Nota
O acesso a esta página requer autorização. Pode tentar iniciar sessão ou alterar os diretórios.
O acesso a esta página requer autorização. Pode tentar alterar os diretórios.
Nota
O serviço QnA Maker está sendo aposentado em 31 de outubro de 2025 (prorrogado a partir de 31 de março de 2025). Uma versão mais recente do recurso de perguntas e respostas agora está disponível como parte da Linguagem de IA do Azure. Para obter os recursos de resposta a perguntas no Serviço Linguístico, consulte Resposta a perguntas. A partir de 1º de outubro de 2022, você não poderá mais criar novos recursos do QnA Maker. A partir de 31 de março de 2025, o portal QnA Maker não estará mais disponível. Para obter informações sobre como migrar bases de conhecimento existentes do QnA Maker para responder a perguntas, consulte o guia de migração.
Os serviços de IA do Azure fornecem dois serviços de processamento de linguagem natural, Language Understanding e QnA Maker, cada um com uma finalidade diferente. Entenda quando usar cada serviço e como eles se complementam.
O processamento de linguagem natural (NLP) permite que seu aplicativo cliente, como um bot de bate-papo, trabalhe com seus usuários, usando linguagem natural. Um utilizador introduz uma frase ou uma expressão. O texto do utilizador pode ter gramática, ortografia e pontuação incorretas. O serviço de IA do Azure pode trabalhar através da frase do usuário de qualquer maneira, retornando informações que o bot de chat precisa para ajudar o usuário.
Serviços de IA do Azure com PNL
Language Understanding (LUIS) e QnA Maker fornecem PNL. O aplicativo cliente envia texto em linguagem natural. O serviço pega o texto, processa-o e retorna um resultado.
Quando utilizar cada serviço
Language Understanding (LUIS) e QnA Maker resolvem diferentes problemas. O LUIS determina a intenção do texto de um usuário (conhecido como enunciado), enquanto o QnA Maker determina a resposta ao texto de um usuário (conhecido como consulta).
Para escolher o serviço correto, você precisa entender o texto do usuário proveniente do aplicativo cliente e quais informações o aplicativo cliente precisa obter do serviço Azure AI.
Se o seu bot de chat receber o texto How do I get to the Human Resources building on the Seattle North campus?, use o gráfico abaixo para entender como cada serviço funciona com o texto.
| Serviço | O aplicativo cliente determina |
|---|---|
| LUIS |
Determina a intenção de texto do usuário - o serviço não retorna a resposta à pergunta. Por exemplo, este texto é classificado como correspondendo à FindLocation intenção. |
| Criador de FAQ |
Retorna a resposta à pergunta de uma base de dados de conhecimento personalizada. Por exemplo, este texto é determinado como uma pergunta com a resposta de texto estático de Get on the #9 bus and get off at Franklin street. |
Quando deve utilizar o LUIS?
Utilize o LUIS quando precisar de saber a intenção da expressão como parte de um processo no bot de chat. Continuando com o texto de exemplo, How do I get to the Human Resources building on the Seattle North campus?uma vez que você sabe que a intenção do usuário é encontrar um local, você pode passar detalhes sobre o enunciado (puxado com entidades) para outro serviço, como um servidor de transporte, para obter a resposta.
Não é necessário combinar o LUIS e o QnA Maker para determinar a intenção.
Você pode combinar os dois serviços para esse enunciado, se o bot de bate-papo precisar processar o texto com base em intenções e entidades (usando LUIS), bem como encontrar a resposta de texto estático específica (usando o QnA Maker).
Quando você deve usar o QnA Maker?
Utilize o Criador de FAQ quando tiver uma base de dados de conhecimento estática de respostas. Esta base de dados de conhecimento é personalizada de acordo com as suas necessidades, que criou com documentos como PDFs e URLs.
Continuando com o enunciado de exemplo, How do I get to the Human Resources building on the Seattle North campus?envie o texto, como uma consulta, para o serviço QnA Maker publicado e receba a melhor resposta.
Você não precisa combinar LUIS e QnA Maker para determinar a resposta à pergunta.
Você pode combinar os dois serviços para esse enunciado, se o bot de chat precisar processar o texto com base em intenções e entidades (usando LUIS), bem como encontrar a resposta (usando o QnA Maker).
Use ambos os serviços quando sua base de dados de conhecimento estiver incompleta
Se você estiver construindo sua base de conhecimento do QnA Maker, mas souber que o domínio do assunto está mudando (como informações oportunas), poderá combinar os serviços LUIS e QnA Maker. Isso permite que você use as informações em sua base de conhecimento, mas também use o LUIS para determinar a intenção de um usuário. Uma vez que o aplicativo cliente tenha a intenção, ele pode solicitar informações relevantes de outra fonte.
Seu aplicativo cliente precisaria monitorar as respostas do LUIS e do QnA Maker para obter pontuações. Se a pontuação do QnA Maker estiver abaixo de algum limite arbitrário, use a intenção e as informações da entidade retornadas do LUIS para passar as informações para um serviço de terceiros.
Continuando com o texto de exemplo, How do I get to the Human Resources building on the Seattle North campus?suponha que o QnA Maker retorna uma pontuação de confiança baixa. Use a intenção retornada do LUIS FindLocation e quaisquer entidades extraídas, como Human Resources building e Seattle North campus, para enviar essas informações a um serviço de mapeamento ou pesquisa para outra resposta.
Você pode apresentar esta resposta de terceiros ao usuário para validação. Depois de ter a aprovação do usuário, você pode voltar ao QnA Maker para adicionar as informações para aumentar seu conhecimento.
Use ambos os serviços quando seu bot de bate-papo precisar de mais informações
Se o seu bot de chat precisar de mais informações do que qualquer um dos serviços fornece, para continuar através de uma árvore de decisão, use ambos os serviços e processe ambas as respostas no aplicativo cliente.
Use a ferramenta Bot framework Dispatch CLI para ajudar a criar um processo para trabalhar com ambos os serviços. Esta ferramenta cria um aplicativo LUIS de intenções superior que despacha entre o LUIS e o QnA Maker como aplicativos filho. Saiba mais sobre a integração com o LUIS, QnA Maker e Bot framework.
Use o exemplo do construtor de bots, NLP com despacho, em C# ou Node.js, para implementar esse tipo de bot de chat.
Melhores práticas
Implemente as melhores práticas para cada serviço:
Consulte também
- Compreensão da linguagem (LUIS)
- Criador de FAQ
- Dispatch CLI (CLI da Emissão)
- Exemplos de estrutura de bot
- Serviço de Bot do Azure AI
- Emulador de bot do Azure
- Bate-papo na web com estrutura de bot