QnA Maker에서 사용자 지정 질문 qnswering으로 마이그레이션
이 문서의 목적: 이 문서에서는 QnA Maker를 사용하는 애플리케이션을 사용자 지정 질문 답변으로 성공적으로 마이그레이션하는 데 사용할 수 있는 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 문서를 사용하여 고객이 다음에 대해 명확하게 이해하기를 바랍니다.
- QnA Maker의 기능 비교 및 사용자 지정 질문 답변
- 가격 책정
- 단순화된 프로비저닝 및 개발 환경
- 마이그레이션 단계
- 일반적인 마이그레이션 시나리오
- 마이그레이션 단계
대상 그룹: 기존 QnA Maker 고객
Important
2021년 11월에 Azure AI Language의 기능인 사용자 지정 질문 답변은 딥 러닝 랭커를 사용한 향상된 관련성, 정확한 답변 및 엔드 투 엔드 지역 지원을 비롯한 몇 가지 새로운 기능으로 도입되었습니다. 각 사용자 지정 질문 답변 프로젝트는 QnA Maker의 기술 자료에 해당합니다. RBAC(역할 기반 액세스 제어)와 같은 리소스 수준 설정은 새 리소스로 마이그레이션되지 않습니다. 이러한 리소스 수준 설정은 마이그레이션 후 언어 리소스에 대해 다시 구성해야 합니다.
- 언어 프로젝트에 대한 자동 RBAC(리소스 아님)
- 자동 분석 사용.
또한 언어 리소스에 대해 분석을 다시 사용하도록 설정해야 합니다.
기능 비교
새로운 기능 집합 외에도 사용자 지정 질문 답변은 일반적인 기능에 대한 많은 기술적 개선을 제공합니다.
| 기능 | QnA Maker | 사용자 지정 질문 답변 | 세부 정보 |
|---|---|---|---|
| 최첨단 변환기 기반 모델 | ➖ | ✔️ | 웹 규모에서 QnA를 검색할 수 있는 튜링 기반 모델입니다. |
| 사전 빌드된 기능 | ➖ | ✔️ | 이 기능을 사용하면 콘텐츠를 수집하고 리소스를 관리할 필요 없이 사용자 지정 질문 답변의 기능을 활용할 수 있습니다. |
| 정확한 대답 | ➖ | ✔️ | 사용자 지정 질문 답변은 SOTA 모델의 도움을 받아 정확한 답변을 지원합니다. |
| 스마트 URL 새로 고침 | ➖ | ✔️ | 사용자 지정 질문 답변은 한 번의 클릭으로 공개 원본에서 수집된 콘텐츠를 새로 고치는 방법을 제공합니다. |
| 기술 자료에 대한 Q&A(계층적 추출) | ✔️ | ✔️ | |
| 활성 학습 | ✔️ | ✔️ | 사용자 지정 질문 답변에는 향상된 활성 학습 모델이 있습니다. |
| 대체 질문 | ✔️ | ✔️ | 사용자 지정 질문 답변의 향상된 모델은 대체 질문을 추가할 필요가 줄어듭니다. |
| 동의어 | ✔️ | ✔️ | |
| 메타데이터 | ✔️ | ✔️ | |
| 질문 생성(프라이빗 미리 보기) | ➖ | ✔️ | 이 새로운 기능을 사용하면 텍스트에 대한 질문을 생성할 수 있습니다. |
| 구조화되지 않은 문서 지원 | ➖ | ✔️ | 이제 사용자는 구조화되지 않은 문서를 입력 원본으로 수집하고 응답을 위해 콘텐츠를 쿼리할 수 있습니다. |
| .NET SDK | ✔️ | ✔️ | |
| API | ✔️ | ✔️ | |
| 통합된 제작 환경입니다. | ➖ | ✔️ | 모든 Azure AI 언어에 대한 단일 작성 환경 |
| 다중 지역 지원 | ➖ | ✔️ |
가격 책정
사용자 지정 질문 답변으로 마이그레이션하는 경우 다음 사항을 고려하세요.
