常に移行するために使用できる情報を提供することを目的としています。 この記事を使用して、次の内容を明確にされるようお願いいたします。

  • QnA Maker とカスタム質問応答の機能の比較
  • 価格
  • プロビジョニングと開発エクスペリエンスの簡素化
  • 移行フェーズ
  • 一般的な移行シナリオ
  • 移行の手順

対象ユーザー: 既存の QnA Maker ユーザー

重要

Azure AI Language の機能であるカスタム質問応答は 2021 年 11 月に導入され、ディープ ラーニング ランカーを使用した関連性の強化、正確な回答、エンドツーエンドのリージョン サポートなど、いくつかの新機能を備えています。 カスタム質問と回答プロジェクトは、QnA Maker のナレッジ ベースに相当します。 ロールベースのアクセス制御 (RBAC) などのリソース レベルの設定は、新しいリソースには移行されません。 これらのリソース レベルの設定は、移行後に言語リソースに対して再構成する必要があります。

  • 言語への自動 RBAC プロジェクト (リソースではない)
  • 分析の自動有効化。

また、言語リソースの分析を再び有効 にする必要があります。

機能の比較

カスタム質問応答には、新しい機能セットに加えて、一般的な機能に対する多くの技術的な機能強化が用意されています。

機能 QnA Maker カスタムの質問応答 詳細
最新のトランスフォーマーベース モデル ➖ ✔️ Web スケールでの QnA の検索を可能にするチューリング ベースのモデル。
事前に構築された機能 ➖ ✔️ この機能を使用すると、コンテンツを取り込んでリソースを管理する必要なしに、カスタム質問応答の機能を活用できます。
正確な回答 ➖ ✔️ カスタム質問応答は、SOTA モデルを使用してより正確な応答をサポートします。
スマート URL の更新 ➖ ✔️ カスタム質問応答により、1 回のクリックでパブリック ソースから取り込まれたコンテンツを更新する手段が提供されます。
ナレッジ ベースについての Q&A (階層抽出) ✔️ ✔️
アクティブ ラーニング ✔️ ✔️ カスタム質問応答では、強化されたアクティブ ラーニング モデルを使用しています。
代わりの質問 ✔️ ✔️ カスタム質問応答のモデルが向上することで、別の質問を追加する必要が減ります。
Synonyms ✔️ ✔️
Metadata ✔️ ✔️
質問の生成 (プライベート プレビュー) ➖ ✔️ この新機能により、テキストに対する質問を生成できます。
非構造化ドキュメントのサポート ➖ ✔️ ユーザーは、非構造化ドキュメントを入力ソースとして取り込み、コンテンツに対して応答のクエリを実行できるようになりました
.NET SDK ✔️ ✔️
API ✔️ ✔️
統合された作成エクスペリエンス ➖ ✔️ すべての Azure AI Language で 単一の作成エクスペリエンス
マルチ リージョン サポート ➖ ✔️

価格

カスタム質問応答への移行を検討している場合は、次の点を考慮してください。

コンポーネント QnA Maker カスタムの質問応答 詳細
QnA Maker サービスのコスト ✔️ ➖ リソースごとで 1 か月あたりの固定費。 QnAMaker にのみ適用されます。
カスタム質問回答サービスのコスト ➖ ✔️ カスタム質問応答は、従量課金制モデルに従って課金されます。 カスタム質問応答にのみ適用されます。
Azure Search のコスト ✔️ ✔️ QnA Maker とカスタム質問応答の両方に適用されます。
App Service のコスト ✔️ ➖ QnA Maker にのみ適用されます。 これは、カスタム質問応答に移行するユーザーにとって最大のコスト削減です。

  • ユーザーは容量が多い上位レベルを選択でき、これは支払う全体価格に影響します。 カスタム質問応答の言語コンポーネントに対する価格には影響しません。

  • カスタム質問応答機能の "テキスト レコード" とは、ユーザーがランタイムに送信するクエリのことであり、Language サービス内のすべての機能に共通する概念です。 クエリの長さが長いほど、クエリのテキスト レコードが多くなる場合があります。

価格見積もりの例

使用方法 QnA Maker のリソースの数 QnA Maker のアプリ サービスの数 (レベル) QnA Maker での毎月の推論呼び出し 検索パーティション数 x 検索レプリカ (レベル) カスタム質問応答の相対コスト
高 5 5(P1) 8 M 9x3(S2) より高額です。
高 100 100(P1) 6M 9x3(S2) より低額
Medium 10 10(S1) 800K 4x3(S1) より低額
低 4 4(B1) 100K 3x3(S1) より低額

概要: 相対コスト列で示されているように、お客様は最も一般的な構成全体でコストを節約できるはずです。

ここで、 カスタム質問応答、および QnA Maker の価格の詳細を確認できます。

Azure 料金計算ツールでは、さらに詳細な情報を提供できます。

プロビジョニングと開発エクスペリエンスの簡素化

言語サービスを使用すると、QnA Maker のユーザーは、言語リソースの機能として Text Analytics、LUIS、カスタム質問応答を提供する 1 つのサービスで利用できるようになりました。 次の言語サービス API を呼び出します。

