Pembelajaran aktif
Fitur Saran pembelajaran aktif memungkinkan Anda meningkatkan kualitas pangkalan pengetahuan Anda dengan menyarankan pertanyaan alternatif, berdasarkan kiriman pengguna, untuk pasangan pertanyaan dan jawaban Anda. Anda meninjau saran tersebut, baik menambahkannya ke pertanyaan yang ada atau menolaknya.
Pangkalan pengetahuan Anda tidak berubah secara otomatis. Agar perubahan berlaku, Anda harus menerima saran. Saran ini menambahkan pertanyaan tetapi tidak mengubah atau menghapus pertanyaan yang ada.
Catatan
Layanan QnA Maker akan dihentikan pada 31 Maret 2025. Versi yang lebih baru dari kemampuan pertanyaan dan jawaban sekarang tersedia sebagai bagian dari Bahasa Azure AI. Untuk kemampuan menjawab pertanyaan dalam Language Service, lihat jawaban pertanyaan. Mulai 1 Oktober 2022, Anda tidak dapat membuat sumber daya QnA Maker baru. Untuk informasi tentang memigrasikan pangkalan pengetahuan QnA Maker yang ada ke jawaban atas pertanyaan, lihat panduan migrasi.
Apa itu pembelajaran aktif?
QnA Maker mempelajari variasi pertanyaan baru dengan umpan balik implisit dan eksplisit.
- Umpan balik implisit – Pemeringkat memahami ketika pertanyaan pengguna memiliki beberapa jawaban dengan skor yang sangat dekat dan menganggap ini sebagai umpan balik. Anda tidak perlu melakukan apa pun agar ini terjadi.
- Umpan balik eksplisit – Ketika beberapa jawaban dengan sedikit variasi dalam skor dikembalikan dari pangkalan pengetahuan, aplikasi klien menanyakan pertanyaan mana yang merupakan pertanyaan yang benar kepada pengguna. Umpan balik eksplisit pengguna dikirim ke QnA Maker dengan API Train.
Kedua metode ini memberikan ranker dengan kueri serupa yang dikelompokkan.
Cara kerja pembelajaran aktif
Pembelajaran aktif dipicu berdasarkan skor beberapa jawaban teratas yang dikembalikan oleh QnA Maker. Jika perbedaan skor antara pasangan QnA yang cocok dengan kueri berada dalam rentang kecil, maka kueri tersebut dianggap sebagai saran yang mungkin (sebagai pertanyaan alternatif) untuk setiap pasangan tanya jawab yang memungkinkan. Setelah Anda menerima pertanyaan yang disarankan untuk pasangan tanya jawab tertentu, pertanyaan itu ditolak untuk pasangan lainnya. Perlu diingat, Anda harus menyimpan dan melatih, setelah menerima saran.
Pembelajaran aktif memberikan saran terbaik dalam kasus di mana titik akhir mendapatkan jumlah yang wajar dan berbagai permintaan penggunaan. Ketika lima atau lebih kueri serupa diklusterkan, setiap 30 menit, QnA Maker menyarankan pertanyaan berbasis pengguna kepada perancang pangkalan pengetahuan untuk menerima atau menolaknya. Semua saran dikelompokkan bersama berdasarkan kesamaan dan saran teratas untuk pertanyaan alternatif ditampilkan berdasarkan frekuensi kueri tertentu oleh pengguna akhir.
Setelah pertanyaan disarankan di portal QnA Maker, Anda perlu meninjau dan menerima atau menolak saran tersebut. Tidak ada API untuk mengelola saran.
Cara kerja umpan balik implisit QnA Maker
Umpan balik implisit QnA Maker menggunakan algoritme untuk menentukan kedekatan skor lalu membuat saran pembelajaran aktif. Algoritme untuk menentukan kedekatan bukanlah perhitungan sederhana. Rentang dalam contoh berikut tidak dimaksudkan untuk diperbaiki namun digunakan sebagai panduan untuk memahami dampak dari hanya algoritma.
Ketika skor pertanyaan sangat yakin, seperti 80%, rentang skor yang dipertimbangkan untuk pembelajaran aktif luas, kira-kira dalam 10%. Saat skor keyakinan menurun, seperti 40%, rentang skor juga menurun, kira-kira dalam 4%.
Dalam respons JSON berikut dari kueri ke generateAnswer QnA Maker, skor untuk A, B, dan C mendekati dan akan dianggap sebagai saran.
{
"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 tidak akan tahu jawaban mana yang merupakan jawaban terbaik. Gunakan daftar saran portal QnA Maker untuk memilih jawaban terbaik dan berlatih lagi.
Bagaimana Anda memberikan umpan balik eksplisit dengan API Train
QnA Maker membutuhkan umpan balik eksplisit tentang jawaban mana yang merupakan jawaban terbaik. Penentuan jawaban terbaik diserahkan kepada Anda dan dapat mencakup:
- Umpan balik pengguna, memilih salah satu jawabannya.
- Logika bisnis, seperti menentukan rentang skor yang dapat diterima.
- Kombinasi umpan balik pengguna dan logika bisnis.
Gunakan API Train untuk mengirim jawaban yang benar ke QnA Maker, setelah pengguna memilihnya.
Tingkatkan versi runtime untuk menggunakan pembelajaran aktif
Pembelajaran Aktif didukung dalam waktu proses versi 4.4.0 dan yang lebih baru. Jika pangkalan pengetahuan Anda dibuat pada versi sebelumnya, tingkatkan waktu proses Anda untuk menggunakan fitur ini.
Aktifkan pembelajaran aktif untuk pertanyaan alternatif
Pembelajaran aktif nonaktif secara default. Aktifkan untuk melihat pertanyaan yang disarankan. Setelah mengaktifkan pembelajaran aktif, Anda perlu mengirim informasi dari aplikasi klien ke QnA Maker. Untuk informasi selengkapnya, lihat Alur arsitektur untuk menggunakan GenerateAnswer dan Melatih API dari bot.
Pilih Terbitkan untuk menerbitkan pangkalan pengetahuan. Kueri pembelajaran aktif dikumpulkan dari titik akhir prediksi GenerateAnswer API saja. Kueri ke panel Uji pada portal QnA Maker tidak memengaruhi pembelajaran aktif.
Untuk mengaktifkan pembelajaran aktif di portal QnA Maker, buka pojok kanan atas, pilih Nama Anda, buka Pengaturan Layanan.
Temukan layanan QnA Maker lalu aktifkan Pembelajaran Aktif.
Catatan
Versi yang tepat pada gambar sebelumnya ditampilkan sebagai contoh saja. Versi Anda mungkin berbeda.
Setelah Pembelajaran Aktif diaktifkan, pangkalan pengetahuan menyarankan pertanyaan baru secara berkala berdasarkan pertanyaan yang diajukan pengguna. Anda dapat menonaktifkan Pembelajaran Aktif dengan mengubah pengaturan lagi.
Meninjau pertanyaan alternatif yang disarankan
Tinjau pertanyaan alternatif yang disarankan pada halaman Edit setiap pangkalan pengetahuan.