| 구성 요소 | QnA Maker | 사용자 지정 질문 답변 | 세부 정보 |
|---|---|---|---|
| QnA Maker 서비스 비용 | ✔️ | ➖ | 월별 리소스당 고정 비용입니다. QnAMaker에만 적용됩니다. |
| 사용자 지정 질문 대답 서비스 비용 | ➖ | ✔️ | 모델을 진행할 때 지불에 따른 사용자 지정 질문 답변 비용입니다. 사용자 지정 질문 답변에만 적용됩니다. |
| Azure Search 비용 | ✔️ | ✔️ | QnA Maker 및 사용자 지정 질문 답변 모두에 적용됩니다. |
| App Service 비용 | ✔️ | ➖ | QnA Maker에만 적용됩니다. 이는 사용자 지정 질문 답변으로 이동하는 사용자에게 가장 큰 비용 절감입니다. |
사용자는 용량이 더 높은 더 높은 계층을 선택할 수 있으며 이는 지불하는 전체 가격에 영향을 미칩니다. 사용자 지정 질문 답변의 언어 구성 요소에 대한 가격에는 영향을 주지 않습니다.
사용자 지정 질문 답변 기능의 "텍스트 레코드"는 사용자가 런타임에 제출한 쿼리를 참조하며 언어 서비스 내의 모든 기능에 공통적인 개념입니다. 쿼리 길이가 더 높을 때 쿼리에 더 많은 텍스트 레코드가 있을 수 있습니다.
예제 가격 예측
| 사용 | QnA Maker의 리소스 수 | QnA Maker(계층)의 앱 서비스 수 | QnA Maker의 월별 유추 호출 | 검색 파티션 x 검색 복제본(계층) | 사용자 지정 질문 답변의 상대적 비용 |
|---|---|---|---|---|---|
| 높음 | 5 | 5(P1) | 8M | 9x3(S2) | 비용이 더 많이 필요함 |
| 높음 | 100 | 100(P1) | 600만 | 9x3(S2) | 비용이 더 적게 듭니다. |
| 중간 | 10 | 10(S1) | 800K | 4x3(S1) | 비용이 더 적게 듭니다. |
| 낮음 | 4 | 4(B1) | 100K | 3x3(S1) | 비용이 더 적게 듭니다. |
요약: 고객은 상대 비용 열에 표시된 것처럼 가장 일반적인 구성에서 비용을 절감해야 합니다.
여기에서 사용자 지정 질문 답변 및 QnA Maker에 대한 가격 책정 세부 정보를 찾을 수 있습니다.
Azure 가격 책정 계산기에서 더 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.
단순화된 프로비저닝 및 개발 환경
언어 서비스를 통해 QnA Maker 고객은 이제 Text Analytics, LUIS 및 사용자 지정 질문 답변을 언어 리소스의 기능으로 제공하는 단일 서비스의 혜택을 누릴 수 있습니다. 언어 서비스는 다음을 제공합니다.
- 위의 모든 기능에 액세스할 수 있는 하나의 언어 리소스
- 기능 전반에 걸친 작성 환경의 단일 창
- 모든 기능에 걸쳐 통합된 API 집합
- 응집력 있고 단순하며 강력한 제품
Language Studio 시작 방법 알아보기
마이그레이션 단계
사용자 또는 조직에 QnA Maker를 사용하는 개발 또는 프로덕션에 애플리케이션이 있는 경우 가능한 한 빨리 사용자 지정 질문 답변을 사용하도록 업데이트해야 합니다. 사용 가능한 API, SDK, Bot SDK 및 코드 샘플은 다음 링크를 참조하세요.
다음은 고려해야 할 광범위한 마이그레이션 단계입니다.
도움이 될 수 있는 추가 링크는 다음과 같습니다.
- 작성 포털
- API
- SDK
- Bot SDK: 봇이 사용자 지정 질문 답변을 사용하려면 Bot.Builder.AI.QnA SDK를 사용합니다. 고객은 봇 통합에 이 SDK를 계속 사용하는 것이 좋습니다. 다음은 봇의 코드에서 사용된 몇 가지 샘플입니다. 샘플 1샘플 2
일반적인 마이그레이션 시나리오
이 항목에서는 QnA Maker에서 사용자 지정 질문 답변으로 마이그레이션할 때의 두 가지 가상 시나리오를 비교합니다. 이러한 시나리오는 지정된 시나리오에 대해 실행할 올바른 마이그레이션 단계 집합을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
참고 항목
이러한 시나리오가 실제 고객 마이그레이션을 대표하도록 하려는 시도가 있었지만 개별 고객 시나리오는 물론 다를 수 있습니다. 또한 이 문서에는 가격 책정 정보가 포함되어 있지 않습니다. 자세한 내용은 가격 책정 페이지를 참조하세요.
