Активное обучение

Функция Предложения активного обучения позволяет улучшить качество базы знаний, предлагая на основе пользовательских отзывов альтернативные вопросы для пар существующих вопросов и ответов. Проверенные предложения можно добавить к существующим вопросам или отклонить.

База знаний не изменяется автоматически. Чтобы изменения вступили в силу, необходимо принять предложения. Так вы добавите новые вопросы, не меняя и не удаляя существующие.

Примечание

Поддержка службы QnA Maker будет прекращена 31 марта 2025 г. Новая версия возможности вопросов и ответов теперь доступна в составе языка ИИ Azure. Сведения о возможностях ответов на вопросы в службе Языка см. в статье с ответами на вопросы. С 1 октября 2022 г. вы не сможете создавать ресурсы QnA Maker. Сведения о переносе существующих баз знаний QnA Maker в функцию вопросов и ответов см. в руководстве по миграции.

Принципы активного обучения

QnA Maker изучает новые варианты вопросов с помощью механизма явных и неявных отзывов.

  • Неявные отзывы — средство ранжирования понимает, что на пользовательский вопрос есть несколько ответов со сходными оценками, воспринимая это как отзыв. Чтобы это происходило, вам не нужно ничего делать.
  • Явные отзывы — если из базы знаний возвращаются ответы со сходными оценками, клиентское приложение спрашивает пользователя, какой из вопросов является правильным. Явные отзывы пользователя отправляются в QnA Maker через API обучения.

Оба метода передают средству ранжирования сгруппированные по сходству запросы.

Принцип работы активного обучения

Активное обучение активируется на основе оценок нескольких лучших ответов, возвращаемых QnA Maker. Если оценки пар "вопрос/ответ", совпадающих с запросом, не сильно различаются, запрос считается возможным предложением (в качестве альтернативного вопроса) для каждой из возможных пар "вопрос/ответ". После принятия предлагаемого вопроса для определенной пары "вопрос/ответ" он отклоняется для других пар. После принятия предложений необходимо сохранить результат и пройти обучение.

Активное обучение предоставляет наилучшие возможные предложения, если конечные точки получают приемлемое количество разных запросов использования. Когда создаются группы из пяти и более похожих запросов, QnA Maker каждые 30 минут предлагает пользовательские вопросы разработчику базы знаний, чтобы утвердить или отклонить их. Все предложения группируются по сходству, и лучшие предложения для альтернативных вопросов отображаются с учетом частоты конкретных запросов пользователей.

Когда вопросы предложены на портале QnA Maker, необходимо просмотреть их и принять или отклонить эти предложения. API для управления предложениями отсутствует.

Как работают неявные отзывы QnA Maker

Неявные отзывы QnA Maker используют алгоритм для определения сходства оценок, а затем готовят предложения для активного обучения. Для определения сходства оценок применяется сложный алгоритм. Диапазоны в следующем примере не требуют внесения исправлений. Они позволяют понять действие только самого алгоритма.

Если вопрос получает оценку с высокой степенью достоверности (например, 80 %), диапазон оценок, используемых для активного обучения, расширяется (приблизительно на 10 %). Если оценка достоверности снижается (например, до 40 %), диапазон оценок также сокращается (приблизительно на 4 %).

В следующем ответе JSON на запрос к API QnA Maker generateAnswer оценки для A, B и C оказываются близки и будут рассматриваться как предложения.

{
  "activeLearningEnabled": true,
  "answers": [
    {
      "questions": [
        "Q1"
      ],
      "answer": "A1",
      "score": 80,
      "id": 15,
      "source": "Editorial",
      "metadata": [
        {
          "name": "topic",
          "value": "value"
        }
      ]
    },
    {
      "questions": [
        "Q2"
      ],
      "answer": "A2",
      "score": 78,
      "id": 16,
      "source": "Editorial",
      "metadata": [
        {
          "name": "topic",
          "value": "value"
        }
      ]
    },
    {
      "questions": [
        "Q3"
      ],
      "answer": "A3",
      "score": 75,
      "id": 17,
      "source": "Editorial",
      "metadata": [
        {
          "name": "topic",
          "value": "value"
        }
      ]
    },
    {
      "questions": [
        "Q4"
      ],
      "answer": "A4",
      "score": 50,
      "id": 18,
      "source": "Editorial",
      "metadata": [
        {
          "name": "topic",
          "value": "value"
        }
      ]
    }
  ]
}

QnA Maker не знает, какой ответ является лучшим. Используйте список предложений на портале QnA Maker, чтобы выбрать наилучший ответ и пройти обучение еще раз.

Как оставить явный отзыв с помощью API обучения

QnA Maker нужен явный отзыв о том, какой из ответов был лучшим. Вы определяете способ определения наилучшего ответа, и он может включать следующее:

  • отзывы пользователей, выбор один из ответов;
  • бизнес-логику, например определение допустимого диапазона оценок;
  • сочетание отзывов пользователей и бизнес-логики.

Используйте API обучения, чтобы отправить QnA Maker правильный ответ, после того как пользователь выберет его.

Обновление версии среды выполнения для использования активного обучения

Активное обучение поддерживается в среде выполнения версии 4.4.0 и выше. Если ваша база знаний создана с помощью более ранней версии, обновите среду выполнения, чтобы воспользоваться этой функцией.

Включение активного обучения для альтернативных вопросов

По умолчанию активное обучение отключено. Чтобы просматривать предлагаемые вопросы, включите эту функцию. После включения активного обучения необходимо отправить сведения из клиентского приложения в QnA Maker. Дополнительные сведения см. в разделе Архитектурный процесс для использования GenerateAnswer и API обучения от бота.

  1. Нажмите кнопку Опубликовать, чтобы опубликовать базу знаний. Запросы на активное обучение собираются только из конечной точки прогнозирования API GenerateAnswer. Запросы к области тестирования на портале QnA Maker не влияют на активное обучение.

  2. Чтобы включить активное обучение на портале QnA Maker, в правом верхнем углу выберите свое имя и перейдите к разделу Параметры службы.

    Включите предлагаемые варианты вопросов активного обучения на странице Параметры службы. Выберите имя пользователя в правом верхнем меню, а затем выберите Параметры службы.

  3. Найдите службу QnA Maker, а затем активируйте переключатель Active Learning (Активное обучение).

    На странице

    Примечание

    Точная версия на предыдущем рисунке показана исключительно в качестве примера. Используемая версия может отличаться.

    Когда вы включите активное обучение, база знаний будет предлагать новые вопросы с регулярными интервалами с учетом вопросов, отправленных пользователем. Вы можете отключить активное обучение с помощью этого же переключателя.

Проверка предлагаемых альтернативных вопросов

Ознакомьтесь с рекомендуемыми альтернативными вопросами на странице редактирования каждой базы знаний.

Дальнейшие действия