Udostępnij za pośrednictwem

Korzystanie z usług Azure AI z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) w celu wzbogacania konwersacji bota

  • Artykuł

Uwaga

Usługa QnA Maker jest wycofywana 31 marca 2025 r. Nowsza wersja funkcji pytań i odpowiedzi jest teraz dostępna w ramach języka sztucznej inteligencji platformy Azure. Aby uzyskać odpowiedzi na pytania w usłudze językowej, zobacz odpowiadanie na pytania. Od 1 października 2022 r. nie będzie można tworzyć nowych zasobów usługi QnA Maker. Aby uzyskać informacje na temat migrowania istniejących baza wiedzy usługi QnA Maker do odpowiadania na pytania, zapoznaj się z przewodnikiem migracji.

Usługi Azure AI udostępniają dwie usługi przetwarzania języka naturalnego, Language Understanding i QnA Maker, z których każda ma inny cel. Dowiedz się, kiedy używać każdej usługi i jak się uzupełniają.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia aplikacji klienckiej, takiej jak czatbot, pracę z użytkownikami przy użyciu języka naturalnego. Użytkownik wprowadza zdanie lub frazę. Tekst użytkownika może mieć słabą gramatykę, pisownię i interpunkcję. Usługa Azure AI może mimo to pracować przez zdanie użytkownika, zwracając informacje, które bot czatbot musi pomóc użytkownikowi.

Usługi azure AI z równoważeniem obciążenia sieciowego

Usługa Language Understanding (LUIS) i usługa QnA Maker zapewniają nlp. Aplikacja kliencka przesyła tekst języka naturalnego. Usługa pobiera tekst, przetwarza go i zwraca wynik.

Kiedy należy używać każdej usługi

Usługa Language Understanding (LUIS) i usługa QnA Maker rozwiązują różne problemy. Usługa LUIS określa intencję tekstu użytkownika (nazywanego wypowiedzią), podczas gdy usługa QnA Maker określa odpowiedź na tekst użytkownika (znany jako zapytanie).

Aby wybrać poprawną usługę, musisz zrozumieć tekst użytkownika pochodzący z aplikacji klienckiej oraz informacje potrzebne do pobrania przez aplikację kliencką z usługi Azure AI.

Jeśli twój czatbot otrzyma tekst How do I get to the Human Resources building on the Seattle North campus?, użyj poniższego wykresu, aby zrozumieć, jak każda usługa współpracuje z tekstem.

Usługa Aplikacja kliencka określa
LUIS Określa intencję użytkownika tekstu — usługa nie zwraca odpowiedzi na pytanie. Na przykład ten tekst jest klasyfikowany jako zgodny z intencją FindLocation .
QnA Maker Zwraca odpowiedź na pytanie z niestandardowego baza wiedzy. Na przykład ten tekst jest określany jako pytanie ze statyczną odpowiedzią tekstową .Get on the #9 bus and get off at Franklin street

Infografika określająca, kiedy należy używać usługi LUIS i kiedy używać usługi QnA Maker

Kiedy używasz usługi LUIS?

Używaj usługi LUIS, gdy musisz znać zamiar wypowiedzi w ramach procesu w czatbocie. Kontynuując przykładowy tekst , gdy wiesz, How do I get to the Human Resources building on the Seattle North campus?że intencją użytkownika jest znalezienie lokalizacji, możesz przekazać szczegółowe informacje o wypowiedzi (wyciągniętej z jednostek) do innej usługi, takiej jak serwer transportu, aby uzyskać odpowiedź.

Nie musisz łączyć usług LUIS i QnA Maker w celu określenia intencji.

Możesz połączyć dwie usługi dla tej wypowiedzi, jeśli czatbot musi przetworzyć tekst na podstawie intencji i jednostek (przy użyciu usługi LUIS), a także znaleźć konkretną statyczną odpowiedź tekstową (przy użyciu usługi QnA Maker).

Kiedy używasz usługi QnA Maker?

Używaj usługi QnA Maker, jeśli masz statyczną bazę wiedzy z odpowiedziami. Ta baza wiedzy jest dostosowana do Twoich potrzebach i zawiera dokumenty, takie jak pliki PDF i adresy URL.

Kontynuując przykładową wypowiedź, How do I get to the Human Resources building on the Seattle North campus?wyślij tekst jako zapytanie do opublikowanej usługi QnA Maker i uzyskaj najlepszą odpowiedź.

Nie musisz łączyć usług LUIS i QnA Maker, aby określić odpowiedź na pytanie.

Możesz połączyć dwie usługi dla tej wypowiedzi, jeśli czatbot musi przetworzyć tekst na podstawie intencji i jednostek (przy użyciu usługi LUIS), a także znaleźć odpowiedź (przy użyciu usługi QnA Maker).

Użyj obu usług, gdy baza wiedzy jest niekompletna

Jeśli tworzysz baza wiedzy usługi QnA Maker, ale wiesz, że domena podmiotu się zmienia (na przykład informacje terminowe), możesz połączyć usługi LUIS i QnA Maker. Dzięki temu możesz użyć informacji w baza wiedzy, ale także użyć usługi LUIS do określenia intencji użytkownika. Gdy aplikacja kliencka ma zamiar, może zażądać odpowiednich informacji z innego źródła.

Aplikacja kliencka musi monitorować odpowiedzi usługi LUIS i usługi QnA Maker pod kątem wyników. Jeśli wynik z usługi QnA Maker jest niższy niż jakiś dowolny próg, użyj informacji o intencji i jednostce zwróconych z usługi LUIS, aby przekazać informacje do usługi innej firmy.

Kontynuując przykładowy tekst, załóżmy, How do I get to the Human Resources building on the Seattle North campus?że usługa QnA Maker zwraca niski współczynnik ufności. Użyj intencji zwróconej z usługi LUIS FindLocation i wszystkich wyodrębnionych jednostek, takich jak Human Resources building i Seattle North campus, aby wysłać te informacje do usługi mapowania lub wyszukiwania w celu uzyskania innej odpowiedzi.

Tę odpowiedź innej firmy możesz przedstawić użytkownikowi w celu weryfikacji. Po zatwierdzeniu przez użytkownika możesz wrócić do usługi QnA Maker, aby dodać informacje w celu zwiększenia wiedzy.

Użyj obu usług, gdy czatbot potrzebuje więcej informacji

Jeśli twój czatbot potrzebuje więcej informacji niż zapewniana przez jedną z usług, aby kontynuować korzystanie z drzewa decyzyjnego, użyj zarówno usług, jak i przetworzy obie odpowiedzi w aplikacji klienckiej.

Użyj narzędzia interfejsu wiersza polecenia Dispatch platformy Bot, aby ułatwić tworzenie procesu pracy z obydwoma usługami. To narzędzie tworzy główną aplikację usługi LUIS intencji, która wysyła między usługą LUIS i usługą QnA Maker jako aplikacjami podrzędnymi. Dowiedz się więcej na temat integracji z usługami LUIS, QnA Maker i Bot Framework.

Aby zaimplementować tego typu czatbota, skorzystaj z przykładu narzędzia Bot Builder z funkcją NLP z wysyłaniem w języku C# lub Node.js.

Najlepsze rozwiązania

Zaimplementuj najlepsze rozwiązania dla każdej usługi:

Zobacz też

Następne kroki