Important
각 사용자 지정 질문 답변 프로젝트는 QnA Maker의 기술 자료에 해당합니다. RBAC(역할 기반 액세스 제어)와 같은 리소스 수준 설정은 새 리소스로 마이그레이션되지 않습니다. 이러한 리소스 수준 설정은 마이그레이션 후 언어 리소스에 대해 다시 구성해야 합니다. 또한 언어 리소스에 대해 분석을 다시 사용하도록 설정해야 합니다.
마이그레이션 시나리오 1: 사용자 지정 작성 포털 없음
첫 번째 마이그레이션 시나리오에서 고객은 qnamaker.ai 작성 포털로 사용하고 QnA Maker 기술 자료 사용자 지정 질문 답변으로 마이그레이션하려고 합니다.
QnA Maker에서 사용자 지정 질문 답변으로 프로젝트 마이그레이션
사용자 지정 질문 답변으로 마이그레이션된 후:
- 언어 리소스에 대해 리소스 수준 설정을 다시 구성해야 합니다.
- 고객 유효성 검사는 다음을 기준으로 마이그레이션된 기술 자료에서 시작해야 합니다.
- 크기 유효성 검사
- 마이그레이션 전후에 일치하는 모든 KB의 QnA 쌍 수
- QnA Maker와 비교할 때 신뢰도 점수 매핑이 다르기 때문에 고객은 사용자 지정 질문 답변에서 기술 자료에 대한 새로운 임계값을 설정해야 합니다.
- 마이그레이션 전후의 샘플 질문에 대한 답변
- v1 및 v2에서 답변된 질문에 대한 답변 시간
- 프롬프트 유지
- 고객은 마이그레이션 후 일괄 처리 테스트 도구를 사용하여 사용자 지정 질문 답변에서 새로 만들어진 프로젝트를 테스트할 수 있습니다.
이전 QnA Maker 리소스는 수동으로 삭제해야 합니다.
다음은 마이그레이션 시나리오 1에 대한 몇 가지 자세한 단계입니다.
마이그레이션 시나리오 2
이 마이그레이션 시나리오에서 고객은 QnA Maker 작성 API 또는 QnA Maker SDK를 활용하여 자체 작성 프런트 엔드를 만들었을 수 있습니다.
SDK 마이그레이션에 필요한 다음 단계를 수행해야 합니다.
이 SDK 마이그레이션 가이드는 이전의 Microsoft.Azure.CognitiveServices.Knowledge.QnAMaker에서 새 사용자 지정 질문 답변 클라이언트 라이브러리인 Azure.AI.Language.QuestionAnswering으로의 마이그레이션을 지원하기 위한 것입니다. 이 가이드에서는 두 패키지 간의 유사한 작업을 나란히 비교하는 데 중점을 둡니다.
언어 리소스 내의 새 프로젝트로 기술 자료를 마이그레이션하는 데 필요한 단계를 수행해야 합니다.
사용자 지정 질문 답변으로 마이그레이션된 후:
- 언어 리소스에 대해 리소스 수준 설정을 다시 구성해야 합니다.
- 고객 유효성 검사는 마이그레이션된 기술 자료에서 시작해야 합니다.
- 크기 유효성 검사
- 마이그레이션 전후에 일치하는 모든 KB의 QnA 쌍 수
- 신뢰도 점수 매핑
- 마이그레이션 전후의 샘플 질문에 대한 답변
- v1 및 v2에서 답변된 질문에 대한 답변 시간
- 프롬프트 유지
- 마이그레이션 전후 일괄 처리 테스트
- 이전 QnA Maker 리소스는 수동으로 삭제해야 합니다.
또한 Bot을 마이그레이션 및 업그레이드해야 하는 고객을 위해 업그레이드 봇 코드가 NuGet 패키지로 게시됩니다.
다음에서 몇 가지 코드 샘플을 찾을 수 있습니다. 샘플 1샘플 2
다음은 마이그레이션 시나리오 2에 대한 자세한 단계입니다.
사전 빌드된 API에 대해 자세히 알아보기
답변 가져오기 REST API에 대한 사용자 지정 질문 답변에 대해 자세히 알아보기
마이그레이션 단계
고객의 기존 아키텍처에 따라 이러한 단계 중 일부가 필요합니다. 마이그레이션에 필요한 단계를 보다 명확하게 하려면 위에 제공된 마이그레이션 단계를 살펴봅니다.
