Aprendizaje activo
La característica Sugerencias de aprendizaje activo le permiten mejorar la calidad de la base de conocimiento al sugerir preguntas alternativas, en función de los envíos del usuario, para el par de preguntas y respuestas. Usted revisa las sugerencias, ya sea al agregarlas a preguntas existentes o rechazarlas.
La base de conocimiento no cambia automáticamente. Debe aceptar las sugerencias para que cualquier cambio surta efecto. Estas sugerencias agregan preguntas, pero no cambian ni quitan preguntas existentes.
Nota
El servicio QnA Maker se retirará del mercado el 31 de marzo de 2025. Ya hay disponible una versión más reciente de la funcionalidad de preguntas y respuestas como parte de Lenguaje de Azure AI. Para más información sobre las funcionalidades de respuesta a preguntas en el servicio de lenguaje, consulte Respuesta a preguntas. A partir del 1 de octubre de 2022 no podrá crear nuevos recursos de QnA Maker. Para obtener información sobre la migración de knowledge bases existentes de QnA Maker a respuesta a preguntas, consulte la guía de migración.
¿Qué es el aprendizaje activo?
QnA Maker aprende las nuevas variaciones de las preguntas con comentarios implícitos y explícitos.
- Comentarios implícitos: el clasificador entiende cuando la pregunta de un usuario tiene varias respuestas con puntuaciones muy similares y lo considera un comentario. No es necesario hacer nada para que esto ocurra.
- Comentarios explícitos: cuando se devuelven desde la base de conocimiento varias respuestas con poca variación en las puntuaciones, la aplicación cliente le pregunta al usuario cuál es la pregunta correcta. Los comentarios explícitos del usuario se envían a QnA Maker con la API Train.
Ambos métodos proporcionan al clasificador consultas similares que se agrupan en clústeres.
Cómo funciona el aprendizaje activo
El aprendizaje activo se desencadena en función de las puntuaciones de las mejores respuestas devueltas por QnA Maker. Si las diferencias de puntuación entre los pares de QnA que coinciden con la consulta se encuentran dentro de un intervalo pequeño, la consulta se considera una posible sugerencia (como una pregunta alternativa) para cada uno de los pares de QnA posibles. Una vez que acepta la pregunta sugerida para un par específico de QnA, se rechaza para los otros pares. Debe recordar, guardar y entrenar, después de aceptar las sugerencias.
El aprendizaje activo ofrece las mejores sugerencias posibles en los casos donde los puntos de conexión reciben una cantidad razonable y una variedad de consultas de uso. Cuando cinco o más consultas similares se agrupan en clústeres, cada 30 minutos, QnA Maker sugiere las preguntas basadas en el usuario al diseñador de la base de conocimiento para que las acepte o rechace. Todas las sugerencias se agrupan en clústeres por similitud, y las sugerencias principales para preguntas alternativas se muestran según la frecuencia de las consultas en particular por los usuarios finales.
Una vez que se sugieren preguntas en el portal de QnA Maker, deberá revisar y aceptar o rechazar las sugerencias. No hay ninguna API para administrar las sugerencias.
Cómo funcionan los comentarios implícitos de QnA Maker
Los comentarios implícitos de QnA Maker usan un algoritmo para determinar la proximidad de la puntuación y, después, hacen sugerencias de aprendizaje activo. El algoritmo para determinar la proximidad no es un cálculo sencillo. Los intervalos en el ejemplo siguiente no están diseñados para ser fijos, pero deben usarse como guía para comprender el efecto del algoritmo únicamente.
Cuando la puntuación de una pregunta tiene una confianza alta, por ejemplo, un 80 %, el intervalo de puntuaciones que se considera para el aprendizaje activo es amplio, dentro del 10 % aproximadamente. A medida que la puntuación de confianza se reduce, por ejemplo, un 40 %, el intervalo de puntuaciones también disminuye aproximadamente dentro del 4 %.
En la respuesta JSON siguiente de una consulta a generateAnswer de QnA Maker, las puntuaciones de A, B y C son cercanas y se podrían considerar como sugerencias.
{
"activeLearningEnabled": true,
"answers": [
{
"questions": [
"Q1"
],
"answer": "A1",
"score": 80,
"id": 15,
"source": "Editorial",
"metadata": [
{
"name": "topic",
"value": "value"
}
]
},
{
"questions": [
"Q2"
],
"answer": "A2",
"score": 78,
"id": 16,
"source": "Editorial",
"metadata": [
{
"name": "topic",
"value": "value"
}
]
},
{
"questions": [
"Q3"
],
"answer": "A3",
"score": 75,
"id": 17,
"source": "Editorial",
"metadata": [
{
"name": "topic",
"value": "value"
}
]
},
{
"questions": [
"Q4"
],
"answer": "A4",
"score": 50,
"id": 18,
"source": "Editorial",
"metadata": [
{
"name": "topic",
"value": "value"
}
]
}
]
}
QnA Maker no sabrá qué respuesta es la mejor respuesta. Use la lista de sugerencias del portal de QnA Maker para seleccionar la mejor respuesta y entrenar nuevamente.
Cómo proporcionar comentarios explícitos con Train API
QnA Maker necesita comentarios explícitos sobre cuál de las respuestas era la mejor. La forma de determinar la mejor respuesta depende de usted y puede incluir:
- Comentarios del usuario, seleccione una de las respuestas.
- Lógica de negocios, como determinar un intervalo de puntuación aceptable.
- Una combinación de los comentarios del usuario y la lógica de negocios.
Use Train API para enviar la respuesta correcta a QnA Maker, después de que el usuario la seleccione.
Actualización de la versión en tiempo de ejecución para usar el aprendizaje activo
El aprendizaje activo se admite en el tiempo de ejecución versión 4.4.0 y superior. Si la base de conocimiento se creó en una versión anterior, actualice el tiempo de ejecución para usar esta característica.
Activación del aprendizaje activo para preguntas alternativas
El aprendizaje activo está desactivado de forma predeterminada. Actívelo para ver preguntas sugeridas. Una vez activado el aprendizaje activo, deberá enviar información desde la aplicación cliente a QnA Maker. Para obtener más información, consulte Flujo arquitectónico para usar GenerateAnswer y Train API desde un bot.
Seleccione Publicar para publicar la base de conocimiento. Las consultas de aprendizaje activo se recopilan solo desde el punto de conexión de predicción de GenerateAnswer API. Las consultas en el panel de prueba del portal de QnA Maker no afecta al aprendizaje activo.
Para activar el aprendizaje activo en el portal de QnA Maker, vaya a la esquina superior derecha, seleccione su Nombre y vaya a Configuración del servicio.
Busque el servicio QnA Maker, y active Aprendizaje activo.
Nota
La versión exacta de la imagen anterior se muestra solo como un ejemplo. Su versión puede ser diferente.
Una vez que Aprendizaje activo está habilitado, la base de conocimiento sugiere nuevas preguntas a intervalos regulares según las preguntas enviadas por el usuario. Para deshabilitar Aprendizaje activo, vuelva a cambiar la configuración.
Revisión de preguntas alternativas sugeridas
Revise las preguntas sugeridas alternativas en la página Editar de cada base de conocimiento.