O que é QnA Maker?

Observação

O serviço de QnA Maker está sendo desativado no dia 31 de março de 2025. Uma versão mais recente da funcionalidade de perguntas e respostas agora está disponível como parte do Serviço Cognitivo do Azure para Linguagem. Para saber mais sobre o recurso de respostas às perguntas no Serviço de Linguagem, confira respostas às perguntas. A partir de 1º de outubro de 2022, você não poderá criar novos recursos de QnA Maker. Para obter informações sobre como migrar bases de dados de conhecimento do QnA Maker existentes para responder perguntas, consulte o guia de migração.

O QnA Maker é um serviço de NLP (processamento de idioma natural) baseado em nuvem que permite criar uma camada de conversa natural sobre seus dados. Ele é usado para encontrar a resposta mais apropriada para qualquer entrada da KB (base de dados de conhecimento) personalizada de informações.

Normalmente, o QnA Maker é usado para criar aplicativos cliente de conversa, que incluem aplicativos de mídia social, chatbots e aplicativos de área de trabalho habilitados para fala.

O QnA Maker não armazena dados do cliente. Todos os dados do cliente (respostas de perguntas e logs de chat) são armazenados na região em que o cliente implanta as instâncias de serviço dependentes. Para obter mais detalhes sobre os serviços dependentes, confira aqui.

Esta documentação contém os seguintes tipos de artigos:

  • Os inícios rápidos são instruções passo a passo que permitem fazer chamadas para o serviço e obter resultados em um período curto.
  • Os guias de instruções contêm instruções para usar o serviço de maneiras mais específicas ou personalizadas.
  • Os artigos conceituais fornecem explicações detalhadas sobre a funcionalidade e os recursos do serviço.
  • Os tutoriais são guias mais longos que mostram como usar o serviço como um componente de soluções de negócios mais amplas.

Quando usar o QnA Maker

  • Quando você tem informações estáticas – use o QnA Maker quando você tem informações estáticas na base de dados de conhecimento de respostas. Essa base de dados de conhecimento é personalizada para suas necessidades e você a criou com documentos como PDFs e URLs.
  • Quando você deseja fornecer a mesma resposta a uma solicitação, pergunta ou comando – quando usuários diferentes enviam a mesma pergunta, a mesma resposta é retornada.
  • Quando você deseja filtrar informações estáticas com base em metainformações – adicione marcas de metadados para fornecer opções de filtragem adicionais relevantes para as informações e os usuários do aplicativo cliente. Informações de metadados comuns incluem bate-papo e características do conteúdo, tais como formato, tipo, finalidade e atualização.
  • Quando você deseja gerenciar uma conversa de bot que inclui informações estáticas – a base de dados de conhecimento usa um comando ou texto de conversa de um usuário e o responde. Se a resposta fizer parte de um fluxo de conversa predeterminado, representado na sua base de dados de conhecimento com o contexto de vários turnos, o bot poderá facilmente fornecer esse fluxo.

O que é uma base de dados de conhecimento?

O QnA Maker importa o conteúdo para uma base de dados de conhecimento de pares de perguntas e respostas. O processo de importação extrai informações sobre a relação entre as partes do conteúdo estruturado e semiestruturado para pressupor relações entre os pares de perguntas e respostas. Você pode editar esses pares de perguntas e respostas ou adicionar novos pares.

O conteúdo do par de perguntas e respostas inclui:

  • Todas as formas alternativas da pergunta
  • Marcas de metadados usadas para filtrar as opções de resposta durante a pesquisa
  • Avisos de acompanhamento para continuar o refinamento da pesquisa

Example question and answer with metadata

Depois de publicar a base de dados de conhecimento, um aplicativo cliente envia uma pergunta do usuário para o ponto de extremidade. O serviço QnA Maker processa a pergunta e fornece a melhor resposta.

Criar um chatbot de maneira programática

Quando uma base de dados de conhecimento do QnA Maker é publicada, um aplicativo cliente envia uma pergunta para o ponto de extremidade dessa base de dados de conhecimento e recebe os resultados como uma resposta JSON. Um aplicativo cliente comum para o QnA Maker é um chatbot.

Ask a bot a question and get answer from knowledge base content

Etapa Ação
1 O aplicativo cliente envia a pergunta do usuário (texto nas palavras dele), "Como fazer para atualizar programaticamente minha base de dados de conhecimento?" para seu ponto de extremidade da base de dados de conhecimento.
2 Para obter a melhor resposta, o QnA Maker usa a base de dados de conhecimento treinada para fornecer a resposta correta e quaisquer avisos de acompanhamento que possam ser usados para refinar a pesquisa. O QnA Maker retorna uma resposta formatada em JSON.
3 O aplicativo cliente usa a resposta JSON para tomar decisões sobre como continuar a conversa. Essas decisões podem incluir mostrar a resposta principal e apresentar mais opções para refinar a pesquisa a fim de obter a melhor resposta.

Criar chatbots com pouco código

O portal do QnA Maker fornece a experiência completa de criação da base de dados de conhecimento. Você pode importar documentos na forma atual deles para a base de dados de conhecimento. Esses documentos (como perguntas frequentes, manuais do produto, planilhas ou páginas da Web) são convertidos em pares de perguntas e respostas. Cada par é analisado em relação aos avisos de acompanhamento e conectado a outros pares. O formato de Markdown final dá suporte a apresentação avançada, incluindo imagens e links.

Depois que a base de dados de conhecimento for editada, publique a base de dados de conhecimento em um bot de aplicativo Web do Azure em funcionamento sem escrever nenhum código. Teste o bot no portal do Azure ou baixe-o e continue o desenvolvimento.

Respostas de alta qualidade com classificação em camadas

O sistema de QnA Maker é uma abordagem de classificação em camadas. Os dados são armazenados no Azure Search, que também serve como a primeira camada de classificação. Os principais resultados do Azure Search são passados pelo modelo de reclassificação de NLP do QnA Maker para produzir os resultados finais e a pontuação de confiança.

Conversas com várias rodadas

O QnA Maker fornece avisos de vários turnos e aprendizado ativo para ajudar você a aprimorar os pares básicos de perguntas e respostas.

Os avisos de vários turnos oferecem a oportunidade de conectar pares de perguntas e respostas. Essa conexão permite que o aplicativo cliente forneça uma resposta principal e oferece mais perguntas para refinar a pesquisa para uma resposta final.

Depois que a base de dados de conhecimento receber perguntas de usuários no ponto de extremidade publicado, o QnA Maker aplicará o aprendizado ativo a essas perguntas do mundo real para sugerir alterações na base de dados de conhecimento a fim de melhorar a qualidade.

Ciclo de vida de desenvolvimento

O QnA Maker fornece criação, treinamento e publicação, junto com as permissões de colaboração, para integrar no ciclo de vida de desenvolvimento completo.

Conceptual image of development cycle

Concluir um guia de início rápido

Oferecemos guias de início rápido nas linguagens de programação mais populares, todos eles desenvolvidos para ensinar padrões de design básicos e para você executar seu código em menos de 10 minutos. Confira a lista a seguir para obter o guia de início rápido para cada recurso.

Próximas etapas

O QnA Maker fornece tudo o que você precisa para criar, gerenciar e implantar a base de dados de conhecimento personalizada.