Najlepsze rozwiązania dotyczące baza wiedzy usługi QnA Maker
Cykl życia programowania baza wiedzy przeprowadzi Cię przez proces zarządzania bazy wiedzy od początku do końca. Skorzystaj z tych najlepszych rozwiązań, aby ulepszyć baza wiedzy i zapewnić lepsze wyniki dla aplikacji klienckiej lub użytkowników końcowych czatbota.
Uwaga
Usługa QnA Maker jest wycofywana 31 marca 2025 r. Nowsza wersja funkcji pytań i odpowiedzi jest teraz dostępna w ramach języka sztucznej inteligencji platformy Azure. Aby uzyskać odpowiedzi na pytania w usłudze językowej, zobacz odpowiadanie na pytania. Od 1 października 2022 r. nie będzie można tworzyć nowych zasobów usługi QnA Maker. Aby uzyskać informacje na temat migrowania istniejących baza wiedzy usługi QnA Maker do odpowiadania na pytania, zapoznaj się z przewodnikiem migracji.
Wydobywanie
Usługa QnA Maker stale ulepsza algorytmy wyodrębniające pytania i pytania z zawartości oraz rozszerzając listę obsługiwanych formatów plików i HTML. Postępuj zgodnie z wytycznymi dotyczącymi wyodrębniania danych na podstawie typu dokumentu.
Ogólnie rzecz biorąc, strony często zadawanych pytań powinny być autonomiczne i nie łączyć się z innymi informacjami. Podręczniki produktów powinny mieć jasne nagłówki i najlepiej stronę indeksu.
Konfigurowanie wielu kolei
Utwórz baza wiedzy z włączonym wyodrębnianiem wieloetkowym. Jeśli baza wiedzy obsługuje hierarchię pytań, tę hierarchię można wyodrębnić z dokumentu lub utworzyć po wyodrębnieniu dokumentu.
Tworzenie dobrych pytań i odpowiedzi
Dobre pytania
Najlepsze pytania są proste. Rozważ słowo kluczowe lub frazę dla każdego pytania, a następnie utwórz proste pytanie dotyczące tego kluczowego słowa lub frazy.
Dodaj dowolną liczbę alternatywnych pytań, ale zachowaj proste zmiany. Dodanie większej liczby wyrazów lub fraz, które nie są częścią głównego celu pytania, nie pomaga usłudze QnA Maker znaleźć dopasowania.
Dodawanie odpowiednich pytań alternatywnych
Użytkownik może wprowadzić pytania dotyczące stylu konwersacji tekstu How do I add a toner cartridge to my printer? lub wyszukiwania słów kluczowych, takich jak toner cartridge. Baza wiedzy powinny mieć oba style pytań, aby poprawnie zwrócić najlepszą odpowiedź. Jeśli nie masz pewności, jakie słowa kluczowe wprowadza klient, użyj danych usługi Application Insights do analizowania zapytań.
Dobre odpowiedzi
Najlepsze odpowiedzi to proste odpowiedzi, ale nie zbyt proste. Nie używaj odpowiedzi, takich jak yes i no. Jeśli odpowiedź powinna zawierać link do innych źródeł lub udostępnić zaawansowane środowisko z nośnikami i linkami, użyj tagowania metadanych, aby odróżnić odpowiedzi, a następnie prześlij zapytanie z tagami metadanych we właściwości, strictFilters aby uzyskać poprawną wersję odpowiedzi.
| Odpowiedź | Monity dotyczące monitów |
|---|---|
| Zasilanie laptopa Surface za pomocą przycisku zasilania na klawiaturze. | * Kombinacje do uśpienia, zamykania i ponownego uruchamiania. * Jak ciężko uruchomić laptop Surface * Jak zmienić system BIOS dla laptopa Surface * Różnice między uśpieniem, zamykaniem i ponownym uruchamianiem |
| Obsługa klienta jest dostępna za pośrednictwem telefonu, Skype'a i wiadomości SMS 24 godziny dziennie. | * Informacje kontaktowe dotyczące sprzedaży. * Lokalizacja pakietu Office i sklepu oraz godziny na wizytę osobiście. * Akcesoria dla laptopa Surface. |
Rozmowa
Dodaj czat do bota, aby zwiększyć konwersację i zaangażowanie bota przy niskim wysiłku. Zestawy danych czatu można łatwo dodawać z wstępnie zdefiniowanych osobowości podczas tworzenia bazy wiedzy i zmieniać je w dowolnym momencie. Dowiedz się, jak dodać konwersację do bazy wiedzy.
