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Erste Schritte mit QnA Services
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Einführung
Der QnA Maker ist ein kostenloser, benutzerfreundlicher REST-API- und Web-basierter Dienst, der die KI darin trainiert, die Fragen der Benutzer auf natürlichere, konversativere Weise zu beantworten. Mit einer optimierten Logik für das maschinelle Lernen und der Fähigkeit, branchenführende Sprachverarbeitung zu integrieren, vereint QnA Maker semi-strukturierte Daten wie Frage-Antwort-Paare in eindeutige, hilfreiche Antworten.
Erstellen Sie unseren eigenen QnA-Service manuell
Mit den Anmeldeinformationen Ihres Microsoft-Kontos können Sie sich anmelden und Abonnementschlüssel erhalten, um mit den Diensten zu beginnen. Dieses Dokument beschreibt die verschiedenen Abläufe im Tool zum Erstellen Ihrer eigenen Wissensdatenbank.
QnA Maker arbeitet in drei Schritten: Extraktion, Schulung und Veröffentlichung. Um zu beginnen, füttern Sie alles aus vorhandenen FAQ-URLs mit Dokumenten und redaktionellen Inhalten. Ich habe meine eigenen Fragen und Antworten manuell erstellt.
QnA Maker extrahiert alle möglichen Paare von Fragen und Antworten. Über die benutzerfreundliche Weboberfläche können Sie Paare bearbeiten, entfernen oder hinzufügen sowie die Wissensdatenbank testen und trainieren. Die Relevanz der Antworten ist der wichtigste Teil Ihres QnA-Services.
Mit der Train-Funktion können Sie die Richtigkeit der Antworten bewerten, korrigieren und die Wissensbasis neu trainieren.
Es gibt zwei Möglichkeiten, die Relevanz der Antworten zu verbessern.
ein. Chatten Sie mit Ihrer KB:
Chatten Sie mit Ihrer Wissensdatenbank, um die Relevanz der Antworten zu sehen. Sie können einer vorhandenen Frage eine Variation hinzufügen und für eine Frage eine andere Antwort wählen. Stellen Sie sicher, dass Sie auf Speichern und neu trainieren klicken, um die vorgenommenen Änderungen / Eingaben anzuzeigen.
b. Live-Chatprotokolle wiedergeben:
Eine sehr nützliche Funktion ist es, zu sehen, welche Antworten der Dienst auf Live-Verkehr zurückgibt, und ihn entsprechend zu trainieren. Sie können den Live-Chat-Verkehr herunterladen, der Ihren veröffentlichten Endpunkt erreicht, indem Sie auf Chatprotokolle herunterladen klicken. Hiermit werden alle Fragen heruntergeladen, die Ihren Endpunkt in absteigender Reihenfolge der Häufigkeit treffen. Wenn Sie sich die Chat-Protokolle ansehen, können Sie entscheiden, auf welche Fragen Sie Ihre Wissensdatenbank testen und trainieren möchten, wie im obigen Abschnitt beschrieben.
Wenn Sie mit dem Umfang der Antworten zufrieden sind, können Sie Ihre Wissensdatenbank als API-Endpunkt veröffentlichen.
Wir können die am QnA Bot Service vorgenommenen Änderungen überprüfen und auf die Schaltfläche "Veröffentlichen" klicken.
Unser QnA-Bot-Service wird erfolgreich implementiert. Die HTTP-Beispielanforderung wird mit der Wissensdatenbank-ID und dem Abonnementschlüssel angezeigt. Mithilfe der HTTP-Anforderung können wir eine eigene Benutzeroberfläche für diesen QnA-Bot-Service erstellen oder diese direkt mit dem Azure-Bot-Service in Anspruch nehmen
Auch nach der Veröffentlichung können Sie die Interaktionen in Echtzeit überprüfen und die Antworten nach Bedarf verfeinern. QnA Maker lässt sich nahtlos und in großem Umfang in andere APIs und Lösungen integrieren.
Über die Registerkarte "Einstellungen" können Sie die erforderlichen Änderungen aktualisieren und jedes Mal speichern und trainieren.
Durch die Verwendung anderer Cognitive Services mit QnA Maker können Sie etwas so elegantes wie einen Chat-Bot erstellen, der häufig gestellte Fragen beantwortet, oder so komplex wie ein interaktiver virtueller Leitfaden.
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