Sdílet prostřednictvím


Co je vlastní odpověď na otázky?

Poznámka:

Azure Open AI On Your Data využívá velké jazykové modely (LLM) k vytvoření podobných výsledků jako vlastní odpověď na otázky. Pokud chcete připojit existující projekt pro odpovědi na otázky k Azure Open AI na vašich datech, projděte si naši příručku.

Vlastní zodpovězení otázek poskytuje cloudové zpracování přirozeného jazyka (NLP), které umožňuje vytvořit nad daty přirozenou konverzační vrstvu. Používá se k vyhledání vhodných odpovědí ze vstupu zákazníka nebo z projektu.

Vlastní odpovědi na otázky se běžně používají k vytváření konverzačních klientských aplikací, mezi které patří aplikace sociálních médií, chatovací roboti a desktopové aplikace s podporou řeči. Tato nabídka zahrnuje funkce, jako je vylepšená relevance s využitím rankeru hloubkového učení, přesných odpovědí a kompletní podpory oblastí.

Vlastní zodpovězení otázek se skládá ze dvou možností:

  • Vlastní odpovědi na otázky: Pomocí této funkce mohou uživatelé přizpůsobit různé aspekty, jako je úprava párů otázek a odpovědí extrahovaných ze zdroje obsahu, definování synonym a metadat, přijímání návrhů otázek atd.
  • QnA Maker: Tato funkce umožňuje uživatelům získat odpověď dotazováním textového úseku, aniž by museli spravovat znalostní báze.

Tato dokumentace obsahuje následující typy článků:

  • Rychlé starty jsou podrobné pokyny, které umožňují volat službu a získat výsledky za krátkou dobu.
  • Návody obsahují pokyny pro používání služby konkrétnějšími nebo přizpůsobenými způsoby.
  • Koncepční články poskytují podrobné vysvětlení funkcí a funkcí služby.
  • Kurzy jsou delší příručky , které ukazují, jak službu používat jako součást v širších obchodních řešeních.

Kdy použít vlastní odpovědi na otázky

  • Pokud máte statické informace – Použijte vlastní odpovědi na otázky, pokud máte v projektu statické informace. Tento projekt je vlastní vašim potřebám, který jste vytvořili pomocí dokumentů, jako jsou soubory PDF a adresy URL.
  • Pokud chcete poskytnout stejnou odpověď na žádost, otázku nebo příkaz – když stejnou otázku odešlou různí uživatelé, vrátí se stejná odpověď.
  • Pokud chcete filtrovat statické informace na základě metainformací – přidejte značky metadat, které poskytují další možnosti filtrování relevantní pro uživatele a informace klientské aplikace. Mezi běžné informace o metadatech patří chit-chat, typ obsahu nebo formát, účel obsahu a aktuálnost obsahu.
  • Když chcete spravovat konverzaci robota, která obsahuje statické informace , váš projekt vezme konverzační text nebo příkaz uživatele a odpoví na ni. Pokud je odpověď součástí předem určeného toku konverzace reprezentované v projektu s více kontexty, robot může tento tok snadno poskytnout.

Co je projekt?

Vlastní odpověď na otázky naimportuje obsah do projektu plného párů otázek a odpovědí. Proces importu získává informace o vztazích mezi částmi vašeho strukturovaného a polostrukturovaného obsahu, aby naznačil vztahy mezi dvojicemi otázek a odpovědí. Tyto páry otázek a odpovědí můžete upravit nebo přidat nové páry.

Obsah dvojice otázek a odpovědí zahrnuje:

  • Všechny alternativní formy otázky
  • Značky metadat sloužící k filtrování voleb odpovědí během hledání
  • Následné výzvy k pokračování v upřesnění hledání

Po publikování projektu odešle klientská aplikace do koncového bodu otázku uživatele. Vaše vlastní služba odpovídání na otázky zpracuje otázku a odpoví nejlepší odpovědí.

Programové vytvoření chatovacího robota

Jakmile se publikuje vlastní projekt odpovědi na otázky, klientská aplikace odešle dotaz do koncového bodu projektu a obdrží výsledky jako odpověď JSON. Běžnou klientskou aplikací pro vlastní zodpovězení otázek je chatovací robot.

Položte robotovi otázku a získejte odpověď z obsahu projektu.

Krok Akce
0 Klientská aplikace odešle dotaz uživatele (text vlastním slovem), "Návody programově aktualizovat můj projekt?" do koncového bodu projektu.
2 Vlastní zodpovězení otázek používá vytrénovaný projekt k poskytnutí správné odpovědi a všech následných výzev, které je možné použít ke zpřesnění hledání nejlepší odpovědi. Vlastní odpověď na otázky vrátí odpověď ve formátu JSON.
3 Klientská aplikace používá odpověď JSON k rozhodování o tom, jak pokračovat v konverzaci. Tato rozhodnutí můžou zahrnovat zobrazení nejlepší odpovědi a zobrazení dalších možností pro upřesnění hledání nejlepší odpovědi.

Vytváření chatovacích robotů s nízkým kódem

Portál Language Studio poskytuje kompletní prostředí pro vytváření projektů. Dokumenty můžete do projektu importovat v jejich aktuálním formátu. Tyto dokumenty (například nejčastější dotazy, příručka k produktu, tabulka nebo webová stránka) se převedou na páry otázek a odpovědí. Každá dvojice se analyzuje pro následné výzvy a připojí se k jiným párům. Konečný formát Markdownu podporuje bohatou prezentaci včetně obrázků a odkazů.

Po úpravě projektu publikujte projekt do funkčního robota webové aplikace Azure bez psaní kódu. Otestujte robota na webu Azure Portal nebo si ho stáhněte a pokračujte ve vývoji.

Vysoce kvalitní odpovědi s vrstveným hodnocením

Vlastní systém odpovídání na otázky používá vícevrstvý přístup k řazení. Data se ukládají ve službě Azure Search, která slouží také jako první vrstva řazení. Nejlepší výsledky ze služby Azure Search se pak předávají prostřednictvím vlastního modelu re-rankingingu odpovědí na otázky, aby se vytvořily konečné výsledky a skóre spolehlivosti.

Rozvinuté konverzace

Vlastní zodpovězení otázek poskytuje vícenásobné výzvy a aktivní učení, které vám pomůžou vylepšit základní páry otázek a odpovědí.

Vícenásobné výzvy umožňují připojit páry otázek a odpovědí. Toto připojení umožňuje klientské aplikaci poskytnout nejvyšší odpověď a poskytuje další otázky ke zpřesnění hledání konečné odpovědi.

Jakmile projekt obdrží otázky od uživatelů v publikovaném koncovém bodu, vlastní odpověď na otázky se na tyto reálné otázky aktivně učí , aby navrhla změny projektu, aby se zlepšila kvalita.

Vývojový životní cyklus

Vlastní zodpovězení otázek poskytuje vytváření, trénování a publikování spolu s oprávněními ke spolupráci pro integraci do celého životního cyklu vývoje.

Koncepční obrázek vývojového cyklu

Dokončení rychlého startu

Nabízíme rychlé starty ve většině oblíbených programovacích jazyků, které jsou navržené tak, aby vás naučily základní vzory návrhu a máte spuštěný kód za méně než 10 minut.

Další kroky

Vlastní zodpovězení otázek poskytuje vše, co potřebujete k sestavení, správě a nasazení vlastního projektu.