こんにちは、Cognitive Services  サポートチームです。

2019 年1 月をもちまして、弊社システム刷新の都合により、本Blog を終了いたします。

今後、同様の情報公開は、以下の情報公開専用フォーラムにて行ってまいります。

Azure Cognitive Services サポートチーム フォーラム
< https://social.msdn.microsoft.com/Forums/ja-JP/home?forum=cognitivesupportteamja >

2017 年11 月に開始以来、多くのお客様にご覧いただき、誠にありがとうございました。

読者の皆様のビジネスに多少なりとも貢献できておりましたら幸甚です。

今後ともどうぞよろしくお願いします。

Translator Text API の翻訳文字数の確認方法をご紹介します。

方法には、以下の2 種類があります。

1. 1. 直近 30 日以内の翻訳文字数を確認(ストレージ アカウントは不要)

2. 2. 直近 365 日以内の翻訳文字数を確認(別途ストレージ アカウントが必要)

以下、それぞれの手順をご案内します。

1. 1. 直近 30 日以内の翻訳文字数を確認(ストレージ アカウントは不要)

(1)         Azure Portal 上で、対象のTranslator Text API のリソースを選択します。

(2)         [監視中] ブレードの[メトリック] をクリックします。

(3)         表示された[利用可能なメトリック] から、[Characters Translated] を選択します。

(4)         表示された翻訳文字数のグラフ上部の、[時間の範囲] のコンボ ボックスにて期間を設定します。

(5)         グラフ上に指定した期間の翻訳文字数が表示されます。

2. 2. 直近 365 日以内の翻訳文字数を確認(別途ストレージ アカウントが必要)

(1)         Azure Portal の 対象の Translator Text API のリソースで、[メトリック] を開き、[診断設定] を選択します。

(2)         [ストレージ アカウントへのアーカイブ] をチェックします。

(3)         ストレージ アカウントの設定を行います。(事前にAzure ストレージ アカウントの作成が必要になります)

(4)         文字数や API の呼び出し回数などすべてのメトリック値を保存するため、[AllMetrics] にチェックします。

(5)         データの保存期間（リテンション期間）を設定します。最大で 365 日保存するように設定できます。

(6)         以上の設定後、翻訳処理が行われますと、設定したストレージに情報が記録されます。以下はストレージに保存された情報の例です。情報は、該当ストレージ アカウントの BLOB の、insights-metrics-pt1m というコンテナ内に格納されます。こちらのコンテナは自動的に作成されます。

データは JSON 形式で保存され、情報は以下のような形で保存されます。

このJSON ファイルを開き、”metricName” が “CharactersTranslated” の ”total” が翻訳文字数です。なお、”time” は日時(UTC) です。

こちらの記録を取っていただくことで、特定の期間の翻訳文字数を確認できます。

上記がお役に立てば幸いです。

Cognitive Services 開発サポートチーム 津田

1. https://customvision.ai/ にアクセスして [Sign in] を選択する。
2. アカウントのメールアドレス、およびパスワードを入力する。
3. サインインの画面遷移が行われるが、以下の画面が表示される。

 

• AAD テナントに登録されているメールアドレス @[AAD テナント名].onmicrosoft.com やカスタムドメイン名 (例. consoto.com) を追加した場合の ...@consoto.com など
• Windows Live のメールアドレス @outlook.com, ...@live.com, ...@hotmail.com など
• 他のクラウドベースのメールアドレス @gmail.com などで、かつ、MS アカウントとして登録されているもの、もしくは AAD のテナントに招待されているもの

1. Azure ポータル内左下の [Azure Active Directory] の [ロールと管理者] をクリックします。
2. 表示されるリスト内、[全体管理者] を押下します。
3. [名前] が [Microsoft Office 365 Portal] のアカウントのみが存在することを確認します。

 

Custom Vision Service (有償プレビュー版) に関するよくあるご質問を以下にまとめました。同様のご質問をお持ちの方のお役に立てば幸いです。

Q1. Limited Trial で作成した Custom Vision Service のプロジェクトを、別アカウントの Azure リソースグループに移行する方法はありますか？

