Migrer de QnA Maker vers les réponses aux questions personnalisées
Objectif de ce document : Cet article vise à fournir des informations qui peuvent être utilisées pour migrer des applications utilisant QnA Maker vers les réponses aux questions personnalisées. À l’aide de cet article, nous espérons que les clients bénéficieront de plus de clarté sur les éléments suivants :
- Comparaison des fonctionnalités entre QnA Maker et les réponses aux questions personnalisées
- Tarification
- Expérience simplifiée d’approvisionnement et de développement
- Phases de migration
- Scénarios de migration courants
- Étapes de la migration
Audience prévue : Clients QnA Maker existants
Important
Les réponses aux questions personnalisées, fonctionnalité d’Azure AI Language, ont été introduites en novembre 2021 avec plusieurs nouveautés, dont une meilleure pertinence à l’aide d’un ranker de Deep Learning, des réponses précises et une prise en charge régionale de bout en bout. Chaque projet de réponses aux questions personnalisées est équivalent à une base de connaissances dans QnA Maker. Les paramètres au niveau des ressources, tels que le contrôle d’accès en fonction du rôle (RBAC), ne sont pas migrés vers la nouvelle ressource. Ces paramètres au niveau des ressources doivent être reconfigurés pour la ressource de langue après la migration :
- RBAC automatique vers le projet Language (et non ressource)
- Activation automatique de l’analytique.
Vous devez également réactiver les analytiques pour la ressource de langue.
Comparaison des fonctionnalités
En plus d’un nouvel ensemble de fonctionnalités, les réponses aux questions personnalisées offrent de nombreuses améliorations techniques aux fonctionnalités courantes.
| Fonctionnalité | QnA Maker | Réponses à des questions personnalisées | Détails |
|---|---|---|---|
| État des modèles basés sur les transformateurs d’art | ➖ | ✔️ | Modèles basés sur Turing qui permettent la recherche de QnA à l’échelle du web. |
| Fonctionnalité prédéfinie | ➖ | ✔️ | Cette fonctionnalité permet de tirer parti de la puissance des réponses aux questions personnalisées sans avoir à ingérer du contenu et à gérer des ressources. |
| Réponse précise | ➖ | ✔️ | Les réponses aux questions personnalisées prennent en charge des réponses précises à l’aide des modèles SOTA. |
| Actualisation de l’URL intelligente | ➖ | ✔️ | Les réponses aux questions personnalisées permettent d’actualiser le contenu ingéré à partir de sources publiques en un seul clic. |
| Q&A sur la base de connaissances (extraction hiérarchique) | ✔️ | ✔️ | |
| Apprentissage actif | ✔️ | ✔️ | Les réponses aux questions personnalisées ont un meilleur modèle d’apprentissage actif. |
| Questions alternatives | ✔️ | ✔️ | Les modèles améliorés des réponses aux questions personnalisées réduisent le besoin d’ajouter d’autres questions. |
| Synonymes | ✔️ | ✔️ | |
| Métadonnées | ✔️ | ✔️ | |
| Génération de questions (préversion privée) | ➖ | ✔️ | Cette nouvelle fonctionnalité permettra la génération de questions sur le texte. |
| Prise en charge des documents non structurés | ➖ | ✔️ | Les utilisateurs peuvent désormais ingérer des documents non structurés en tant que sources d’entrée et interroger le contenu pour les réponses |
| Kit de développement logiciel (SDK) .NET | ✔️ | ✔️ | |
| API | ✔️ | ✔️ | |
| Expérience de création unifiée | ➖ | ✔️ | Une expérience de création unique dans l’ensemble d’Azure AI Language |
| Prise en charge de plusieurs régions | ➖ | ✔️ |
Tarification
Lorsque vous envisagez de migrer vers les réponses aux questions personnalisées, tenez compte des éléments suivants :
| Composant | QnA Maker | Réponses à des questions personnalisées | Détails |
|---|---|---|---|
| Coût du service d’établissement QnA | ✔️ | ➖ | Coût fixe par ressource par mois. Applicable uniquement à QnAMaker. |
| Coût du service de réponses aux questions personnalisées | ➖ | ✔️ | Coût des réponses aux questions personnalisées sur la base du modèle de paiement à l’utilisation. Applicable uniquement aux réponses aux questions personnalisées. |
| Coût de la Recherche Azure | ✔️ | ✔️ | Applicable à QnA Maker et aux réponses aux questions personnalisées. |
| Coût d’App Service | ✔️ | ➖ | Applicable uniquement à QnA Maker. Il s’agit des économies les plus importantes pour les utilisateurs qui passent aux réponses aux questions personnalisées. |
Les utilisateurs peuvent sélectionner un niveau plus élevé avec une capacité plus élevée, ce qui aura un impact sur le prix global qu’ils paient. Cela n’a pas d’impact sur le prix du composant linguistique des réponses aux questions personnalisées.
