Természetes nyelvfelismerés

  • Cikk

A KÖVETKEZŐKRE VONATKOZIK: SDK v4

A robotok különböző beszélgetési stílusokat használhatnak, a strukturált és irányítotttól a szabad formátumúig és a nyílt végűig. A felhasználó által elmondott adatok alapján a robotnak el kell döntenie, hogy mi legyen a következő lépés a beszélgetési folyamatban. Az Azure AI-szolgáltatások olyan funkciókat tartalmaznak, amelyek segítenek ebben a feladatban. Ezek a funkciók segíthetnek a robotoknak információt keresni, kérdéseket feltenni vagy értelmezni a felhasználó szándékát.

A felhasználók és a robotok közötti interakciók gyakran szabad formátumúak, és a robotoknak természetesen, a kontextustól függően meg kell megérteniük a nyelvet. A nyílt beszélgetésekben a felhasználói válaszok széles köre lehet, a robotok pedig többé-kevésbé strukturált vagy útmutatást is nyújthatnak. Ez a táblázat az irányított és a nyitott kérdések közötti különbséget mutatja be.

Vezetett Nyitott végű
Én vagyok az utazási robot. Válassza az alábbi lehetőségek egyikét: járatok keresése, szállodák keresése, autókölcsönző keresése. Segíthetek lefoglalni az utazást. Mit szeretne tenni?
Szüksége van még valamire? Kattintson az igen vagy a nem gombra. Szüksége van még valamire?

Az Azure AI-szolgáltatások olyan funkciókat biztosítanak, amelyekkel intelligens alkalmazásokat, webhelyeket és robotokat hozhat létre. Ezeknek a funkcióknak a robothoz való hozzáadása lehetővé teszi, hogy a robot megfelelően reagáljon a nyílt végű felhasználói bemenetekre.

Ez a cikk az Azure AI-szolgáltatásokban elérhető egyes funkciók Bot Framework SDK-beli támogatását ismerteti.

  • A funkciók robotba való tervezésére vonatkozó tippekért tekintse meg a tudásrobotok tervezését ismertető témakört.
  • Az Azure AI-szolgáltatásokkal kapcsolatos részletes információkért tekintse meg az Azure AI-szolgáltatások dokumentációját.

General guidance

Az Azure AI-szolgáltatások fejlődő technológiákat tartalmaznak. Az Azure AI Language különböző funkciókat integrál, amelyeket korábban különálló szolgáltatásként implementáltak. Ez a cikk az újabb és a régebbi funkciókat és szolgáltatásokat ismerteti, valamint az egyes funkciókkal kapcsolatos további információkat.

Eset Útmutató
Új robotfejlesztés Fontolja meg a Power Virtual Agents használatát, amely olyan csapatok támogatására lett kialakítva, ahol a tagok különböző készségekkel és szemléletekkel rendelkeznek. További információt a Power Virtual Agents és a speciális AI-funkciók engedélyezése című témakörben talál.
Új nyelvi projektek meglévő Bot Framework SDK-robotokhoz Fontolja meg az Azure AI Language szolgáltatás funkcióinak használatát, például a beszélgetési nyelv megértését (CLU) és a kérdések megválaszolását.
Meglévő robotok meglévő nyelvi projektekkel A nyelvi projektek továbbra is működni fognak, de fontolja meg az Azure AI-nyelvre való migrálást. További információ: A meglévő nyelvi projektek migrálása szakasz a jelen cikk későbbi részében.

Hangfelismerés

A természetes nyelvfelismerési funkciókkal egyéni természetes nyelvfelismerési modelleket hozhat létre, amelyekkel előre jelezheti a felhasználó üzenetének általános szándékát, és fontos információkat nyerhet ki belőle.

Szolgáltatás vagy funkció Leírás
Beszélgetési nyelv megértése (CLU) Az Azure AI Language szolgáltatás egyik funkciója.
Language Understanding (LUIS) Egy Azure AI-szolgáltatás. (A CLU a LUIS frissített verziója.)

A LUIS 2025. október 1-jén megszűnik.

Beszélgetési nyelv megértése (CLU)

A társalgási nyelvértés (CLU) lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egyéni természetes nyelvfelismerési modelleket készítsenek a bejövő kimondott szövegek általános szándékának előrejelzéséhez és fontos információk kinyeréséhez. A CLU csak az ügyfélalkalmazás bemeneti szövegének megértéséhez nyújt intelligenciát, és önállóan nem hajt végre semmilyen műveletet.