A1. いいえ、ありません。

Limited Trial   はAzure のリソースとして存在しているのではなく、個々の Azure Active Directory (AAD) もしくは Microsoft Account (MSA)  のアカウントに紐づいています。

Limited Trial は Azure と連携する前から用意されているものであるため、 Azure のサブスクリプションがなくてもご利用可能ですが、一方で提供方法が異なっている (Azure のリソースを前提としていない) こともあり、Azure のリソースとして移行するといった操作を行うことはできません。

また他のアカウントへの移譲も行うことはできません。

Q2. Azure のリソースに紐づいたプロジェクトは、他のユーザーと共有可能ですか？Azure ポータルで、アクセス制御 (IAM) から共同作成者として別ユーザーを追加しましたが、Custom Vision Service ポータルでそのユーザーでログインしても、該当プロジェクトが表示されません。

A2. はい、共有可能です。

Custom Vision Service のリソースグループにおいて、Custom Vision の Training (学習) 用のリソースとPrediction (予測) 用のリソース両方に、プロジェクトを共有したいユーザーを共同作成者として設定することによって、設定したユーザーからもそのリソースグループに紐づくプロジェクトを利用できるようになります。

Azure ポータル上で Custom Vision Service を作成した場合、Overview の項目をクリックすると、学習用と予測用のリソースが作成されていることが確認できます。

学習用のリソース:

予測用のリソース:

その両方に共同作成者の権限を与えます。

学習用のリソースのアクセス制御:

予測用のリソースのアクセス制御:

Q3. 有償プレビューとなり、価格レベルにF0 とS0 ができましたが、それぞれ、以下の制限数はありますか？①タグ数 ② プロジェクト数 ③タグあたりのアップロード画像数 ④合計アップロード画像数

A3. 以下の通りです。

①タグ数

F0: 1 プロジェクトあたり 50

S0: 1  プロジェクトあたり 250

②プロジェクト数

F0: 2

S0: 100

③タグあたりのアップロード画像数

タグあたりの画像枚数という概念はありません。

④合計アップロード画像数

F0: 1 プロジェクトあたり 5,000

S0: 1 プロジェクトあたり 50,000

なお、上記の情報は、2018 年 6 月時点のものとなっており、一般公開に向けて今後変更される可能性があります。上記以外の制限や最新の情報は、以下のドキュメントでご確認ください。

Limits and quotas

<https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/custom-vision-service/limits-and-quotas >

Q4. タグ数や合計画像アップロード数の上限を上げることはできますか？

A4. いいえ、個別のリクエストは承っておりませんが、一般公開に向けて、弊社社内の検証が完了し次第、制限を引き上げられるよう開発が進められています。

上限の変更については、以下のページのリリースノートで確認できます。

What is the Custom Vision Service?

<https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/custom-vision-service/home >

例えば、上記ドキュメントでは、2018 年6 月現在の最新では、Release Notes のMay 7, 2018 のところに「S0 tier expanded to up to 250 tags and 50,000 images.」のように、タグ数が250、合計画像アップロード数が 50000 に変更になったことが確認できます。

上記がお役に立てば幸いです。

Cognitive Services 開発サポートチーム 津田

QnA Maker V4 (一般公開版, GA 版) に関するよくあるご質問を以下にまとめました。同様のご質問をお持ちの方のお役に立てば幸いです。

Q1. 一般公開版は、Test 画面に Question と完全一致する質問を入力しないと、Answer が表示されないように見えます。「~は~ですか？」と KB のQuestion に登録しましたが、Test 画面で「~が~ですか？」と入力するだけで「No good match found in KB.」と表示され、登録した Answer が表示されません。

A1. 可能性としては、以下の2 つがあります。

(1)         Q&A が日本語で登録されているにもかかわらず、Azure Search で設定されている言語が日本語になっていない場合です。

言語については、以下のドキュメントの通り、Azure ポータルの Azure Search のリソースから確認できます。

Language support of knowledge base content for QnA Maker

< https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/how-to/language-knowledge-base >

言語設定についてはQnA Maker のリソースを Azure ポータルから作成したタイミングでは固定されておらず、そのリソースで一番初めに作成された KB の内容に合わせて自動的に設定されます。

Language support of knowledge base content for QnA Maker

< https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/how-to/language-knowledge-base >

抜粋:

========================================

However, each QnA Maker service should be reserved for a single language. The first knowledge base created targeting a particular QnA Maker service sets the language of that service.

