ما هي QnA Maker؟
إشعار
يستخدم Azure Open الذكاء الاصطناعي On Your Data نماذج لغة كبيرة (LLMs) لإنتاج نتائج مماثلة ل QnA Maker. إذا كنت ترغب في ترحيل مشروع QnA Maker إلى Azure Open الذكاء الاصطناعي على بياناتك، فيرجى الاطلاع على دليلنا.
إشعار
ستتوقف خدمة QnA Maker في 31 مارس 2025. يتوفر الآن إصدار أحدث من إمكانية السؤال والإجابة كجزء من Azure الذكاء الاصطناعي Language. للحصول على إمكانيات الإجابة على الأسئلة داخل خدمة اللغة، راجع الإجابة على الأسئلة. اعتبارًا من 1 أكتوبر 2022، لن تتمكن من إنشاء موارد QnA Maker جديدة. للحصول على معلومات عن ترحيل قواعد معارف صانع QnA الحالية إلى الإجابة على الأسئلة، راجع دليل الترحيل .
إشعار
اعتبارا من يوليو 2023، تشمل خدمات Azure الذكاء الاصطناعي جميع ما كان يعرف سابقا باسم Cognitive Services وAzure Applied الذكاء الاصطناعي Services. لا توجد تغييرات على الأسعار. يستمر استخدام الأسماء Cognitive Services وAzure Applied الذكاء الاصطناعي في فوترة Azure وتحليل التكلفة وقائمة الأسعار وواجهات برمجة التطبيقات للسعر. لا توجد تغييرات فاصلة على واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو SDKs.
QnA Maker هي خدمة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المستندة إلى مجموعة النظراء والتي تتيح لك إنشاء طبقة محادثة طبيعية على بياناتك. يمكن استخدامه للعثور على الإجابة الأكثر ملاءمة لأي مدخلات لغة طبيعية معينة، من قاعدة المعلومات المخصصة (KB) الخاصة بك من المعلومات.
تُستخدم QnA Maker بشكل شائع لإنشاء تطبيقات عملاء المحادثة، والتي تشمل تطبيقات الوسائط الاجتماعية، وبرامج روبوتات الدردشة، وتطبيقات سطح المكتب التي تدعم الكلام.
لا تقوم QnA Maker بتخزين بيانات العملاء. يتم تخزين جميع بيانات العميل (إجابات الأسئلة وسجلات الدردشة) في المنطقة التي ينشر فيها العميل عبارات الخدمة التابعة. لمزيد من التفاصيل حول الخدمات التابعة انظر هنا.
تحتوي هذه الوثائق على أنواع المقالات التالية:
- يُعد برنامج quickstarts بمثابة إرشادات خطوة بخطوة تسمح لك بإجراء مكالمات مع الخدمة والحصول على النتائج في فترة زمنية قصيرة.
- تحتوي أدلة الاستخدامعلى إرشادات لاستخدام الخدمة بطرق أكثر تحديداً أو تخصيصاً.
- توفر المقالات المفاهيمية تفسيرات متعمقة لوظائف الخدمة وميزاتها.
- تعتبرالبرامج التعليمية بمثابة إرشادات أطول نسبياً تشرح لك طريقة استخدام الخدمة كمكوّن في حلول الأعمال الأوسع نطاقاً.
متى يتم استخدام QnA Maker؟
- عندما يكون لديك معلومات ثابتة - استخدمQnA Maker عندما يكون لديك معلومات ثابتة في قاعدة المعلومات الخاصة بك من الإجابات. قاعدة المعارف هذه مخصصة لاحتياجاتك، والتي قمت ببنائها باستخدام مستندات مثل ملفات PDF وعناوين URL.
- عندما تريد تقديم نفس الإجابة على طلب أو سؤال أو أمر - عندما يقوم مستخدمون مختلفون بإرسال نفس السؤال، يتم إرجاع نفس الإجابة.
- عندما تريد تصفية معلومات ثابتة استناداً إلى معلومات التعريف - أضف علامات بيانات التعريف لتوفير خيارات تصفية إضافية ذات صلة لمستخدمي تطبيق العميل الخاص بك والمعلومات. تتضمن معلومات البيانات الوصفية الشائعة الدردشة ،ونوع المحتوى أو تنسيقه، والغرض من المحتوى، ونضارة المحتوى.
- عندما تريد إدارة محادثة بوت التي تتضمن معلومات ثابتة - قاعدة المعارف الخاصة بك يأخذ النص المحادثة للمستخدم أو الأمر ويجيب عليه. إذا كانت الإجابة جزءاً من تدفق محادثة محدد مسبقاً، ممثلة في قاعدة المعارف الخاصة بك مع سياق متعدد الأدوار ، يمكن لبرامج الروبوت أن يوفر هذا التدفق بسهولة.
