Что такое пользовательский ответ на вопросы?

Пользовательская система ответов на вопросы предоставляет облачную обработку естественного языка (NLP), которая позволяет создавать естественный уровень общения с вашими данными. Он используется для поиска соответствующих ответов от входных данных клиента или из проекта.

Пользовательские ответы на вопросы часто используются для создания клиентских приложений беседы, в том числе приложений социальных сетей, чат-ботов и классических приложений с поддержкой речи. Это предложение включает такие функции, как улучшенная релевантность с помощью ранджера глубокого обучения, точных ответов и комплексной поддержки региона.

Пользовательский ответ на вопросы состоит из двух возможностей:

• Пользовательский ответ на вопросы: с помощью этой возможности пользователи могут настраивать различные аспекты, такие как изменение пар вопросов и ответов, извлеченных из источника контента, определение синонимов и метаданных, принятие предложений вопросов и т. д.
• QnA Maker: эта возможность позволяет пользователям получать ответ, запрашивая текстовый фрагмент без необходимости управлять база знаний.

Эта документация включает статьи следующих типов:

• Краткие руководства — пошаговые инструкции, которые помогут вам вызвать службу и быстро получить результат.
• Практические руководства — содержат инструкции для более специфического или специализированного использования службы.
• Тематические статьи — подробно описывают функциональность и возможности службы.
• Руководства — объемные статьи, в которых описываются способы использования службы в качестве компонента расширенных бизнес-решений.

Когда следует использовать настраиваемые ответы на вопросы

• При наличии статических сведений — используйте настраиваемые ответы на вопросы при наличии статических сведений в проекте. Этот проект настраивается для ваших потребностей, которые вы создали с помощью документов, таких как PDF-файлы и URL-адреса.
• Если нужно давать один ответ на одинаковые вопросы, команды и запросы. Когда разные пользователи задают одинаковые вопросы, им предоставляется один и тот же ответ.
• Если вы хотите отфильтровать статические сведения на основе метаданных , добавьте теги метаданных , чтобы предоставить добавленные параметры фильтрации, относящиеся к пользователям клиентского приложения и информации. Основные разновидности метаданных — это беседа, тип или формат содержимого, назначение содержимого и актуальность содержимого.
• Если вы хотите управлять беседой бота, включающей статическую информацию , проект принимает текст беседы или команду пользователя и отвечает на него. Если ответ является частью предопределенного потока разговора, представленного в проекте с использованием многозадачного контекста, бот может легко предоставить этот поток.

Что такое проект?

Пользовательские ответы на вопросы импортируют ваше содержимое в проект, полный пар вопросов и ответов. Процесс импорта извлекает информацию о связи между частями вашего структурированного и полуструктурированного содержимого, чтобы создать связи между парами "вопрос-ответ". Эти пары вопросов и ответов можно изменять или дополнять новыми.

Содержимое пары вопросов и ответов включает в себя:

• Все альтернативные формы вопроса.
• Теги метаданных, используемые для фильтрации вариантов ответа во время поиска.
• Дополнительные запросы по уточнению поиска.

После публикации проекта клиентское приложение отправляет пользователю вопрос в конечную точку. Пользовательская служба ответов на вопросы обрабатывает вопрос и отвечает с лучшим ответом.

Создание чат-бота программным способом

После публикации проекта пользовательского ответа на вопросы клиентское приложение отправляет вопрос в конечную точку проекта и получает результаты в виде ответа JSON. Обычное клиентское приложение для пользовательского ответа на вопросы — это бот чата.

Step	Action
1	Клиентское приложение отправляет вопрос пользователя (текст в собственных словах) в конечную точку проекта, как программно обновить проект?
2	Пользовательский ответ на вопросы использует обученный проект для предоставления правильного ответа и любых последующих запросов, которые можно использовать для уточнения поиска лучшего ответа. Система пользовательских ответов на вопросы возвращает ответы в формате JSON.
3	Клиентское приложение использует ответ в формате JSON для принятия решений о том, как продолжить беседу. Таким решением может быть предоставление наиболее подходящего ответа и дополнительных вариантов для уточнения поиска лучшего ответа.

Создание малокодовых чат-ботов

Портал Language Studio предоставляет полный интерфейс разработки проекта. В проект можно импортировать документы в текущей форме. Эти документы (такие как часто задаваемые вопросы, руководство по продукту, электронная таблица или веб-страница) преобразуются в пары вопросов и ответов. Каждая пара анализируется на предмет уточняющих запросов, а также выполняется ее привязка к другим парам. Итоговый формат Markdown имеет широкие возможности представления содержимого, включая изображения и ссылки.

После редактирования проекта опубликуйте его в действующий бот веб-приложения Azure, не написав ни строчки кода. Проверьте работу бота на портале Azure или скачайте бота, чтобы продолжить его разработку.

Высококачественные ответы с многоуровневым ранжированием

Пользовательская система ответа на вопросы использует многоуровневый подход ранжирования. Данные хранятся в службе "Поиск Azure", которая также служит первым уровнем ранжирования. Затем лучшие результаты поиска Azure передаются через пользовательскую модель NLP для повторного ранжирования в ответах на вопросы, чтобы получить окончательные результаты и оценку достоверности.

Multi-turn conversations

Настраиваемая система ответа на вопросы предоставляет многошаговые диалоги и активное обучение, чтобы улучшить основные пары вопросов и ответов.

Многоэтапные запросы предоставляют возможность соединять пары вопросов и ответов. Такое связывание позволяет клиентскому приложению предоставлять наиболее релевантный ответ, а также задавать дополнительные вопросы для уточнения поиска окончательного ответа.

После того как проект получает вопросы от пользователей в опубликованной конечной точке, настраиваемые ответы на вопросы применяют активное обучение к этим реальным вопросам, чтобы предложить изменения в проекте для улучшения качества.

Development lifecycle

Настраиваемая система ответов на вопросы обеспечивает создание, обучение и публикацию вместе с правами на совместную работу для интеграции в полный цикл разработки.

Завершите краткое руководство

Мы предлагаем руководства на большинстве популярных языках программирования, каждый из которых предназначен для изучения основных шаблонов разработки и позволяет получить рабочий код менее чем за 10 минут.

• Начало работы с пользовательской клиентской библиотекой ответов на вопросы

Next steps

Пользовательская система ответов на вопросы предоставляет все необходимое для создания, управления и развертывания вашего проекта.