Informazioni su QnA Maker
Nota
Azure Open AI On Your Data usa modelli di linguaggio di grandi dimensioni per produrre risultati simili a QnA Maker. Per eseguire la migrazione del progetto QnA Maker ad Azure Open AI On Your Data, consultare la guida.
Nota
Il servizio QnA Maker viene ritirato il 31 marzo 2025. Una versione più recente della funzionalità di domande e risposte è ora disponibile come parte del linguaggio di intelligenza artificiale di Azure. Per le funzionalità di risposta alle domande all'interno del servizio di linguaggio, vedere La risposta alle domande. A partire dal 1° ottobre 2022 non sarà possibile creare nuove risorse di QnA Maker. Per informazioni sulla migrazione delle knowledge base di QnA Maker esistenti alla risposta alle domande, vedere la guida alla migrazione.
Nota
A partire da luglio 2023, i Servizi di Azure AI includono tutti i servizi noti in precedenza come Servizi cognitivi e Servizi di intelligenza artificiale applicata di Azure. Non ci sono modifiche ai prezzi. I nomi Servizi cognitivi e intelligenza artificiale app Azure lied continuano a essere usati nelle API di fatturazione, analisi dei costi, listino prezzi e prezzo di Azure. Non sono state apportate modifiche di rilievo alle API (Application Programming Interface) o agli SDK.
QnA Maker è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale (NLP, Natural Language Processing) basato sul cloud che consente di creare un livello di conversazione naturale sui dati. Si usa per trovare la risposta più appropriata per qualsiasi tipo specifico di input della knowledge base (KB) personalizzata di informazioni.
QnA Maker viene solitamente usato per sviluppare applicazioni client conversazionali, che includono applicazioni di social media, chatbot e applicazioni desktop abilitate per il riconoscimento vocale.
QnA Maker non archivia i dati dei clienti. Tutti i dati dei clienti (risposte alle domande e i log delle chat) vengono archiviati nell'area in cui il cliente distribuisce le istanze del servizio dipendente. Per altri dettagli sui servizi dipendenti, vedere qui.
Questa documentazione contiene i tipi di articolo seguenti:
- Le guide introduttive sono istruzioni dettagliate che consentono di effettuare chiamate al servizio e ottenere risultati in un breve periodo di tempo.
- Le guide pratiche contengono istruzioni per l'uso del servizio in modi più specifici o personalizzati.
- Gli articoli concettuali forniscono spiegazioni approfondite delle funzionalità e delle funzionalità del servizio.
- Le esercitazioni sono guide più lunghe che illustrano come usare il servizio come componente in soluzioni aziendali più ampie.
Quando usare QnA Maker
- Quando si hanno informazioni statiche: usare QnA Maker quando la knowledge base di risposte contiene informazioni statiche. Questa knowledge base è personalizzata in base alle proprie esigenze ed è stata creata con documenti come PDF e URL.
- Quando si vuole fornire la stessa risposta a una richiesta, a una domanda o a un comando: se diversi utenti inviano la stessa domanda, viene restituita la stessa risposta.
- Quando si vogliono filtrare informazioni statiche in base a meta informazioni: aggiungere tag di metadati per fornire ulteriori opzioni di filtro pertinenti per gli utenti dell'applicazione client e per le informazioni. Le informazioni comuni dei metadati includono chiacchiere, tipo o formato, scopo e aggiornamenti del contenuto.
- Quando si vuole gestire una conversazione con bot che include informazioni statiche: la knowledge base fornisce una risposta al comando o al testo della conversazione dell'utente. Se la risposta fa parte di un flusso di conversazione predeterminato, rappresentato nella knowledge base con un contesto a più turni, il bot può fornire facilmente questo flusso.
Cos'è una knowledge base?
QnA Maker importa il contenuto in una knowledge base costituita da una coppia di domande e risposte. Il processo di importazione estrae informazioni sulla relazione tra le parti del tuo contenuto strutturato e semi-strutturato per implicare relazioni tra le coppie di domande e risposte. È possibile modificare queste coppie di domande e risposte o aggiungerne di nuove.
Il contenuto della coppia di domande e risposte include:
- Tutte le forme alternative della domanda
- Tag dei metadati usati per filtrare le opzioni di risposta durante la ricerca
- Richieste di completamento per continuare l'affinamento della ricerca
Dopo aver pubblicato la knowledge base, un'applicazione client invia la domanda di un utente all'endpoint. Il servizio QnA Maker elabora la domanda e restituisce la risposta migliore.
Creare un chatbot a livello di codice
Una volta pubblicata una knowledge base di QnA Maker, un'applicazione client invia una domanda al relativo endpoint e riceve i risultati come risposta JSON. Un'applicazione client comune per QnA Maker è un chatbot.
| Procedi | Azione |
|---|---|
| 1 | L'applicazione client invia la domanda dell'utente (testo nelle proprie parole), "Ricerca per categorie aggiornare la Knowledge Base a livello di codice?" all'endpoint della Knowledge Base. |
| 2 | QnA Maker usa la knowledge base sottoposta a training per fornire la risposta corretta e le eventuali richieste di completamento che possono servire per affinare la ricerca della risposta migliore. QnA Maker restituisce una risposta in formato JSON. |
| 3 | L'applicazione client usa la risposta JSON per prendere decisioni su come continuare la conversazione. Queste decisioni possono includere la visualizzazione della risposta principale e la presentazione di più scelte per affinare la ricerca della risposta migliore. |
Sviluppare chatbot con poco codice
Il portale di QnA Maker offre l'esperienza completa di creazione di knowledge base. È possibile importare documenti, nel formato corrente, nella knowledge base. Questi documenti, ad esempio domande frequenti, manuali di prodotti, fogli di calcolo o pagine Web, vengono convertiti in coppie di domande e risposte. Ogni coppia viene analizzata per trovare richieste di completamento e viene collegata ad altre coppie. Il formato Markdown finale supporta una presentazione avanzata, con immagini e collegamenti.
Risposte di alta qualità con la classificazione a più livelli
Il sistema di QnA Maker è un approccio di classificazione a più livelli. I dati vengono archiviati in Ricerca di Azure, che funge anche da primo livello di classificazione. I risultati principali di Ricerca di Azure vengono quindi passati attraverso il modello di riclassificazione NLP di QnA Maker per produrre i risultati finali e il punteggio di confidenza.
Conversazioni a più turni
QnA Maker offre richieste a più turni e apprendimento attivo per migliorare le coppie di domande e risposte di base.
Le richieste a più turni offrono la possibilità di collegare coppie di domande e risposte. Questo collegamento consente all'applicazione client di fornire una risposta principale e aggiunge altre domande per affinare la ricerca di una risposta finale.
Quando la knowledge base riceve le domande dagli utenti nell'endpoint pubblicato, QnA Maker applica l'apprendimento attivo a queste domande reali per suggerire le modifiche da apportare alla knowledge base per migliorare la qualità.
Ciclo di vita dello sviluppo
QnA Maker fornisce funzionalità di creazione, training e pubblicazione oltre alle autorizzazioni per la collaborazione per integrarsi nell'intero ciclo di via di sviluppo.
Completare una guida di avvio rapido
Sono disponibili guide di avvio rapido nei linguaggi di programmazione più diffusi, ognuna progettata per insegnare gli schemi progettuali di base e consentire all'utente di eseguire il codice in meno di 10 minuti. Per accedere alla guida di avvio rapido per ogni funzionalità, vedere l'elenco seguente.
Passaggi successivi
QnA Maker offre tutto il necessario per creare, gestire e distribuire una knowledge base personalizzata.