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使用包含自然语言处理 (NLP) 的 Azure AI 服务来扩充聊天机器人对话

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重要

LUIS 将于 2025 年 10 月 1 日停用，从 2023 年 4 月 1 日开始，你将无法创建新的 LUIS 资源。 建议将 LUIS 应用程序迁移到对话语言理解，以便从持续的产品支持和多语言功能中受益。

Azure AI 服务提供两种自然语言处理服务：语言理解和 QnA Maker，每项服务具有不同用途。 本文介绍每个服务的使用时机，以及两者如何相辅相成。

自然语言处理 (NLP) 可让客户端应用程序（例如聊天机器人）使用自然语言来与用户交互。 用户输入句子或短语。 用户输入的文本可能存在语法、拼写和标点符号不当的情况。 Azure AI 服务始终可以处理用户的句子，并返回聊天机器人为用户提供帮助所需的信息。

使用 NLP 的 Azure AI 服务

语言理解 (LUIS) 和 QnA Maker 提供 NLP。 客户端应用程序提交自然语言文本。 服务提取文本，对其进行处理，然后返回结果。

每个服务的使用时机

语言理解 (LUIS) 和 QnA Maker 解决不同的问题。 LUIS 确定用户文本（称为言语）的意向，QnA Maker 确定用户文本（称为查询）的答案。

要选取正确的服务，需要理解来自客户端应用程序的用户文本，以及客户端应用程序需要从 Azure AI 服务获取哪些信息。

如果聊天机器人收到文本 How do I get to the Human Resources building on the Seattle North campus?，请使用以下图表来理解每个服务如何处理该文本。

服务 客户端应用程序确定
LUIS 确定文本中的用户意图 - 服务不会返回问题的答案。 例如，此文本分类为与 FindLocation 意向匹配。
QnA Maker 从自定义知识库返回问题的答案。 例如，此文本已确定为一个问题，其答案是静态文本 Get on the #9 bus and get off at Franklin street。

信息图用以确定何时使用 LUIS 以及何时使用 QnA Maker

何时使用 LUIS？

需要了解聊天机器人进程中的言语的意图时，请使用 LUIS。 沿用示例文本 How do I get to the Human Resources building on the Seattle North campus?。知道用户的意图是查找某个地点后，可将有关言语的详细信息（使用实体提取）传递给另一服务（例如交通服务器）来获取答案。

无需结合使用 LUIS 和 QnA Maker 即可确定意向。

如果聊天机器人需要根据意图和实体处理文本（使用 LUIS），并需要查找具体的静态文本答案（使用 QnA Maker），则你可以对言语结合使用这两个服务。

何时使用 QnA Maker？

如果拥有静态回答知识库，请使用 QnA Maker。 此知识库根据你的需要自定义，其内容使用 PDF 和 URL 等文档生成。

沿用示例言语 How do I get to the Human Resources building on the Seattle North campus?。将该文本作为查询发送到已发布的 QnA Maker 服务，然后接收最佳答案。

无需结合使用 LUIS 和 QnA Maker 即可确定问题的答案。

如果聊天机器人需要根据意图和实体处理文本（使用 LUIS），并需要查找答案（使用 QnA Maker），则你可以对言语结合使用这两个服务。

如果知识库不完整，请使用这两个服务

如果你正在生成 QnA Maker 知识库，但知道主题域会发生更改（例如，需要及时提供信息），则可以结合使用 LUIS 和 QnA Maker 服务。 这样就可以使用知识库中的信息，同时还可以使用 LUIS 来确定用户的意图。 客户端应用程序获得意图后，可以从另一个源请求相关信息。

客户端应用程序需要监视 LUIS 和 QnA Maker 响应中的评分。 如果 QnA Maker 的评分低于某个任意阈值，请使用 LUIS 返回的意向和实体信息并将其传递给第三方服务。

沿用示例文本 How do I get to the Human Resources building on the Seattle North campus?。假设 QnA Maker 返回了较低的置信度评分。 使用 LUIS 返回的意向、FindLocation 和提取的任何实体（例如 Human Resources building 和 Seattle North campus），将此信息发送到地图或搜索服务以获取其他答案。

可将此第三方答案提供给用户进行验证。 获得的用户批准后，可以返回 QnA Maker 来添加信息，以扩充知识。

当聊天机器人需要更多信息时，请使用这两个服务

如果聊天机器人所需的信息超过了服务能够提供的信息，请在客户端应用程序中使用这两个服务并处理两者的响应，这样才能在决策树中递进。

借助 Bot Framework Dispatch CLI 工具生成一个流程来处理这两个服务。 此工具将为意向生成一个顶层 LUIS 应用，用于调度充当子应用的 LUIS 和 QnA Maker。 详细了解如何与 LUIS、QnA Maker 和 Bot Framework 集成。

使用以 C# 或 Node.js 编写的机器人生成器示例具有调度功能的 NLP 可以实现此类聊天机器人。

最佳做法

实施适用于每个服务的最佳做法：

另请参阅

后续步骤