カスタムの質問応答の学習が最も適切に行われるのは、モデル変更、発話の例、デプロイ、エンドポイント クエリからのデータ収集という反復サイクルです。
"プロジェクトの作成"
カスタムの質問応答プロジェクトでは、プロジェクトの内容に基づいて、ユーザー クエリに対して最適な回答が提供されます。 プロジェクトの作成は、質問、回答、関連付けられているメタデータのコンテンツ リポジトリを設定する 1 回限りの操作です。 プロジェクトは、次のソースなどの既存のコンテンツをクロールすると作成できます。
- FAQ ページ
- 製品マニュアル
- 質問と回答のペア
プロジェクトを作成する方法に関するページを参照してください。
プロジェクトのテストと更新
編集または自動抽出でコンテンツが設定されると、プロジェクトをテストする準備が整います。 対話型テストは、Language Studio にある、カスタム質問応答メニューの [テスト] パネルで行うことができます。 一般的なユーザー クエリを入力します。 次に、応答の正確性と十分な信頼度スコアという両方の点について、返された応答を検証します。
- 低い信頼度スコアを修正するには: 別の質問を追加します。
- クエリから誤って既定の応答が返された場合: 正しい質問に新しい回答を追加します。
結果に満足するまで、このテストと更新の短いループが続きます。
プロジェクトのデプロイ
プロジェクトのテストが完了すると、それを運用環境にデプロイすることができます。 デプロイすると、テスト済みのプロジェクトの最新バージョンが、公開済みプロジェクトを表す専用の Azure AI Search インデックスにプッシュされます。 また、アプリケーションやチャット ボットで呼び出すことができるエンドポイントが作成されます。
プロジェクトのテスト バージョンにその他の変更を加えても、デプロイのアクションにより、公開されたバージョンは影響を受けません。 公開されたバージョンは、運用環境のアプリケーションでライブにすることができます。
これらのプロジェクトは、それぞれ別個にテスト対象とすることができます。
使用状況の監視
サービスのチャットログをログに記録し、追加の分析情報を取得できるようにするには、言語リソースを作成した後で、Azure Monitor 診断ログを有効にする必要があります。
分析から学んだ内容に基づいて、プロジェクトに適切な更新を行います。
プロジェクト内のデータのバージョン管理
データのバージョン管理は、Language Studio の [カスタムの質問応答] セクションにある [プロジェクト] ページのインポート/エクスポート機能を使用して行われます。
プロジェクトをバックアップするには、プロジェクトを .tsv または .xls 形式でエクスポートします。 エクスポートしたら、通常のソース管理チェックの一部としてこのファイルを含めます。
特定のバージョンに戻る必要がある場合は、自分のローカル システムからそのファイルをインポートする必要があります。 エクスポートされたものは、常に [プロジェクト] ページのインポートを介して使用する必要があります。 ファイルまたは URL ドキュメントのデータ ソースとして使用することはできません。 これにより、プロジェクト内の現在の質問と回答が、インポートされたファイルの内容に置き換えられます。
テストおよび実稼働プロジェクト
プロジェクトは質問と回答のセットのリポジトリであり、その作成、管理、使用はカスタムの質問応答を通して行われます。 各言語リソースは、複数のプロジェクトを保持できます。
プロジェクトには、"テスト" と "公開" という 2 つの状態があります。
テスト プロジェクト
"テスト プロジェクト" は、現在編集され、保存されているバージョンです。 テスト バージョンは、精度および応答の完全性について、テストが実施されています。 テスト プロジェクトに加えられた変更は、アプリケーションまたはチャット ボットのエンド ユーザーに影響しません。 テスト プロジェクトは HTTP 要求では test です。 test ナレッジは、Language Studio の対話型 [テスト] ウィンドウで使用できます。
運用プロジェクト
"公開プロジェクト" は、チャット ボットまたはアプリケーションで使用されるバージョンです。 プロジェクトを公開すると、そのテスト バージョンの内容が、公開されたバージョンになります。 公開プロジェクトは、エンドポイントを介してアプリケーションによって使用されるバージョンです。 コンテンツが正しく、適切にテストされていることを確認します。 公開プロジェクトは HTTP 要求では prod です。