Aktív tanulás
Az Aktív tanulási javaslatok funkció lehetővé teszi, hogy javítsa a tudásbázis minőségét azáltal, hogy alternatív kérdéseket javasol a felhasználói beküldések alapján a kérdés- és válaszpárnak. Áttekintheti ezeket a javaslatokat, vagy hozzáadja őket a meglévő kérdésekhez, vagy elutasítja őket.
A tudásbázis nem változik automatikusan. A módosítások érvénybe lépéséhez el kell fogadnia a javaslatokat. Ezek a javaslatok kérdéseket adnak hozzá, de nem módosítják vagy távolítják el a meglévő kérdéseket.
Megjegyzés
A QnA Maker szolgáltatás 2025. március 31-én megszűnik. A kérdés- és válaszképesség újabb verziója már elérhető az Azure AI Language részeként. A Language Service-ben található kérdések megválaszolási képességeiről a kérdések megválaszolása című témakörben olvashat. 2022. október 1-től nem hozhat létre új QnA Maker-erőforrásokat. A meglévő QnA Maker-tudásbázisok kérdésre való migrálásával kapcsolatos információkért tekintse meg a migrálási útmutatót.
Mi az aktív tanulás?
A QnA Maker implicit és explicit visszajelzéssel tanulja meg az új kérdésváltozatokat.
- Implicit visszajelzés – A rangsoroló megérti, ha egy felhasználói kérdésre több válasz is van, és a pontszámok nagyon közel állnak egymáshoz, és ezt visszajelzésnek tekinti. Nem kell semmit tennie ahhoz, hogy ez megtörténjen.
- Explicit visszajelzés – Ha a tudásbázis több választ ad vissza, és a pontszámok nem változnak, az ügyfélalkalmazás megkérdezi a felhasználót, hogy melyik kérdés a helyes kérdés. A felhasználó kifejezett visszajelzését a QnA Maker a Train API-val küldi el.
Mindkét módszer hasonló, fürtözött lekérdezéseket biztosít a rangsorolónak.
Az aktív tanulás működése
Az aktív tanulás a QnA Maker által visszaadott első néhány válasz pontszáma alapján aktiválódik. Ha a lekérdezésnek megfelelő QnA-párok közötti pontszámkülönbségek egy kis tartományon belül vannak, akkor a lekérdezés lehetséges javaslatnak minősül (alternatív kérdésként) az egyes lehetséges QnA-párokhoz. Ha elfogadja egy adott QnA-pár javasolt kérdését, a rendszer elutasítja azt a többi pár esetében. A javaslatok elfogadása után nem szabad megfeledkeznie a mentésről és a betanításról.
Az aktív tanulás a lehető legjobb javaslatokat nyújt azokban az esetekben, amikor a végpontok ésszerű mennyiségű és sokféle használati lekérdezést kapnak. Ha öt vagy több hasonló lekérdezés van fürtözve, a QnA Maker 30 percenként javasolja a felhasználóalapú kérdéseket a tudásbázis tervezőnek, hogy fogadja el vagy utasítsa el. Az összes javaslatot a hasonlóság csoportosítja, és a másodlagos kérdésekre vonatkozó leggyakoribb javaslatok az adott lekérdezések végfelhasználók általi gyakorisága alapján jelennek meg.
Ha a QnA Maker portálján kérdéseket tesz fel, át kell tekintenie és el kell fogadnia vagy el kell utasítania ezeket a javaslatokat. A javaslatok kezelésére nincs API.
A QnA Maker implicit visszajelzéseinek működése
A QnA Maker implicit visszajelzése egy algoritmussal határozza meg a pontszám közelségét, majd aktív tanulási javaslatokat tesz. A közelség meghatározására használt algoritmus nem egyszerű számítás. Az alábbi példában szereplő tartományok nem javítandók, hanem útmutatóként használhatók csak az algoritmus hatásának megértéséhez.
Ha egy kérdés pontszáma nagyon magabiztos, például 80%, az aktív tanuláshoz figyelembe vett pontszámok szélesek, körülbelül 10%-on belül. Ahogy a megbízhatósági pontszám csökken, például 40%, a pontszámok tartománya is csökken, körülbelül 4%-on belül.
A QnA Maker generateAnswer lekérdezésének következő JSON-válaszában az A, B és C pontszáma közel van, és javaslatnak minősül.
{
"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"
}
]
}
]
}
A QnA Maker nem tudja, melyik a legjobb válasz. A QnA Maker portál javaslatainak listájával válassza ki a legjobb választ, és tanítsa be újra.
Kifejezett visszajelzés küldése a Train API-val
A QnA Makernek explicit visszajelzésre van szüksége arról, hogy melyik válasz volt a legjobb válasz. A legjobb válasz meghatározása az Ön feladata, és magában foglalhatja a következőket:
- Felhasználói visszajelzés, az egyik válasz kiválasztása.
- Üzleti logika, például elfogadható pontszámtartomány meghatározása.
- A felhasználói visszajelzések és az üzleti logika kombinációja.
A Train API használatával küldje el a megfelelő választ a QnA Makernek, miután a felhasználó kiválasztotta.
A futtatókörnyezet verziójának frissítése az aktív tanulás használatához
Az Active Learning a futtatókörnyezet 4.4.0-s és újabb verzióiban támogatott. Ha a tudásbázis egy korábbi verzióban hozták létre, frissítse a futtatókörnyezetet a funkció használatára.
Az aktív tanulás bekapcsolása alternatív kérdések esetén
Az aktív tanulás alapértelmezés szerint ki van kapcsolva. A javasolt kérdések megtekintéséhez kapcsolja be. Az aktív tanulás bekapcsolása után adatokat kell küldenie az ügyfélalkalmazásból a QnA Makernek. További információ: Architekturális folyamat a GenerateAnswer használatához és API-k betanítása robotból.
A tudásbázis közzétételéhez válassza a Közzététel lehetőséget. Az aktív tanulási lekérdezések csak a GenerateAnswer API előrejelzési végpontjáról lesznek összegyűjtve. A QnA Maker portál Teszt paneljére irányuló lekérdezések nincsenek hatással az aktív tanulásra.
Ha be szeretné kapcsolni az aktív tanulást a QnA Maker portálján, lépjen a jobb felső sarokba, válassza ki a nevét, és válassza a Szolgáltatásbeállítások lehetőséget.
Keresse meg a QnA Maker szolgáltatást, majd váltsa ki az Active Learninget.
Megjegyzés
Az előző képen szereplő pontos verzió csak példaként jelenik meg. A verzió eltérő lehet.
Az Active Learning engedélyezése után a tudásbázis rendszeres időközönként javasol új kérdéseket a felhasználó által küldött kérdések alapján. Az Active Learninget a beállítás ismételt összevonásával tilthatja le.
Javasolt alternatív kérdések áttekintése
Tekintse át az egyes tudásbázis Szerkesztés lapján javasolt alternatív kérdéseket.