Les « enregistrements texte » dans les fonctionnalités des réponses aux questions personnalisées font référence à la requête envoyée par l’utilisateur au runtime. C’est un concept commun à toutes les fonctionnalités du service Language. Parfois, une requête peut avoir plus d’enregistrements de texte lorsque la longueur de la requête est supérieure.
Exemples d’estimations de prix
| Utilisation | Nombre de ressources dans QnA Maker | Nombre de services d’application dans QnA Maker (niveau) | Appels d’inférence mensuels dans QnA Maker | Rechercher des partitions x réplica de recherche (niveau) | Coût relatif dans les réponses aux questions personnalisées |
|---|---|---|---|---|---|
| Forte | 5 | 5(P1) | 8 Mo | 9x3(S2) | Plus coûteux |
| Élevé | 100 | 100(P1) | 6M | 9x3(S2) | Moins coûteux |
| Moyenne | 10 | 10(S1) | 800K | 4x3(S1) | Moins coûteux |
| Faible | 4 | 4(B1) | 100K | 3x3(S1) | Moins coûteux |
Résumé : Les clients devraient économiser des coûts dans les configurations les plus courantes, comme indiqué dans la colonne des coûts relatifs.
Vous trouverez ici le détail des tarifs des réponses aux questions personnalisées et de QnA Maker.
La calculatrice de prix Azure peut fournir encore plus de détails.
Expérience simplifiée d’approvisionnement et de développement
Avec le service Language, les clients QnA Maker bénéficient désormais d’un seul service qui fournit Analyse de texte, LUIS et réponses aux questions personnalisées comme fonctionnalités de la ressource de langue. Le service de langage fournit les éléments suivants :
- Une ressource linguistique pour accéder à toutes les fonctionnalités ci-dessus
- Un seul volet de l’expérience de création entre les fonctionnalités
- Un ensemble unifié d’API sur toutes les fonctionnalités
- Un produit cohérent, plus simple et puissant
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Phases de migration
Si vous ou votre organisation avez des applications en développement ou en production qui utilisent QnA Maker, vous devez les mettre à jour pour utiliser les réponses aux questions personnalisées dès que possible. Consultez les liens suivants pour les API disponibles, les sdk, les kits sdk de bot et les exemples de code.
Voici les grandes phases de migration à prendre en compte :
Liens supplémentaires qui peuvent vous aider :
- Portail de création
- API
- Kit SDK
- Kit de développement logiciel (SDK)de bot : Pour que les bots utilisent des réponses aux questions personnalisées, utilisez le Kit de développement logiciel (SDK) Bot.Builder.AI.QnA : nous recommandons aux clients de continuer à l’utiliser pour leurs intégrations de bot. Voici quelques exemples d’utilisations identiques dans le code du bot : exemple 1exemple 2
Scénarios de migration courants
Cette rubrique compare deux scénarios hypothétiques lors de la migration de QnA Maker vers les réponses aux questions personnalisées. Ces scénarios peuvent vous aider à déterminer l’ensemble approprié d’étapes de migration à exécuter pour le scénario donné.
Notes
Une tentative a été effectuée pour s’assurer que ces scénarios sont représentatifs des migrations réelles des clients, mais les scénarios clients individuels diffèrent bien sûr. En outre, cet article n’inclut pas les détails de tarification. Pour plus d’informations, consultez la page de tarification.
Important
Chaque projet de réponses aux questions personnalisées est équivalent à une base de connaissances dans QnA Maker. Les paramètres au niveau des ressources, tels que le contrôle d’accès en fonction du rôle (RBAC), ne sont pas migrés vers la nouvelle ressource. Ces paramètres au niveau des ressources doivent être reconfigurés pour la ressource de langue après la migration. Vous devez également réactiver les analytiques pour la ressource de langue.
Scénario de migration 1 : Aucun portail de création personnalisé
Dans le premier scénario de migration, le client utilise qnamaker.ai comme portail de création et souhaite migrer ses bases de connaissances QnA Maker vers les réponses aux questions personnalisées.
Migrer votre projet de QnA Maker vers les réponses aux questions personnalisées
Une fois que la migration vers les réponses aux questions personnalisées est terminée :
- Les paramètres du niveau de la ressource doivent être reconfigurés pour la ressource linguistique
- Les validations client doivent commencer sur les bases de connaissances migrées sur les éléments suivants :
- Validation de la taille
- Nombre de paires QnA dans toutes les bases de connaissances pour qu’elles correspondent avant et après la migration
- Les clients doivent établir de nouveaux seuils pour leurs bases de connaissances dans les réponses aux questions personnalisées, car le mappage de score de confiance est différent par rapport à QnA Maker.
- Réponses aux exemples de questions dans les versions antérieures et post-migration
- Temps de réponse pour les questions traitées dans v1 et v2
- Conservation des invites
- Les clients peuvent utiliser l’outil de test par lots après la migration pour tester le projet nouvellement créé dans les réponses aux questions personnalisées.
Les anciennes ressources QnA Maker doivent être supprimées manuellement.
Voici quelques étapes détaillées sur le scénario de migration 1.
Scénario de migration 2
Dans ce scénario de migration, le client peut avoir créé son propre front-end de création en utilisant les API de création de QnA Maker ou les SDK de QnA Maker.
Il doit effectuer ces étapes requises pour la migration des kits SDK :
Ce Guide de migration de SDK est destiné à faciliter la migration vers la nouvelle bibliothèque de client de réponses aux questions personnalisées, Azure.AI.Language.QuestionAnswering, à partir de l’ancienne bibliothèque, Microsoft.Azure.CognitiveServices.Knowledge.QnAMaker. Il contient notamment des comparaisons côte à côte d’opérations similaires entre les deux packages.
Il doit effectuer les étapes requises pour la migration des bases de connaissances vers le nouveau projet dans la ressource linguistique.
Une fois que la migration vers les réponses aux questions personnalisées est terminée :
- Les paramètres du niveau de la ressource doivent être reconfigurés pour la ressource linguistique
- Les validations client doivent commencer sur les bases de connaissances migrées sur les éléments suivants
- Validation de la taille
- Nombre de paires QnA dans toutes les bases de connaissances pour qu’elles correspondent avant et après la migration
- Mappage du score de confiance
- Réponses aux exemples de questions dans les versions antérieures et post-migration
- Temps de réponse pour les questions traitées dans v1 et v2
- Conservation des invites
- Test par lots avant et après la migration
- Les anciennes ressources QnA Maker doivent être supprimées manuellement.
En outre, pour les clients qui doivent migrer et mettre à niveau leur bot, le code du bot de mise à niveau est publié en tant que package NuGet.
Vous trouverez ici quelques exemples de code : Exemple 1Exemple 2
Voici les étapes détaillées sur le scénario de migration 2
En savoir plus sur l'API prédéfinie
En savoir plus sur l’API REST Obtenir des réponses issues des réponses aux questions personnalisées
Étapes de la migration
Notez que certaines de ces étapes sont nécessaires en fonction de l’architecture existante des clients. Examinez les phases de migration indiquées ci-dessus pour obtenir plus de clarté sur les étapes dont vous avez besoin pour la migration.
