Interpretacja języka naturalnego

  • Artykuł

DOTYCZY: ZESTAW SDK w wersji 4

Boty mogą używać różnych stylów konwersacyjnych, od ustrukturyzowanych i kierowanych do dowolnych form i otwartych. Na podstawie tego, co mówi użytkownik, bot musi zdecydować, co zrobić dalej w przepływie konwersacji. Usługi azure AI zawierają funkcje ułatwiające wykonanie tego zadania. Te funkcje mogą ułatwić botowi wyszukiwanie informacji, zadawanie pytań lub interpretowanie intencji użytkownika.

Interakcja między użytkownikami i botami często jest swobodna, dlatego bot musi rozumieć język w sposób naturalny i kontekstowy. W otwartej konwersacji może istnieć szeroki zakres odpowiedzi użytkowników, a boty mogą zapewnić większą lub mniej strukturę lub wskazówki. W tej tabeli przedstawiono różnicę między pytaniami z przewodnikiem i otwartymi.

Kierować Otwarte
Jestem botem podróży. Wybierz jedną z następujących opcji: znajdź loty, znajdź hotele, znajdź wynajem samochodu. Mogę ci pomóc zarezerwować podróż. Co Cię interesuje?
Czy potrzebujesz czegoś innego? Kliknij przycisk Tak lub nie. Czy potrzebujesz czegoś innego?

Usługi Azure AI udostępniają funkcje umożliwiające tworzenie inteligentnych aplikacji, witryn internetowych i botów. Dodanie tych funkcji do bota może umożliwić botowi reagowanie na bardziej odpowiednie dane wejściowe otwartego użytkownika.

W tym artykule opisano obsługę zestawu BOT Framework SDK dla niektórych funkcji dostępnych w usługach azure AI.

  • Aby uzyskać wskazówki dotyczące projektowania tych funkcji w botze, zobacz Projektowanie botów wiedzy.
  • Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat usług Azure AI, zobacz dokumentację usług Azure AI.

Wskazówki ogólne

Usługi azure AI obejmują zmieniające się technologie. Język AI platformy Azure integruje różne funkcje, które zostały wcześniej zaimplementowane jako oddzielne usługi. W tym artykule opisano zarówno nowsze, jak i starsze funkcje i usługi oraz gdzie można znaleźć więcej informacji na temat każdego z nich.

Scenariusz Wskazówki
Tworzenie nowych botów Rozważ użycie agentów usługi Power Virtual Agents, które jest przeznaczone do obsługi zespołów, w których członkowie mają kombinację umiejętności i dyscyplin. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Power Virtual Agents i Enable advanced AI features (Włączanie zaawansowanych funkcji sztucznej inteligencji).
Nowe projekty językowe dla istniejących botów zestawu Bot Framework SDK Rozważ użycie funkcji usługi językowej Azure AI, takich jak konwersacyjna interpretacja języka (CLU) i odpowiadanie na pytania.
Istniejące boty z istniejącymi projektami językowymi Projekty językowe będą nadal działać, ale rozważ migrację do języka AI platformy Azure. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję Migrowanie istniejących projektów językowych w dalszej części tego artykułu.

Rozumienia języka

Funkcje interpretacji języka naturalnego umożliwiają tworzenie niestandardowych modeli interpretacji języka naturalnego w celu przewidywania ogólnego zamiaru komunikatu użytkownika i wyodrębniania z niego ważnych informacji.

Usługa lub funkcja opis
Konwersacyjna usługa Language Understanding (CLU) Funkcja usługi językowej Azure AI.
Language Understanding (LUIS) Usługa Azure AI. (CLU to zaktualizowana wersja usługi LUIS).

Usługa LUIS zostanie wycofana 1 października 2025 r.

Konwersacyjna usługa Language Understanding (CLU)

Zrozumienie języka konwersacyjnego (CLU) umożliwia użytkownikom tworzenie niestandardowych modeli interpretacji języka naturalnego w celu przewidywania ogólnego zamiaru przychodzącej wypowiedzi i wyodrębniania z niego ważnych informacji. Clu udostępnia tylko analizę, aby zrozumieć tekst wejściowy dla aplikacji klienckiej i nie wykonuje żadnych akcji samodzielnie.