ما هي قاعدة المعرفة؟
تقوم QnA Maker باستيراد المحتوى الخاص بك إلى قاعدة معرفية من أزواج الأسئلة والأجوبة. تستخرج عملية الاستيراد معلومات حول العلاقة بين أجزاء المحتوى المنظم وشبه المنظم للإشارة إلى العلاقات بين أزواج الأسئلة والأجوبة. يمكنك تحرير أزواج الأسئلة والأجوبة هذه أو إضافة أزواج جديدة.
يتضمن محتوى زوج الأسئلة والأجوبة ما يلي:
- جميع الأشكال البديلة للسؤال
- علامات بيانات التعريف المستخدمة لتصفية اختيارات الإجابات أثناء البحث
- مطالبات المتابعة لمواصلة تحسين البحث
بعد نشر قاعدة المعارف الخاصة بك، يرسل تطبيق عميل سؤال مستخدم إلى نقطة النهاية. تقوم خدمة QnA Maker بمعالجة السؤال والرد بأفضل إجابة.
إنشاء برنامج روبوت دردشة برمجياً
بمجرد نشر قاعدة معارف QnA Maker، يقوم تطبيق عميل بإرسال سؤال إلى نقطة النهاية الأساسية للمعرفة الخاصة بك ويتلقى النتائج كاستجابة JSON. تطبيق العميل الشائع لـ QnA Maker هو برنامج روبوت الدردشة.
| الخطوة | إجراء |
|---|---|
| 1 | يرسل تطبيق العميل سؤال المستخدم (نص بكلماته الخاصة)، "كيف أعمل على تحديث قاعدة المعارف لديّ برمجيًا؟" إلى نقطة نهاية قاعدة المعارف. |
| 2 | تستخدم QnA Maker قاعدة المعرفة المدربة لتوفير الإجابة الصحيحة وأي مطالبات متابعة يمكن استخدامها لتحسين البحث عن أفضل إجابة. يقوم QnA Maker بإرجاع استجابة منسقة من JSON. |
| 3 | يستخدم تطبيق العميل استجابة JSON لاتخاذ قرارات حول كيفية متابعة المحادثة. يمكن أن تتضمن هذه القرارات إظهار أفضل إجابة وتقديم المزيد من الخيارات لتحسين البحث عن أفضل إجابة. |
بناء برامج روبوتات دردشة منخفضة الشفرة
يوفر مدخل QnA Maker تجربة تأليف قاعدة المعرفة الكاملة. يمكنك استيراد المستندات، في شكلها الحالي، إلى قاعدتك المعرفية. يتم تحويل هذه المستندات (مثل الأسئلة الشائعة أو دليل المنتج أو جدول البيانات أو صفحة الويب) إلى أزواج من الأسئلة والأجوبة. يتم تحليل كل زوج لمطالبات المتابعة وتوصيله بالأزواج أخرى. يدعم تنسيق markdown النهائي العرض التقديمي الغني بما في ذلك الصور والروابط.
استجابات عالية الجودة مع ترتيب الطبقات
نظام QnA Maker هو نهج تصنيف متعدد الطبقات. يتم تخزين البيانات في بحث Azure، والذي يعمل أيضاً كطبقة الترتيب الأولى. ثم يتم تمرير النتائج العليا من البحث Azure من خلال نموذج إعادة تصنيف البرمجة اللغوية العصبية صانع QnA لإنتاج النتائج النهائية ودرجة الثقة.
محادثات متعددة الأدوار
توفر QnA Maker مطالبات متعددة الدرب وتعلماً نشطاً لمساعدتك على تحسين أزواج الأسئلة والأجوبة الأساسية.
تمنحك المطالبات متعددة الأوامر الفرصة لتوصيل أزواج الأسئلة والأجوبة. يسمح هذا الاتصال لتطبيق العميل بتوفير إجابة أفضل ويوفر المزيد من الأسئلة لتحسين البحث عن إجابة نهائية.
بعد أن تتلقى قاعدة المعرفة أسئلة من المستخدمين في نقطة النهاية المنشورة، يطبق QnA Maker التعلم النشط على أسئلة العالم الحقيقي هذه لاقتراح تغييرات على قاعدة المعرفة لتحسين الجودة.
دورة حياة التطوير
توفر QnA Maker التأليف والتدريب والنشر إلى جانب أذونات التعاون للاندماج في دورة حياة التطوير الكاملة.
إكمال التشغيل السريع
نحن نقدم تشغيل سريع في لغات البرمجة الأكثر شعبية، كل مصممة ليعلمك أنماط التصميم الأساسية، ويكون لك تشغيل التعليمات البرمجية في أقل من 10 دقيقة. راجع القائمة التالية لبدء التشغيل السريع لكل ميزة.
الخطوات التالية
يوفر QnA Maker كل ما تحتاجه لإنشاء قاعدة المعارف المخصصة وإدارتها ونشرها.