الاستعلام عن قاعدة معارف للحصول على إجابات
يجب نشر قاعدة معارف. بمجرد النشر، يتم الاستعلام عن قاعدة معارف في نقطة نهاية التنبؤ بوقت التشغيل باستخدام واجهة برمجة تطبيقات generateAnswer. يتضمن الاستعلام نص السؤال، وإعدادات أخرى، لمساعدة QnA Maker على تحديد أفضل تطابق ممكن مع إجابة.
ملاحظة
سيتم إيقاف خدمة QnA Maker في 31 مارس 2025. يتوفر الآن إصدار أحدث من إمكانية طرح الأسئلة والإجابة عليها كجزء من Azure Cognitive Service for Language. للحصول على إمكانيات الإجابة على الأسئلة داخل خدمة اللغة، راجع الإجابة على الأسئلة. اعتبارا من 1 أكتوبر 2022 ، لن تتمكن من إنشاء موارد QnA Maker جديدة. للحصول على معلومات حول ترحيل قواعد معارف QnA Maker الحالية للإجابة على الأسئلة، راجع دليل الترحيل.
كيفية معالجة QnA Maker لاستعلام مستخدم لتحديد أفضل إجابة
يتلقى قاعدة معارف QnA Maker المدرب والمنشور استعلام مستخدم، من روبوت أو تطبيق عميل آخر، في واجهة برمجة تطبيقات GenerateAnswer. يوضح الرسم التخطيطي التالي العملية عند استلام استعلام المستخدم.
عملية الترتيب
يتم شرح العملية في الجدول التالي.
| الخطوة | الغرض |
|---|---|
| 1 | يرسل تطبيق العميل استعلام المستخدم إلى واجهة برمجة تطبيقات GenerateAnswer. |
| 2 | يقوم QnA Maker بمعالجة استعلام المستخدم مسبقا باستخدام اكتشاف اللغة والإملاء وقاطعات الكلمات. |
| 3 | يتم أخذ هذه المعالجة المسبقة لتغيير استعلام المستخدم للحصول على أفضل نتائج البحث. |
| 4 | يتم إرسال هذا الاستعلام الذي تم تغييره إلى فهرس البحث المعرفي Azure، الذي يتلقى top عدد النتائج. إذا لم تكن الإجابة الصحيحة في هذه النتائج ، فقم بزيادة قيمة top قليلا. بشكل عام ، قيمة 10 للأعمال top في 90٪ من الاستعلامات. عوامل تصفية البحث في Azure توقف الكلمات في هذه الخطوة. |
| 5 | يستخدم QnA Maker التأبين النحوي والدلالي لتحديد التشابه بين استعلام المستخدم ونتائج QnA التي تم جلبها. |
| 6 | يستخدم نموذج التصنيف الذي تعلمته الآلة الميزات المختلفة ، من الخطوة 5 ، لتحديد درجات الثقة وترتيب الترتيب الجديد. |
| 7 | يتم إرجاع النتائج الجديدة إلى تطبيق العميل بترتيب مرتب. |
تتضمن الميزات المستخدمة على سبيل المثال لا الحصر الدلالات على مستوى الكلمة ، والأهمية على مستوى المصطلح في المتن ، والنماذج الدلالية المكتسبة بعمق لتحديد التشابه والصلة بين سلسلتين نصيتين.
طلب HTTP والاستجابة له مع نقطة النهاية
عند نشر قاعدة معارف، تقوم الخدمة بإنشاء نقطة نهاية HTTP تستند إلى REST والتي يمكن دمجها في التطبيق الخاص بك، وعادة ما يكون روبوت دردشة.
طلب استعلام المستخدم لإنشاء إجابة
استعلام المستخدم هو السؤال الذي يطرحه المستخدم النهائي على قاعدة معارف، مثل How do I add a collaborator to my app?. غالبا ما يكون الاستعلام بتنسيق لغة طبيعية أو بعض الكلمات الرئيسية التي تمثل السؤال، مثل help with collaborators. يتم إرسال الاستعلام إلى قاعدة معارف من طلب HTTP في تطبيق العميل الخاص بك.
{
"question": "How do I add a collaborator to my app?",
"top": 6,
"isTest": true,
"scoreThreshold": 20,
"strictFilters": [
{
"name": "QuestionType",
"value": "Support"
}],
"userId": "sd53lsY="
}
يمكنك التحكم في الاستجابة عن طريق تعيين خصائص مثل scoreThresholdوأعلى و strictFilters.
استخدم سياق المحادثة مع وظيفة متعددة الأدوار للحفاظ على استمرار المحادثة لتحسين الأسئلة والأجوبة ، للعثور على الإجابة الصحيحة والنهائية.
الاستجابة من مكالمة لإنشاء إجابة
استجابة HTTP هي الإجابة التي تم استردادها من قاعدة معارف ، استنادا إلى أفضل تطابق لاستعلام مستخدم معين. تتضمن الاستجابة الإجابة ودرجة التنبؤ. إذا طلبت أكثر من إجابة واحدة مع top مكان الإقامة، فستحصل على أكثر من إجابة عليا، لكل منها درجة.
{
"answers": [
{
"questions": [
"How do I add a collaborator to my app?",
"What access control is provided for the app?",
"How do I find user management and security?"
],
"answer": "Use the Azure portal to add a collaborator using Access Control (IAM)",
"score": 100,
"id": 1,
"source": "Editorial",
"metadata": [
{
"name": "QuestionType",
"value": "Support"
},
{
"name": "ToolDependency",
"value": "Azure Portal"
}
]
}
]
}