Rozmowa chit jest obsługiwana w wielu językach.
Wybieranie osobowości
Rozmowa chit jest obsługiwana w przypadku kilku wstępnie zdefiniowanych osobowości:
| Osobowościowe | Plik zestawu danych usługi QnA Maker |
|---|---|
| Professional | qna_chitchat_professional.tsv |
| Przyjacielski | qna_chitchat_friendly.tsv |
| Dowcipny | qna_chitchat_witty.tsv |
| Opiekuńczy | qna_chitchat_caring.tsv |
| Entuzjastyczny | qna_chitchat_enthusiastic.tsv |
Odpowiedzi wahają się od formalnych do nieformalnych i nieodwracalnych. Wybierz osobowość, która jest najbliżej dopasowanego do żądanego tonu bota. Możesz wyświetlić zestawy danych i wybrać taki, który służy jako podstawa dla bota, a następnie dostosować odpowiedzi.
Edytowanie pytań specyficznych dla bota
Istnieją pewne pytania specyficzne dla bota, które są częścią zestawu danych czatu i zostały wypełnione ogólnymi odpowiedziami. Zmień te odpowiedzi, aby najlepiej odzwierciedlać szczegóły bota.
Zalecamy bardziej szczegółowe wykonywanie następujących pytań i pytań i pytań na czacie:
- Jaka jest Twoja rola?
- Co można zrobić?
- Ile masz lat?
- Kto cię utworzył?
- Hello (Cześć)
Dodawanie niestandardowego czatu za pomocą tagu metadanych
Jeśli dodasz własne pary pytań i odpowiedzi na czat, pamiętaj, aby dodać metadane, aby te odpowiedzi były zwracane. Para nazwa/wartość metadanych to editorial:chitchat.
Wyszukiwanie odpowiedzi
Interfejs API GenerateAnswer używa pytań i odpowiedzi, aby wyszukać najlepsze odpowiedzi na zapytanie użytkownika.
Wyszukiwanie pytań tylko wtedy, gdy odpowiedź nie jest odpowiednia
Użyj pola , RankerType=QuestionOnly jeśli nie chcesz wyszukiwać odpowiedzi.
Przykładem tego jest, gdy baza wiedzy jest wykazem akronimów jako pytań z pełnym formularzem jako odpowiedzią. Wartość odpowiedzi nie pomoże wyszukać odpowiedniej odpowiedzi.
Klasyfikacja/ocenianie
Upewnij się, że najlepiej wykorzystujesz funkcje klasyfikacji obsługiwane przez usługę QnA Maker. W ten sposób zwiększy się prawdopodobieństwo, że dana kwerenda użytkownika zostanie udzielona z odpowiednią odpowiedzią.
Wybieranie progu
Domyślny współczynnik ufności używany jako próg wynosi 0, jednak można zmienić próg bazy wiedzy na podstawie potrzeb. Ponieważ każda baza wiedzy jest inna, należy przetestować i wybrać próg, który najlepiej nadaje się dla bazy wiedzy.
Wybieranie typu klasyfikatora
Domyślnie usługa QnA Maker wyszukuje pytania i odpowiedzi. Jeśli chcesz wyszukiwać tylko pytania, aby wygenerować odpowiedź, użyj w RankerType=QuestionOnly treści POST żądania GenerateAnswer.