Aby użyć funkcji CLU w botze, utwórz zasób języka i projekt konwersacji, przeszkolij i wdróż model językowy, a następnie zaimplementuj w botie funkcję rozpoznawania telemetrii, która przekazuje żądania do interfejsu API CLU.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz:

Language Understanding (LUIS)

Uwaga

Usługa Language Understanding (LUIS) zostanie wycofana 1 października 2025 r. Od 1 kwietnia 2023 r. nie będzie można tworzyć nowych zasobów usługi LUIS.

Usługa LUIS stosuje niestandardową inteligencję uczenia maszynowego do konwersacyjnego, tekstu w języku naturalnym użytkownika w celu przewidywania ogólnego znaczenia i wyciągania odpowiednich szczegółowych informacji.

Aby użyć usługi LUIS w botze, utwórz, przeszkolij i opublikuj aplikację usługi LUIS, a następnie dodaj do bota rozpoznawanie usługi LUIS.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz:

Pytania i odpowiedzi

Funkcje pytań i odpowiedzi umożliwiają tworzenie baza wiedzy w celu odpowiadania na pytania użytkowników. Bazy wiedzy reprezentują częściowo ustrukturyzowaną zawartość, taką jak często zadawane pytania, podręczniki i dokumenty.

Usługa lub funkcja opis
Odpowiadanie na pytania Funkcja usługi językowej Azure AI.
QnA Maker Usługa azure AI Services. (Odpowiedź na pytanie to zaktualizowana wersja usługi QnA Maker).

Usługa Azure AI QnA Maker zostanie wycofana 31 marca 2025 r.

Odpowiadanie na pytania

Odpowiadanie na pytania zapewnia oparte na chmurze przetwarzanie języka naturalnego (NLP), które umożliwia tworzenie naturalnej warstwy konwersacyjnej na danych. Służy do znajdowania najbardziej odpowiedniej odpowiedzi na wszelkie dane wejściowe z niestandardowych baza wiedzy informacji.

Aby użyć odpowiedzi na pytania w botze, utwórz i wdróż projekt odpowiedzi na pytania, a następnie zaimplementuj w botze klienta usługi QnA Maker, który przekazuje żądania do interfejsu API odpowiedzi na pytania.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz:

QnA Maker

Uwaga

Usługa Azure AI QnA Maker zostanie wycofana 31 marca 2025 r. Od 1 października 2022 r. nie będzie można tworzyć nowych zasobów ani baz wiedzy w programie QnA Maker.

Usługa QnA Maker ma wbudowaną możliwość złomowania pytań i odpowiedzi z istniejącej witryny często zadawanych pytań, a także umożliwia ręczne skonfigurowanie własnej niestandardowej listy pytań i odpowiedzi. Usługa QnA Maker ma możliwości przetwarzania języka naturalnego, umożliwiając nawet dostarczanie odpowiedzi na pytania, które są sformułowane nieco inaczej niż oczekiwano. Jednak nie ma semantycznych umiejętności interpretacji języka, więc nie może określić, że szczeniak jest typem psa, na przykład.

Aby użyć usługi QnA Maker w bocie, utwórz usługę QnA Maker, opublikuj baza wiedzy i dodaj obiekt usługi QnA Maker do bota.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz:

Usługa Azure Cognitive Search pomaga botowi zapewnić użytkownikom zaawansowane środowisko wyszukiwania, w tym możliwość tworzenia aspektów i filtrowania informacji.

  • Usługę Azure Cognitive Search można używać jako funkcji w języku azure AI.
  • Możesz bezpośrednio użyć usługi Azure Cognitive usługa wyszukiwania.

Za pomocą usługi Azure Cognitive Search można utworzyć wydajny indeks, za pomocą którego można wyszukiwać, tworzyć aspekty i filtrować magazyn danych.

Używanie wielu funkcji razem

Aby utworzyć bota wielofunkcyjnego, który rozumie wiele tematów konwersacyjnych, zacznij od obsługi każdej funkcji oddzielnie, a następnie zintegruj je razem. Scenariusze, w których bot może łączyć wiele funkcji, to:

  • Bot, który udostępnia zestaw funkcji, w którym każda funkcja ma własny model językowy.
  • Bot, który wyszukuje wiele baza wiedzy, aby znaleźć odpowiedzi na pytania użytkownika.
  • Bot, który integruje różne typy funkcji, takie jak interpretacja języka, odpowiadanie na pytania i wyszukiwanie.