A CLU robotban való használatához hozzon létre egy nyelvi erőforrást és egy beszélgetési projektet, tanítsa be és telepítse a nyelvi modellt, majd implementáljon a robotban egy telemetriai felismerőt , amely továbbítja a kéréseket a CLU API-nak.

For more information, see:

Language Understanding (LUIS)

Megjegyzés:

A Language Understanding (LUIS) 2025. október 1-jén megszűnik. 2023. április 1-től nem hozhat létre új LUIS-erőforrásokat.

A LUIS egyéni gépi tanulási intelligenciát alkalmaz a felhasználó beszélgetési, természetes nyelvi szövegére az általános jelentés előrejelzéséhez és a releváns, részletes információk kinyeréséhez.

Ha a LUIS-t szeretné használni a robotban, hozzon létre, taníts be és tegyen közzé egy LUIS-alkalmazást, majd vegyen fel egy LUIS-felismerőt a robotba.

For more information, see:

Kérdések és válaszok

A kérdések és válaszok funkcióval tudásbázis hozhat létre a felhasználói kérdések megválaszolásához. A tudásbázisok részben strukturált tartalmakat jelölnek, például a gyakori kérdésekben, a kézikönyvekben és a dokumentumokban találhatóakat.

Szolgáltatás vagy funkció Leírás
Kérdésmegválaszolás Az Azure AI Language szolgáltatás egyik funkciója.
QnA Maker Egy Azure AI-szolgáltatás. (A kérdések megválaszolása a QnA Maker frissített verziója.)

Az Azure AI QnA Maker 2025. március 31-én megszűnik.

Kérdésmegválaszolás

A kérdések megválaszolása felhőalapú természetes nyelvi feldolgozást (NLP) biztosít, amely lehetővé teszi, hogy természetes beszélgetési réteget hozzon létre az adatokon. Ezzel a beállítással megtalálhatja a legmegfelelőbb választ az egyéni tudásbázis származó adatokra.

Ha a robotban szeretné használni a kérdések megválaszolását, hozzon létre és helyezzen üzembe egy kérdésre válaszoló projektet, majd implementáljon a robotban egy QnA Maker-ügyfelet, amely továbbítja a kéréseket a kérdésre válaszoló API-nak.

For more information, see:

QnA Maker

Megjegyzés:

Az Azure AI QnA Maker 2025. március 31-én megszűnik. 2022. október 1-től nem hozhat létre új QnA Maker-erőforrásokat vagy tudásbázis.

A QnA Maker beépített képes a kérdések és válaszok lekaparására egy meglévő GYIK-webhelyről, valamint lehetővé teszi saját egyéni kérdések és válaszok listájának manuális konfigurálását is. A QnA Maker természetes nyelvi feldolgozási képességekkel rendelkezik, így akár a várttól kissé eltérően megfogalmazott kérdésekre is választ adhat. Azonban nem rendelkezik szemantikai nyelvfelismerési képességekkel, így nem tudja megállapítani, hogy a kiskutya például egy kutyatípus.

A QnA Maker robotban való használatához hozzon létre egy QnA Maker-szolgáltatást, tegye közzé a tudásbázis, és adjon hozzá egy QnA Maker-objektumot a robothoz.

For more information, see:

Az Azure Cognitive Search segítségével a robot gazdag keresési élményt nyújt a felhasználóknak, beleértve az információk szűrését és szűrését is.

  • Az Azure Cognitive Search szolgáltatást az Azure AI-nyelven belül használhatja.
  • Az Azure Cognitive Search szolgáltatás közvetlenül is használhatja.

Az Azure Cognitive Search használatával hatékony indexet hozhat létre, amellyel kereshet, áttekinthet és szűrhet egy adattárat.

Több funkció együttes használata

Többcélú robot létrehozásához, amely több beszélgetési témakört is megért, kezdje az egyes függvények támogatásával, majd integrálja őket együtt. Olyan forgatókönyvek, amelyekben egy robot több funkciót is kombinálhat:

  • Egy olyan robot, amely funkciók készletét biztosítja, ahol minden funkció saját nyelvi modellel rendelkezik.
  • Egy robot, amely több tudásbázis keres, hogy választ találjon egy felhasználó kérdéseire.
  • Robot, amely különböző típusú funkciókat integrál, például a nyelvfelismerést, a kérdések megválaszolását és a keresést.