Dodawanie alternatywnych pytań
Alternatywne pytania zwiększają prawdopodobieństwo dopasowania zapytania użytkownika. Alternatywne pytania są przydatne, gdy istnieje wiele sposobów, w których można zadać to samo pytanie. Może to obejmować zmiany w strukturze zdań i stylu wyrazów.
| Oryginalne zapytanie | Zapytania alternatywne | Zmień |
|---|---|---|
| Czy parking jest dostępny? | Czy masz parking? | struktura zdań |
| Witaj! | Yo Hej tam! |
word-style lub slang |
Filtrowanie pytań i odpowiedzi przy użyciu tagów metadanych
Metadane umożliwiają aplikacji klienckiej poznanie, że nie powinna przyjmować wszystkich odpowiedzi, ale zamiast tego zawęzić wyniki zapytania użytkownika na podstawie tagów metadanych. Odpowiedź bazy wiedzy może się różnić w zależności od tagu metadanych, nawet jeśli zapytanie jest takie samo. Na przykład "gdzie znajduje się parking" może mieć inną odpowiedź, jeśli lokalizacja oddziału restauracji jest inna — czyli metadane to Lokalizacja: Seattle i Lokalizacja: Redmond.
Użyj synonimów
Chociaż istnieje pewne wsparcie dla synonimów w języku angielskim, użyj zmian słów bez uwzględniania wielkości liter za pośrednictwem interfejsu API zmian, aby dodać synonimy do słów kluczowych, które przyjmują różne formy. Synonimy są dodawane na poziomie usługi QnA Maker i współużytkowane przez wszystkie baza wiedzy w usłudze.
Rozróżnianie pytań przy użyciu odrębnych wyrazów
Algorytm klasyfikacji usługi QnA Maker, który pasuje do zapytania użytkownika z pytaniem w baza wiedzy, sprawdza się najlepiej, jeśli każde pytanie odpowiada innej potrzebie. Powtórzenie tego samego zestawu wyrazów między pytaniami zmniejsza prawdopodobieństwo wybrania właściwej odpowiedzi dla danego zapytania użytkownika z tymi słowami.
Na przykład mogą istnieć dwa oddzielne pytania dotyczące pytań i odpowiedzi z następującymi pytaniami:
| Pytania i pytania |
|---|
| gdzie znajduje się parking |
| gdzie to lokalizacja bankomatu |
Ponieważ te dwie odpowiedzi są frazowane z bardzo podobnymi słowami, to podobieństwo może spowodować bardzo podobne wyniki dla wielu zapytań użytkowników, które są frazowane jak "gdzie jest <x> lokalizacja". Zamiast tego spróbuj wyraźnie odróżnić zapytania, takie jak "gdzie jest parking" i "gdzie jest bankomat", unikając słów takich jak "lokalizacja", które mogą znajdować się w wielu pytaniach w kb.
Współpraca
Usługa QnA Maker umożliwia użytkownikom współpracę nad baza wiedzy. Użytkownicy potrzebują dostępu do grupy zasobów usługi Azure AI QnA Maker, aby uzyskać dostęp do baza wiedzy. Niektóre organizacje mogą chcieć zlecić baza wiedzy edycji i konserwacji i nadal mieć możliwość ochrony dostępu do zasobów platformy Azure. Ten model osoby zatwierdzającej edytora jest wykonywany przez skonfigurowanie dwóch identycznych usług QnA Maker w różnych subskrypcjach i wybranie jednego dla cyklu testowania edycji. Po zakończeniu testowania zawartość baza wiedzy jest przesyłana wraz z procesem importowania eksportu do usługi QnA Maker osoby zatwierdzającej, która w końcu opublikuje baza wiedzy i zaktualizuje punkt końcowy.
Aktywna nauka
Uczenie aktywne najlepiej sugeruje alternatywne pytania, gdy ma szeroką gamę jakości i ilości zapytań opartych na użytkownikach. Ważne jest, aby umożliwić użytkownikom aplikacji klienckich uczestnictwo w aktywnej pętli opinii uczenia bez cenzury. Po zasugerowaniu pytań w portalu usługi QnA Maker możesz filtrować według sugestii, a następnie przejrzeć i zaakceptować lub odrzucić te sugestie.