W tej tabeli opisano różne sposoby integrowania wielu funkcji.

Usługa lub funkcja opis
Przepływ pracy orkiestracji Funkcja usługi językowej Azure AI, która umożliwia jednoczesne używanie wielu projektów odpowiedzi na pytania, CLU i LUIS.
Bot Framework orkiestrator Aparat rozpoznawania tylko intencji, którego można użyć do określenia, który model usługi LUIS lub usługa QnA Maker baza wiedzy może najlepiej obsługiwać dany komunikat.
Okres niestandardowy Możesz zaimplementować własną logikę, aby zdecydować, jak najlepiej obsługiwać żądanie użytkownika.

Korzystanie z przepływu pracy orkiestracji

Przepływ pracy orkiestracji stosuje analizę uczenia maszynowego, aby umożliwić tworzenie modeli aranżacji w celu łączenia składników interpretacji języka konwersacyjnego (CLU), projektów odpowiedzi na pytania i aplikacji usługi LUIS.

Aby użyć przepływu pracy orkiestracji w botze, utwórz projekt przepływu pracy aranżacji, skompiluj schemat, wytrenuj i wdróż model, a następnie wykonaj zapytanie dotyczące interfejsu API modelu pod kątem przewidywań intencji.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz:

Orchestrator

Uwaga

Usługa Azure AI QnA Maker zostanie wycofana 31 marca 2025 r. Od 1 października 2022 r. nie będzie można tworzyć nowych zasobów ani baz wiedzy w programie QnA Maker.

Usługa Language Understanding (LUIS) zostanie wycofana 1 października 2025 r. Od 1 kwietnia 2023 r. nie będzie można tworzyć nowych zasobów usługi LUIS.

Bot Framework Orchestrator to aparat rozpoznawania tylko intencji. Interfejs wiersza polecenia platformy Bot Framework zawiera narzędzia do generowania modelu językowego dla programu Orchestrator z kolekcji baza wiedzy usługi QnA Maker i modeli językowych usługi LUIS. Bot może następnie użyć programu Orchestrator, aby określić, która usługa może najlepiej reagować na dane wejściowe użytkownika.

Zestaw SDK platformy Bot Framework zapewnia wbudowaną obsługę usług LUIS i QnA Maker. Dzięki temu można wyzwalać okna dialogowe lub automatycznie odpowiadać na pytania przy użyciu usług LUIS i QnA Maker z minimalną konfiguracją.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Używanie wielu modeli luis i QnA z programem Orchestrator.

Logika niestandardowa

Istnieją dwa główne sposoby implementowania własnej logiki:

  1. Dla każdego komunikatu wywołaj wszystkie odpowiednie usługi obsługiwane przez bota. Użyj wyników z usługi, która ma najlepszy współczynnik ufności. Jeśli najlepszy wynik jest niejednoznaczny, poproś użytkownika o wybranie żądanej odpowiedzi.
  2. Wywołaj każdą usługę w preferowanej kolejności. Użyj pierwszego wyniku, który ma wystarczający współczynnik ufności.

Napiwek

Podczas implementowania kombinacji różnych typów usług lub funkcji przetestuj dane wejściowe przy użyciu każdego z narzędzi, aby określić ocenę progową dla każdego z modeli. Usługi i funkcje używają różnych kryteriów oceniania, więc wyniki wygenerowane w tych narzędziach nie są bezpośrednio porównywalne.

Usługi LUIS i QnA Maker normalizują wyniki. Dlatego jeden wynik może być dobry w jednym modelu usługi LUIS, ale nie jest tak dobry w innym modelu.

Migrowanie istniejących projektów językowych

Aby uzyskać informacje na temat migrowania zasobów ze starszych usług do języka azure AI, zobacz:

Dodatkowe zasoby

Aby zarządzać określonymi projektami lub zasobami:

Aby uzyskać dokumentację dla określonej funkcji lub usługi: