ما هو سير عمل التنسيق؟
سير عمل التنسيق هو أحد الميزات التي تقدمها Azure الذكاء الاصطناعي Language. إنها خدمة واجهة برمجة تطبيقات مستندة إلى مجموعة النظراء تطبق ذكاء التعلم الآلي لتمكينك من إنشاء نماذج تزامن لتوصيل فهم لغة المحادثة (CLU) ومشاريع الإجابة عن الأسئلة وتطبيقات LUIS. من خلال إنشاء سير عمل تنسيق، يمكن للمطورين وضع علامات تكرارية على الكلمات المنطوقة وتدريب وتقييم أداء النموذج قبل إتاحته للاستهلاك. لتبسيط بناء وتخصيص النموذج الخاص بك، تقدم الخدمة بوابة ويب مخصصة يمكن الوصول إليها من خلال أستوديو اللغة. يمكنك بسهولة البدء في الخدمة باتباع الخطوات الواردة في التشغيل السريعة.
تحتوي هذه الوثائق على أنواع المقالات التالية:
- التشغيل السريع ويتضمن تعليمات البدء لإرشادك خلال تقديم الطلبات إلى الخدمة.
- توفر المفاهيم التفسيرات المتعلقة بوظائف الخدمة وميزاتها.
- تحتوي الأدلة الإرشادية على إرشادات استخدام الخدمة بطرق محددة ومخصصة.
مثال على سيناريوهات الاستخدام
يمكن استخدام سير عمل التنسيق في سيناريوهات متعددة عبر مجموعة متنوعة من الصناعات. ومن الأمثلة على ذلك:
روبوت دردشة للمؤسسات
في شركة كبيرة، قد يتعامل روبوت دردشة التابع للمؤسسة مع مجموعة متنوعة من شؤون الموظفين. قد يكون قادرًا على التعامل مع الأسئلة المتداولة التي يتم تقديمها بواسطة سؤال مخصص يجيب على قاعدة المعرفة، ومهارة خاصة بالتقويم يخدمها فهم لغة المحادثة، ومهارة ملاحظات المقابلة التي تخدمها LUIS. يجب أن يكون الروبوت قادرًا على توجيه الطلبات الواردة بشكل مناسب إلى الخدمة الصحيحة. يتيح لك سير عمل التنسيق ربط هذه المهارات بمشروع واحد يتعامل مع توجيه الطلبات الواردة بشكل مناسب لتشغيل روبوت المؤسسة.
دورة حياة تطوير المشروع
عادة ما يتضمن إنشاء مشروع سير عمل التزامن عدة خطوات مختلفة.
اتبع هذه الخطوات لتحقيق أقصى استفادة من نموذجك:
تعريف المخطط الخاص بك: تعرف على بياناتك وحدد الإجراءات والمعلومات ذات الصلة التي تحتاج إلى التعرف عليها من تعبيرات إدخال المستخدم. قم بإنشاء الأهداف التي تريد تعيينها لأقوال المستخدم والمشاريع التي تريد توصيلها بمشروع التنسيق الخاص بك.
تسمية بياناتك: تعد جودة علامات البيانات عاملاً رئيسيًا في تحديد أداء النموذج.
نموذج القطار: يبدأ نموذجك التعلم منك البيانات المحددة.
استعرض تفاصيل تقييم النموذج: اعرض تفاصيل التقييم لنموذجك لتحديد مدى جودة أدائه عند تقديمه إلى بيانات جديدة.
تحسين النموذج: بعد مراجعة تفاصيل تقييم النموذج، يمكنك بعد ذلك تعلم كيفية تحسين النموذج.
توزيع النموذج: إن توزيع النموذج يجعله متاحًا للاستخدام عبر واجهة برمجة تطبيقات التنبؤ.
توقع الأهداف: استخدم نموذجك المخصص لتوقع المقاصد من أقوال المستخدم.
الوثائق المرجعية ونماذج التعليمات البرمجية
أثناء استخدام سير عمل التنسيق، راجع الوثائق المرجعية والعينات التالية ل Azure الذكاء الاصطناعي Language:
| لغة / خيار التطوير | الوثائق المرجعية | عينات |
|---|---|---|
| واجهات برمجة تطبيقات REST (عملية الإنشاء) | وثائق REST API | |
| واجهات برمجة تطبيقات REST (وقت التشغيل) | وثائق REST API | |
| C# (وقت التشغيل) | وثائق C# | عينات C# |
| Python (وقت التشغيل) | وثائق Python | عينات Python |
الذكاء الاصطناعي المسؤول
لا يشمل نظام الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا فحسب، بل يشمل أيضًا الأشخاص الذين سيستخدمونها، والأشخاص الذين سيتأثرون بها، والبيئة التي تُنشر فيها. اقرأ ملاحظة الشفافية الخاصة بسير عمل CLU والتزامن للتعرف على الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي ونشره في أنظمتك. يمكنك أيضا مشاهدة المقالات التالية للحصول على مزيد من المعلومات:
الخطوات التالية
استخدم مقالة التشغيل السريع لبدء استخدام سير عمل التزامن.
في أثناء استعراض دورة حياة تطوير المشروع، راجع المسرد لمعرفة المزيد عن المصطلحات المستخدمة في جميع وثائق هذه الميزة.
تذكر عرض حدود الخدمة؛ للحصول على معلومات مثل التوافر الإقليمي.