Introdução à respostas às perguntas personalizadas
Você pode criar facilmente uma solução de resposta a perguntas no Microsoft Azure usando o serviço Linguagem de IA do Azure. Linguagem de IA do Azure inclui um recurso de resposta às perguntas personalizadas, que permite definir uma base de conhecimento de pares de pergunta e resposta que podem ser consultados usando entrada de linguagem natural.
Criar uma base de dados de conhecimento de respostas às perguntas personalizadas
Você pode usar o Estúdio de Linguagem de IA do Azure para criar, treinar, publicar e gerenciar projetos de resposta a perguntas.
Observação
Você pode escrever código para criar e gerenciar projetos usando a API REST ou o SDK de Linguagem de IA do Azure. No entanto, na maioria dos cenários, é mais fácil usar o Language Studio.
Para criar um projeto, você deve primeiro provisionar um recurso de Linguagem na sua assinatura do Azure.
Definir perguntas e respostas
Depois de provisionar um recurso de linguagem, você poderá usar o recurso de resposta a perguntas personalizadas do Estúdio de Linguagem para criar um projeto que consiste em pares de perguntas e respostas. Essas perguntas podem ser:
- Geradas com base em um documento existente de perguntas frequentes ou uma página da Web.
- Inseridas e editadas manualmente.
Em muitos casos, um projeto é criado usando uma combinação de todas essas técnicas; começando com um conjunto de dados básico de perguntas e respostas de um documento de perguntas frequentes existente e ampliando a base de conhecimento com entradas manuais adicionais.
Podem ser atribuídas frases alternativas às perguntas do projeto para ajudar a consolidar as perguntas com o mesmo significado. Por exemplo, você pode incluir uma pergunta como:
Qual é a localização da sua sede?
É possível prever diferentes maneiras de fazer essa pergunta adicionando uma frase alternativa, como:
Onde sua sede está localizada?
Testar o projeto
Depois de criar um conjunto de pares de pergunta e resposta, você deve salvá-lo. Esse processo analisa suas perguntas e respostas literais e aplica um modelo de processamento de idioma natural interno para combinar as respostas certas com as perguntas, mesmo quando elas não são escritas exatamente conforme especificado em suas definições de pergunta. Depois, você pode usar a interface de teste interna no Language Studio para testar sua base de dados de conhecimento enviando perguntas e revisando as respostas retornadas.