Ez a táblázat különböző módszereket ismertet, amelyekkel több funkciót integrálhat.

Szolgáltatás vagy funkció Leírás
Vezénylési munkafolyamat Az Azure AI Language szolgáltatás egyik funkciója, amely lehetővé teszi több kérdés megválaszolását, a CLU és a LUIS-projektek együttes használatát.
Bot Framework Orchestrator Egy szándékalapú felismerési motor, amellyel meghatározhatja, hogy melyik LUIS-modell vagy QnA Maker tudásbázis képes a legjobban kezelni egy adott üzenetet.
Custom Saját logikát valósíthat meg, hogy eldöntse, hogyan kezelje a legjobban a felhasználó kérését.

Vezénylési munkafolyamat használata

A vezénylési munkafolyamat gépi tanulási intelligenciát alkalmaz, amely lehetővé teszi vezénylési modellek létrehozását a beszélgetési nyelvértés (CLU) összetevőinek, a kérdések megválaszolásának projektjeihez és a LUIS-alkalmazásokhoz való csatlakoztatásához.

A vezénylési munkafolyamat robotban való használatához hozzon létre egy vezénylési munkafolyamat-projektet, hozza létre a sémát, tanítsa be és telepítse a modellt, majd kérdezze le a modell API-ját szándék-előrejelzésekhez.

For more information, see:

Orchestrator

Megjegyzés:

Az Azure AI QnA Maker 2025. március 31-én megszűnik. 2022. október 1-től nem hozhat létre új QnA Maker-erőforrásokat vagy tudásbázis.

A Language Understanding (LUIS) 2025. október 1-jén megszűnik. 2023. április 1-től nem hozhat létre új LUIS-erőforrásokat.

A Bot Framework Orchestrator egy szándékalapú felismerési motor. A Bot Framework parancssori felülete olyan eszközöket tartalmaz, amelyek segítségével nyelvi modellt hozhat létre az Orchestrator számára qnA Maker-tudásbázis és LUIS nyelvi modellek gyűjteményéből. A robot ezután az Orchestrator használatával meghatározhatja, hogy melyik szolgáltatás képes a legjobban reagálni a felhasználó bemenetére.

A Bot Framework SDK beépített támogatást nyújt a LUIS és a QnA Maker számára. Ez lehetővé teszi párbeszédpanelek aktiválását vagy a kérdések automatikus megválaszolásához a LUIS és a QnA Maker használatával, minimális konfigurációval.

További információ: Több LUIS- és QnA-modell használata az Orchestrator használatával.

Egyéni logika

A saját logika megvalósításának két fő módja van:

  1. Minden üzenethez hívja meg a robot által támogatott összes releváns szolgáltatást. Használja a legjobb megbízhatósági pontszámot tartalmazó szolgáltatás eredményeit. Ha a legjobb pontszám nem egyértelmű, kérje meg a felhasználót, hogy válassza ki a kívánt választ.
  2. Az egyes szolgáltatások meghívása előnyben részesített sorrendben. Használja az első, megfelelő megbízhatósági pontszámmal rendelkező eredményt.

Tipp.

Különböző szolgáltatás- vagy szolgáltatástípusok kombinációjának megvalósításakor tesztelje a bemeneteket az egyes eszközökkel az egyes modellek küszöbérték-pontszámának meghatározásához. A szolgáltatások és szolgáltatások különböző pontozási feltételeket használnak, így az ezeken az eszközökön létrehozott pontszámok nem közvetlenül összehasonlíthatók.

A LUIS és a QnA Maker szolgáltatás normalizálja a pontszámokat. Így egy pontszám jó lehet egy LUIS-modellben, de nem olyan jó egy másik modellben.

Meglévő nyelvi projektek migrálása

Az erőforrások régebbi szolgáltatásokból azure AI-nyelvre való migrálásával kapcsolatos információkért lásd:

További erőforrások

Adott projekt vagy erőforrások kezelése:

Egy adott szolgáltatás vagy szolgáltatás dokumentációja: