Najlepsze rozwiązania dotyczące usługi QnA Maker baza wiedzy
Cykl życia programowania baza wiedzy przeprowadzi Cię przez proces zarządzania kb od początku do końca. Skorzystaj z tych najlepszych rozwiązań, aby poprawić baza wiedzy i zapewnić lepsze wyniki dla aplikacji klienckiej lub użytkowników końcowych czatbota.
Uwaga
Usługa QnA Maker jest wycofana 31 marca 2025 r. Nowsza wersja funkcji pytań i odpowiedzi jest teraz dostępna w ramach języka sztucznej inteligencji platformy Azure. Aby uzyskać możliwości odpowiedzi na pytania w usłudze językowej, zobacz odpowiadanie na pytania. Od 1 października 2022 r. nie będzie można tworzyć nowych zasobów usługi QnA Maker. Aby uzyskać informacje na temat migrowania istniejących baz wiedzy usługi QnA Maker do odpowiadania na pytania, zapoznaj się z przewodnikiem migracji.
Wyodrębnianie
Usługa QnA Maker stale ulepsza algorytmy wyodrębniające pytania pytań i odpowiedzi z zawartości oraz rozszerzając listę obsługiwanych formatów plików i HTML. Postępuj zgodnie z wytycznymi dotyczącymi wyodrębniania danych na podstawie typu dokumentu.
Ogólnie rzecz biorąc, strony często zadawane pytania powinny być autonomiczne i nie są łączone z innymi informacjami. Podręczniki produktów powinny mieć jasne nagłówki i najlepiej stronę indeksu.
Konfigurowanie wielu kolejek
Utwórz baza wiedzy z włączonym wyodrębniania wielowrotnego. Jeśli baza wiedzy obsługuje hierarchię pytań, tę hierarchię można wyodrębnić z dokumentu lub utworzyć po wyodrębnieniu dokumentu.
Tworzenie dobrych pytań i odpowiedzi
Dobre pytania
Najlepsze pytania są proste. Rozważ słowo kluczowe lub frazę dla każdego pytania, a następnie utwórz proste pytanie dla tego kluczowego słowa lub frazy.
Dodaj tyle alternatywnych pytań, ile potrzebujesz, ale zachowaj proste zmiany. Dodanie większej liczby słów lub fraz, które nie są częścią głównego celu pytania, nie pomaga usłudze QnA Maker znaleźć dopasowanie.
Dodawanie odpowiednich pytań alternatywnych
Użytkownik może wprowadzić pytania dotyczące stylu konwersacji tekstu lub wyszukiwania słów kluczowych, How do I add a toner cartridge to my printer? takich jak toner cartridge. Baza wiedzy powinien mieć oba style pytań, aby poprawnie zwrócić najlepszą odpowiedź. Jeśli nie masz pewności, jakie słowa kluczowe wprowadza klient, użyj danych usługi Application Insights do analizowania zapytań.
Dobre odpowiedzi
Najlepsze odpowiedzi to proste odpowiedzi, ale nie są zbyt proste. Nie używaj odpowiedzi, takich jak yes i no. Jeśli odpowiedź powinna zawierać link do innych źródeł lub zapewnić bogate środowisko z nośnikami i linkami, użyj tagowania metadanych , aby odróżnić odpowiedzi, a następnie prześlij zapytanie z tagami metadanych we strictFilters właściwości, aby uzyskać poprawną wersję odpowiedzi.
| Odpowiedź | Monity dotyczące kontynuacji |
|---|---|
| Wyłącz laptop Surface z przyciskiem zasilania na klawiaturze. | * Kombinacje klawiszy do uśpienia, zamykania i ponownego uruchamiania. * Jak ciężko uruchomić laptop Surface * Jak zmienić system BIOS dla laptopa Surface * Różnice między uśpieniem, zamykaniem i ponownym uruchamianiem |
| Obsługa klienta jest dostępna za pośrednictwem telefonu, Skype'a i wiadomości SMS 24 godziny dziennie. | * Informacje kontaktowe dotyczące sprzedaży. * Lokalizacja pakietu Office i sklepu oraz godziny na wizytę w danej osobie. * Akcesoria do laptopa Surface. |
Chit-Chat
Dodaj czat chit-chat do bota, aby uczynić bota bardziej konwersacyjnym i angażującym, przy niskim wysiłku. Zestawy danych czatu można łatwo dodawać z wstępnie zdefiniowanych osobowości podczas tworzenia bazy wiedzy i zmieniać je w dowolnym momencie. Dowiedz się, jak dodać czat chit do bazy wiedzy.
Czat chit jest obsługiwany w wielu językach.
Wybieranie osobowości
Czat chit jest obsługiwany w przypadku kilku wstępnie zdefiniowanych osobowości:
| Osobowość | Plik zestawu danych usługi QnA Maker |
|---|---|
| Professional Edition | qna_chitchat_professional.tsv |
| Przyjazny | qna_chitchat_friendly.tsv |
| Dowcipny | qna_chitchat_witty.tsv |
| Opiekuńczy | qna_chitchat_caring.tsv |
| Entuzjastycznie | qna_chitchat_enthusiastic.tsv |
Odpowiedzi wahają się od formalnych do nieformalnych i nieodwracalnych. Wybierz osobowość znajdującą się najbliżej tonu, który chcesz wybrać dla bota. Możesz wyświetlić zestawy danych i wybrać jeden, który służy jako podstawa bota, a następnie dostosować odpowiedzi.