  • 上記のすべての機能にアクセスするための 1 つの言語リソース
  • 複数の機能にわたる作成エクスペリエンスの 1 つのウィンドウ
  • すべての機能にわたる統合された API のセット
  • よくまとまった、シンプルで強力な製品

Language Studio で作業を開始する方法について説明します

移行フェーズ

QnA Maker を使用しているアプリケーションを開発中の場合､あるいはそうしたアプリケーションを運用している場合は､できるかぎり速やかにカスタム質問応答を使用するように更新することをお勧めします｡ 使用可能な API、SDK、Bot SDK、およびコード サンプルについては、次のリンクを参照してください。

考慮すべき広範な移行フェーズを次に示します。

成功する移行のフェーズを示す図

以下に、役立つ追加のリンクを示します。

  • 作成ポータル
  • API
  • SDK
  • Bot SDK: ボットがカスタムの質問応答を使用するには、 Bot.Builder.AI.QnA SDK を使用します。ボットの統合には引き続きこれを使用することをお勧めします。 ボットのコード内の同じ使用方法のサンプル (サンプル 1、サンプル 2) を次に示します。

一般的な移行シナリオ

このトピックでは、QnA Maker からカスタム質問応答に移行するときの 2 つの仮定のシナリオを比較します。 これらのシナリオは、特定のシナリオで実行する移行手順の適切なセットを決定するのに役立ちます。

注意

これらのシナリオがお客様の実際の移行を表していることを確認する試みが行われましたが、個々のお客様のシナリオは当然異なります。 また、この記事には価格の詳細は含まれていません。 詳細については、価格に関するページを参照してください。

重要

カスタム質問と回答プロジェクトは、QnA Maker のナレッジ ベースに相当します。 ロールベースのアクセス制御 (RBAC) などのリソース レベルの設定は、新しいリソースには移行されません。 これらのリソース レベルの設定は、移行後に言語リソースに対して再構成する必要があります。 また、言語リソースの分析を再び有効 にする必要があります。

移行シナリオ 1: カスタム作成ポータルなし

最初の移行シナリオでは、作成ポータルとして qnamaker.ai を使用し、QnA Maker ナレッジ ベースを カスタム質問応答に移行したいと考えています。

QnA Maker からカスタム質問応答にプロジェクトを移行する

カスタム質問応答へ移行すると、以下のようになります。

  • これらのリソース レベルの設定は、言語リソースに対して再構成する必要があります
  • ユーザーの検証は、移行されたナレッジ ベースで次の点で開始する必要があります。
    • サイズの検証
    • 移行前と移行後に一致するすべての KB の QnA ペアの数
  • QnA Maker と比較すると信頼度スコアマッピングが異なるため、カスタムの質問応答でナレッジ ベースの新しいしきい値を設定する必要があります。
    • 移行前と移行後のサンプルの質問に対する応答
    • v1 と v2 で応答された質問の応答時間
    • プロンプトの保持
    • ユーザーは、移行後にバッチ テスト ツールを使用して、カスタムの質問応答で新しく作成されたプロジェクトをテストできます。

以前の QnA Maker リソースを手動で削除する必要があります。

移行シナリオ 1 の 詳細な手順 を次に示します。

移行シナリオ 2

この移行シナリオでは、顧客が QnA Maker Authoring API または QnA Maker SDK を利用して独自のオーサリング フロントエンドを作成している可能性があります。

SDK の移行に必要な次の手順を実行する必要があります。

この SDK 移行ガイドは、以前の Microsoft.Azure.CognitiveServices.Knowledge.QnAMaker から新しいカスタム質問応答クライアント ライブラリの Azure.AI.Language.QuestionAnswering への移行を支援することを目的としています。 2 つのパッケージ間で似た操作を併記して比較することに焦点を当てます。

ナレッジ ベースを言語リソース内の新しいプロジェクトに移行するために、必要な手順を実行する必要があります。

カスタム質問応答へ移行すると、以下のようになります。

  • これらのリソース レベルの設定は、言語リソースに対して再構成する必要があります
  • ユーザーの検証は、移行されたナレッジ ベースで次の点で開始する必要があります
    • サイズの検証
    • 移行前と移行後に一致するすべての KB の QnA ペアの数
    • 信頼度スコアのマッピング
    • 移行前と移行後のサンプルの質問に対する応答
    • v1 と v2 で応答された質問の応答時間
    • プロンプトの保持
    • 移行前と移行後のバッチ テスト
  • 以前の QnA Maker リソースを手動で削除する必要があります。

さらに、ボットを移行してアップグレードする必要があるユーザーの場合は、アップグレード ボット コードが NuGet パッケージとして発行されます。

ここでは、いくつかのコード サンプル (サンプル 1 サンプル 2) を見つけることができます

移行シナリオ 1 の 詳細な手順 を次に示します

事前にビルト済みの API について詳細を確認する

カスタム質問応答の応答取得 REST API の詳細を確認する

移行の手順

これらの手順の一部は、ユーザーの既存のアーキテクチャに応じて必要であることに注意してください。 移行に必要な手順をより明確にするために、上記の移行フェーズを確認してください。

成功する移行のステップを示す図