(中略)

The language is automatically recognized from the content of the data sources being extracted. Once you create a new QnA Maker Service and a new Knowledge Base in that service, you can verify that the language has been set correctly.

(中略)

You should find that the Analyzer is set to a particular language. This language was automatically detected during the knowledge base creation step. This language cannot be changed once the resource is created.

========================================

そのため、既存のファイルやURL から自動的に Q&A の内容を抽出している場合、その内容によって言語設定は変化いたします。

この言語設定は固定されてしまうと後から変更できず、別の言語を設定するにはQnA Maker のリソースを Azure ポータルから再作成する必要がございます。

(2)         5 月 15 日頃に、Question と Answer のペアが完全一致するもの以外は「No good match found in KB.」と表示される現象について、QnA Maker サービスの不具合として修正されました。それ以前にAzure ポータルで作成されたリソースをご利用の場合には、以下の手順をご実施いただくことで、回避できます。

手順 :

1. Azure ポータルから QnA Maker のリソースを新規に作成します。

2. QnA Maker ポータルから、KB を新規作成いただくか、いままで作成された KB を再インポートします。

なお、手順2 から実施しても改善しない点にご留意ください。

Q2. QnA Maker のプレビュー版はいつまで使えますか？

A2. 2018 年11 月に廃止予定です。

そのため、可能な限り早めに、GA 版への移行をご検討いただけましたら幸いに存じます。

  Migrate a knowledge base using export-import

  < https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/QnAMaker/how-to/migrate-knowledge-base >

   QnA Maker Preview will be deprecated in November 2018.

上記のドキュメントは移行方法のご案内ともなっておりますので、ご検討いただけますと幸いです。

Q3. 一般公開版の検証が完了していないため、しばらくプレビュー版を利用したいと考えています。一般公開後、QnA Maker のプレビュー版の既存サービスを、新規ユーザーに共有できますか？

A3. いいえ、できません。プレビュー版を利用したことのある既存ユーザーは、Share this service が問題なく行えますが、利用したことのない新規ユーザーは以下のようにエラーとなります。

そのため、そのユーザーにプレビュー版に新規サインアップさせようとしますと、一般公開(GA) 版を使うようにエラー表示されます。

Q4. プレビュー版のポータルの[Test] 画面の [Download chat logs] からチャットログがダウンロードできました。一般公開版ではどのようにチャットログをダウンロードできますか？

A4. チャットログを採取するためには、QnA Maker API のリソースの新規作成の際に Application Insights を有効化する必要があります。

Create a QnA Maker service

< https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/how-to/set-up-qnamaker-service-azure >

    Choose whether you want to enable Application Insights or not. If Application Insights is enabled, QnA Maker collects telemetry on traffic, chat logs, and errors.

Application Insights から実際にチャットログを採取する手順は、以下のドキュメントにその手順が記載されておりますので、ご参照いただけましたらと存じます。

Get analytics on your knowledge base

< https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/how-to/get-analytics-knowledge-base >

また、クエリーを行ったチャットログの結果を、ログ ファイルとしてダウンロードするためには、以下の赤枠のボタンをクリックします。

また、API でログを取得するためには、Azure ポータルからQnA Maker 用に作成された Application Insights サービスにアクセスして[API アクセス] をクリックします。

その画面で [+ API キーの作成] を行います。

実際に作成したAPI キーを使い REST API で、クエリーをテストするためには、次の API Explorer がご利用いただけます。

Azure Application Insights REST API - API Explorer (query)

< https://dev.applicationinsights.io/apiexplorer/query >

Q5. プレビュー版の[Test] 画面では Answer の候補がいくつか表示されて、学習しやすくしていましたが、一般公開版には見当たりません。これはどこに行ってしまったのでしょうか？

A5. 全く同じ機能はなくなりましたが、一般公開版のQnA Maker ポータルの [Test] 画面で [Inspect] という機能が用意されております。以下の手順でご利用ください。

手順 :

1. 1. 登録とは完全に一致しない質問をしたときに、得られる回答を変更したい場合、以下の赤枠にある [Inspect] をクリックします。

2. 2. すると、次のような画面が表示されます。

ここで、現在選ばれた回答とその Confidence スコアの値、その他回答候補が表示されます。回答を変更したい場合は、回答候補から適切な回答をクリックします。

3. 3. 候補の中から、別の回答をクリックするとその回答の現在のスコアが表示されます。選んだ候補で学習させるためには [Save and train] をクリックして適用します。

Q6. QnA Makerのリソースをデプロイすると App ServiceプランがデフォルトS1で作成されますが、この価格レベルを Free に変更できますか？

A6. はい、できます。

手順：

1. 1. Azure ポータルでApp Service プランの価格レベルを変更したい QnA Maker のリソースを選択します。

2. 2. [概要] (または [Overview] ) をクリックし、リソースグループ名をクリックします。

3. 3. 種類が 「App Service プラン」のリソースをクリックします。

4. 4. [スケール アップ(App Service のプラン)] をクリックし、[開発/テスト] のタブの [F1] を選択します。

上記がお役に立てば幸いです。

Cognitive Services 開発サポートチーム 津田

QnA Maker V4 (一般公開版, GA 版) の Azure Search に関するよくあるご質問を以下にまとめました。同様のご質問をお持ちの方のお役に立てば幸いです。

Q1. Azure Search の「インデックス」は、QnA Maker の何に該当しますか？

A1. Publish された Knowledge Base (KB) の数です。

Azure Search のインデックス数が N の場合、そのAzure Search 上で扱える KB の数は N - 1 となります。

詳細は下記のドキュメントもご参照ください。

- Choosing capacity for your QnA Maker deployment

< https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/QnAMaker/tutorials/choosing-capacity-qnamaker-deployment >

抜粋:

===============================

2. Size and the number of knowledge bases: Choose the appropriate Azure search SKU for your scenario. You can publish N-1 knowledge bases in a particular tier, where N is the maximum indexes allowed in the tier. Also check the maximum size and the number of documents allowed per tier.

===============================

言い換えれば、” Azure Search の価格 のページの表に記載された「サービスあたりの最大インデックス数」から 1 を引いた数” が、QnA Maker で Publish 可能な Knowledge Base の数です。

このことについて、以下のドキュメントもご参照ください。

QnA Maker Limits

< https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/QnAMaker/limits >

1 を引く理由は、上記の図に「reserved for test」とある通り、作成いただいた KB とは別にシステムが利用するインデックス (testkb、後述の Q4 の(4) の図参照) が1 つあるためです。

なお、QnA Maker のポータル画面ではこの N - 1 を超える数のKB を作成できてしまうことがありますが、この場合新しいインデックスをAzure Search に追加することができず Publish に失敗します。そのため、実質的にはN - 1 以上の KB はご利用いただけません。(Publish されたKnowledge Base (KB) の数であることにご留意ください。)

Q2. Azure Search の「ドキュメント」は、QnA Maker の何に該当しますか？

A2. Azure Search のドキュメント数はID が付与された Q&A ペアのデータの数に相当します。

Q&A ペアのデータ構造については以下をご参照ください。

- Key knowledge base concepts

<https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/QnAMaker/concepts/knowledge-base#key-knowledge-base-concepts >

Q3. Azure Search の Storage の容量とは、QnA Maker のKB の Q＆A ペアのデータの容量ですか？

A3. はい、その通りです。

Q4. KB の容量はどのように確認すればよいですか？

A4. 以下の手順で確認できます。

(1)         Azure ポータルでご自身の QnA Maker のリソースを開きます。

(2)         左側のペインで Overview を開き、右側のご自身のリソースグループをクリックします。

(3)         「Search サービス」のリソースをクリックします。

(4)         「Search サービス」のリソース画面の [概要] の [インデックス] の項目において、当該 KB の Knowledge Base ID と同じ名前のインデックスを確認することで、現在使用されているストレージ サイズをご確認いただくことが可能です。

上の図では、Knowledge Base ID に該当するストレージサイズは 102.81 KiB、トータルとしてはtestkb の104.98 KiBと合計した207.79 KiB が、下の [使用状況] に記載されています。

Q5. 上記の図の[インデックス] の名前にある Knowledge Base ID とは、QnA Maker ポータルのどこで確認できますか？

A5. [My knowledge bases] の画面に表示されるKB をクリックしますと、URL に 「https://www.qnamaker.ai/Edit/KnowledgeBase?kbId=********-****-****-****-************」と表示され、この「********-****-****-****-************」の部分が該当します。

もしくは、SETTINGS をクリックして、Deployment details の「POST /knowledgebases/********-****-****-****-************/generateAnswer」としても確認できます。

また、特定ユーザーのKB を列挙する API でもご確認いただけます。

- Get Knowledgebases for user

<https://westus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/5a93fcf85b4ccd136866eb37/operations/knowledgebases_getknowledgebasesforuser >

Q6. Azure Search の価格 のドキュメントにおける「サービスあたりの最大インデックス数」の「サービス」とは、QnA Maker ポータルの[My knowledge bases] の画面に表示されるKB 一つを指しますか？現在の QnA Maker ポータルではKnowledge base name となっていますが、プレビュー版の QnA Maker ポータルでは Service Name となっていました。

A6. いいえ、Azure Search のドキュメントにおける “サービス” とは、プレビュー版における QnA Maker のサービスではなく、Azure Search のサービス(リソース) そのものを指します。

例えば、Basic レベルを選択した場合に、「サービスあたりの最大インデックス数」が 5 となりますが、Azure Search の 1 つのリソースで扱うことのできるインデックスの数は 5 個までということを示しております。

(A1 でご説明した通り、実際に作成可能なKB の数は、5 –1 = 4 個です。)

Q7. 以下の「Search サービス」の[概要] で確認できる[ドキュメント数] は、A2 の通りQ&A ペアの数と理解しましたが、1 つのAnswer に対する Question をいくつ追加しても、1 ペアの場合は 1 ドキュメントでしょうか？

A7. はい。1 つのAnswer に対して複数の Question が設定されている場合でも、ドキュメント数は1 つです。

上の例では、ドキュメント数が2 となっておりますが、実際は以下のように1つのAnswer に対して複数の Question が登録されているものが含まれています。

こちらは [検索エクスプローラー] を使用することでも確認できます。

検索エクスプローラーは[概要] ページの[インデックス] から該当 Knowledge Base ID をクリックすることでアクセスできます。そして以下のように[クエリ文字列] に「*」で検索した結果を見ると「Table です。」というAnswer に対して、「テーブル」「テーブルは？」など 6 つ Question が登録されていることが確認できます。

Q8. 複数のBot を作成する予定ですが、コスト削減のため 1 つのAzure Search の中に複数KB を用意したい(複数KB で1 つのAzure Search リソースを共有させたい)。1 つのAzure Search の中の各KB に対して、各Bot を1 対1 に紐づけるようなことは可能でしょうか。

A8. はい、可能です。

Bot から参照するのはQnA Maker 管理API ではなく、QnA endpoint API となりますため、1 つの QnA Maker サービスに複数のKB が含まれていれば、Knowledge Base ID を指定することで Bot は個々のKB を参照することが可能です。

管理API はそのQnA Maker に含まれる全てのKB を管理するために利用されますが、実際の QnA の処理結果を得るEndpoint API はKnowledge Base ID を指定するため、どの KB に対する呼び出しなのかは区別できるようになっています。

- Connect your QnA Maker knowledge base to the bot

<https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/tutorials/create-qna-bot#connect-your-qna-maker-knowledge-base-to-the-bot >

上記 Key Management のドキュメントも合わせてご参照ください。

簡略な構成としては以下の図の通りKB のデータの実体としては Azure Search 内に格納されていますが、個々のKB にはユニークなKnowledge Base ID が設定されています。そのため、Knowledge Base ID を指定することにより Web Apps 上で動作するランタイムを経由して、管理ポータルや Bot は特定の KB の情報を参照することができるようになっています。

上記がお役に立てば幸いです。

Cognitive Services 開発サポートチーム 津田

QnA Maker が一般公開されましたため、今回は、QnA Maker サービスを作成して KB を公開するまでの手順を、以下の公開ドキュメントに沿ってご案内いたします。

(1) Create a QnA Maker service の手順に沿って QnA Maker サービスを作成

(2) Create-Train-Publish your knowledge base の手順に沿って KB を作成して公開

その前に、QnA Maker のプレビュー版をご利用いただいていた方はアーキテクチャの変更に戸惑われるかもしれませんので、まずは、変更後のアーキテクチャを踏まえて、ご利用のための以下の大まかな流れをつかんでいただきたいと思います。

上記の図は、Learn about QnA Maker のドキュメントからの抜粋です。図の右下に、以下の 3 つのサービスが追加されており、それぞれ以下の役割をもっています。

(A)         App Service

QnA Maker のランタイムは、App Service としてデプロイされます。

(B)         Azure Search

Q&A や類語(Synonyms) やメタデータはAzure Search に保存されます。

(C)         App Insights

App Insights を、QnA Maker サービスの作成時に有効にしておくことで、全てのChat logs (チャットのログ) を保存することができます。

上記の図に振られている番号の手順 (1 ~ 5) の流れを訳し関連リンクを貼っておきます。

1. 1. Azure ポータルでQnA Maker のリソースを作成します。

2. 2. QnA Maker ポータルにログオンします。

3. 3. Knowledge Base (KB) を作成します。

4. 4. QnA エンドポイントをBot で使用します。

5. 5. QnA Maker ポータル またはAPI を通じてKB を管理します。

API のリファレンス：https://westus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/5a93fcf85b4ccd136866eb37/operations/5ac266295b4ccd1554da75ff

API の言語ごとのドキュメント (C#,  Java, Node.js, Python, Go)

それでは、以下QnAMaker のサービスを作成し、KB を公開するところまでの手順をご紹介していきます。

(1) Create a QnA Maker service の手順に沿って QnA Maker サービスを作成

1. 1. Azure ポータルにログオンします。

2. 2. [リソースの作成] をクリックします。

[新規] の検索ボックスに “qna maker” と入力し、Enter を押すと、以下のように QnA Maker のリソースが表示されるので、それを選択します。

3. 3. 以下の画面で [作成] をクリックします。

4. 4. 以下の画面で必要な項目を入力していきます。

l  Name はこのQnA Maker サービスを特定するユニークな名前です。この名前は、KB を関連付けるQnA Maker エンドポイントも特定します。

l  サブスクリプションには QnA Maker リソースをデプロイするサブスクリプションを選択します。

l  Management pricing tier は QnA Maker のポータルとAPI の価格レベルです。各価格レベルの詳細は、Cognitive Services の価格 - QnA Maker をご参照ください。

l  Resource group は、QnA Maker リソースをデプロイするリソースグループを新規作成 (推奨) または既存のものを使用します。

l  Search pricing tier は、Azure Search の価格レベルを選択します。Free レベルがグレーアウトされている場合は、すでにお使いのサブスクリプションでは Free レベルをすでに利用していることを意味します。その場合は Basic レベルをご利用ください。価格レベルの詳細は、Azure Search の価格 をご参照ください。

l  Search location は、Azure Search のデータをデプロイしたい場所です。お客様のデータを保存しなければならない場所に関する制限は、Azure Search のデータを保存するのに選んだ場所になります。

l  App name には、ご自身のApp Service の名前を入れます。

l  デフォルトではApp Service の価格レベルはStandard (S1) になります。これはリソースの作成後に変更できます。App Service の価格レベルの詳細は、App Service の価格 をご参照ください。変更方法は後述の補足に記載したドキュメントをご参照ください。

l  Web location は、App Service をデプロイする場所です。上述の Search location とは別の場所にすることができます。

l  Application Insights をEnable にするかどうかを決めることができます。Enable にしておけば、トラフィックのテレメトリーや、チャットログ、エラーを保存することができます。

l  App Insights location は、Application Insights をデプロイする場所です。

補足：各サービスの価格レベルの変更方法は、Upgrade your QnA Maker service のドキュメントをご参照ください。

5. 5. 全ての項目に有効な入力がされていれば、[作成] をクリックして、ご自身のサブスクリプションでこれらのサービスをデプロイします。完了までに数分かかります。

6. 6. デプロイが完了して、当該リソースの [Overview] の [リソース グループ] の名前をクリックすると、以下の図のように上述したリソースが作成されたことを確認できます。

(2) Create-Train-Publish your knowledge base の手順に沿ってKB を作成して公開

上記ドキュメントの手順では、BitLocker Recovery FAQ のサイトをもとに KB を作成しますが、本ブログは日本のお客様向けですし、当該サイトは日本語のものがないようなので、例として、Azure サポートに関する FAQ を使ってみます。

1.              (1) のAzure ポータルへのアクセスと同じ資格情報で、QnA Maker ポータル の右上の [Sign in] からログオンします。

ちなみに、以前使っていたプレビュー版のポータルは、上記画面の[QnAMaker Preview portal] をクリックすれば、< https://www.qnamaker.ai/old > で確認できます。プレビュー版からのKB の移行方法は上記画面の [here] をクリックすれば Migrate a knowledge base using export-import のドキュメントをご参照いただけます。

2.              画面上部の [Create a knowledge base] をクリックします。

3.              まだ (1) の手順を行っていない場合は、STEP 1 の [Create a QnA service] をクリックします。今回はスキップします。

4.              STEP 2 の各ドロップダウンリストを選択していきます。

5.              STEP 3 の Name your KB に、ご自身のKB 名を入力します。今回は例として “My Sample QnA KB” と入力します。

6.              STEP 4 の Populate your KB に、FAQ のサイトのURL またはファイルを指定します。今回は例としてAzure サポートに関する FAQ のURL を使ってみます。

7.              STEP 5 の[Create your KB] をクリックします。

8.              以下のポップアップが出るので、KB が作成されるまで、しばらく待ちます。

9.              KB が作成されると、以下のような Knowledge base のページが表示されます。ここで、QnA を編集できます。

10.           画面右側の [Add QnA pair] をクリックし、Question に「こんにちは。」、Answer に「Azure サポートについてご質問ください。」と入力してみます。

11.           Save しない限り、上記の編集内容は維持されません。画面右上の [Save and train] をクリックすると、編集が保存され、この QnA Maker のモデルが学習されます。

12.           さらに右の [Test] をクリックし、学習結果を確認してみます。テキストボックスに「こんにちは。」と入力してみます。

13.           Inspect をクリックすると、さらに詳細を確認できます。Confidence Score の詳細は、Confidence Score のドキュメントをご参照ください。

14.           Test 画面の表示をやめるには、再度 [Test] をクリックします。続いて、KB を公開するために、画面上部の [PUBLISH] タブをクリックします。

15.           [Publish] をクリックします。

16.           Publish に成功したら、以下の画面のエンドポイントを、ご自身のアプリやBot に組み込みます。

上記がお役に立てば幸いです。

Cognitive Services 開発サポートチーム 津田

こんにちは。Cognitive Services サポートチームの中山です。

Computer Vision API のOCR関数で日本語 「Ja」を指定した場合の現象と対策をご紹介いたします。

現象：

Computer Vision API の OCR関数を呼び出し時に、日本語ドキュメントを読み込むためlanguageのパラメータに「Ja」を指定した場合は、Response 400 のエラーがリターンされます。

Curlでの呼び出し例：

@ECHO OFF curl -v -X POST "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v1.0/ocr?language=Ja&detectOrientation =true" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {subscription key}" --data-ascii "{body}"

Response 400 エラー：

{

"code": "NotSupportedLanguage",

"requestId": "B8D802CF-DD8F-4E61-B15C-9E6C5844CCBC",

"message": "Specified language is not supported."

}

対策方法：

languageのパラメータに日本語を指定したい場合は、「Ja」ではなく「ja」に変更してください。

なお、Computer Vision API の OCR のドキュメントには、サポートされている言語一覧に「Ja (Japanese)」の記載がございましたが、これは「ja (Japanese)」の誤りでした。

現在、下記ドキュメントはすでに修正しておりますので、ご安心いただければ幸いです。

Computer Vision API - v1.0

https://westus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/56f91f2d778daf23d8ec6739/operations/56f91f2e778daf14a499e1fc

上記がお役に立てば幸いです。

Cognitive Services 開発サポートチーム 中山