Edytowanie pytań specyficznych dla bota
Istnieją pewne pytania specyficzne dla bota, które są częścią zestawu danych czatu i zostały wypełnione ogólnymi odpowiedziami. Zmień te odpowiedzi, aby najlepiej odzwierciedlać szczegóły bota.
Zalecamy bardziej szczegółowe wykonanie następujących pytań i odpowiedzi na czat:
- Jaka jest Twoja rola?
- Co możesz zrobić?
- How old are you? (Ile masz lat)?
- Kto cię stworzył?
- Hello
Dodawanie niestandardowego czatu z tagiem metadanych
Jeśli dodasz własne pary QnA czatu, pamiętaj o dodaniu metadanych, aby te odpowiedzi były zwracane. Para nazwa/wartość metadanych to editorial:chitchat.
Wyszukiwanie odpowiedzi
Interfejs API GenerateAnswer używa zarówno pytań, jak i odpowiedzi, aby wyszukać najlepsze odpowiedzi na zapytanie użytkownika.
Wyszukiwanie pytań tylko wtedy, gdy odpowiedź nie jest odpowiednia
Użyj opcji RankerType=QuestionOnly , jeśli nie chcesz wyszukiwać odpowiedzi.
Przykładem tego jest, gdy baza wiedzy jest wykazem akronimów jako pytania z pełnym formularzem jako odpowiedzią. Wartość odpowiedzi nie pomoże wyszukać odpowiedniej odpowiedzi.
Klasyfikacja/ocenianie
Upewnij się, że najlepiej wykorzystujesz funkcje klasyfikacji obsługiwane przez usługę QnA Maker. W ten sposób poprawi prawdopodobieństwo, że dana kwerenda użytkownika zostanie udzielona z odpowiednią odpowiedzią.
Wybieranie progu
Domyślny współczynnik ufności używany jako próg wynosi 0, jednak można zmienić próg bazy wiedzy na podstawie Twoich potrzeb. Ponieważ każda baza wiedzy jest inna, należy przetestować i wybrać próg, który najlepiej nadaje się dla bazy wiedzy.
Wybieranie typu rankera
Domyślnie usługa QnA Maker wyszukuje pytania i odpowiedzi. Jeśli chcesz wyszukać tylko pytania, aby wygenerować odpowiedź, użyj wartości RankerType=QuestionOnly w treści POST żądania GenerateAnswer.
Dodawanie alternatywnych pytań
Pytania alternatywne zwiększają prawdopodobieństwo dopasowania zapytania użytkownika. Alternatywne pytania są przydatne, gdy istnieje wiele sposobów, w których można zadać to samo pytanie. Może to obejmować zmiany w strukturze zdań i stylu wyrazów.
| Oryginalne zapytanie | Zapytania alternatywne | Zmiana |
|---|---|---|
| Czy parking jest dostępny? | Czy masz parking? | struktura zdania |
| Witaj! | Yo Hej tam! |
word-style lub slang |
Filtrowanie pytań i odpowiedzi przy użyciu tagów metadanych
Metadane umożliwiają aplikacji klienckiej poznanie, że nie powinna przyjmować wszystkich odpowiedzi, ale zamiast tego zawęzić wyniki zapytania użytkownika na podstawie tagów metadanych. Odpowiedź bazy wiedzy może się różnić w zależności od tagu metadanych, nawet jeśli zapytanie jest takie samo. Na przykład "gdzie znajduje się parking" może mieć inną odpowiedź, jeśli lokalizacja oddziału restauracji jest inna — czyli metadane to Lokalizacja: Seattle i Lokalizacja: Redmond.
Używanie synonimów
Chociaż istnieje obsługa synonimów w języku angielskim, użycie zmian słów bez uwzględniania wielkości liter za pośrednictwem interfejsu API zmian zmian w celu dodania synonimów do słów kluczowych, które przyjmują różne formy. Synonimy są dodawane na poziomie usługi QnA Maker i udostępniane przez wszystkie bazy wiedzy w usłudze.
Rozróżnianie pytań przy użyciu odrębnych wyrazów
Algorytm klasyfikacji usługi QnA Maker, który pasuje do zapytania użytkownika z pytaniem w baza wiedzy, działa najlepiej, jeśli każde pytanie odpowiada innej potrzebie. Powtórzenie tego samego zestawu wyrazów między pytaniami zmniejsza prawdopodobieństwo wybrania odpowiedniej odpowiedzi dla danego zapytania użytkownika z tymi słowami.
Na przykład mogą istnieć dwa oddzielne pytania i odpowiedzi z następującymi pytaniami:
| Pytania i pytania |
|---|
| gdzie znajduje się miejsce parkingowe |
| gdzie to lokalizacja bankomatu |
Ponieważ te dwa pytania są frazowane z bardzo podobnymi słowami, podobieństwo to może spowodować bardzo podobne wyniki dla wielu zapytań użytkowników, które są frazowane jak "where is the <x> location". Zamiast tego staraj się wyraźnie rozróżniać zapytania, takie jak "gdzie jest parking" i "gdzie jest bankomat", unikając słów takich jak "lokalizacja", które mogą znajdować się w wielu pytaniach w kb.
Współpraca
Usługa QnA Maker umożliwia użytkownikom współpracę nad baza wiedzy. Użytkownicy potrzebują dostępu do grupy zasobów usługi Azure AI QnA Maker, aby uzyskać dostęp do baz wiedzy. Niektóre organizacje mogą chcieć zlecić baza wiedzy edycji i konserwacji, a także mieć możliwość ochrony dostępu do zasobów platformy Azure. Ten model osoby zatwierdzającej edytor odbywa się przez skonfigurowanie dwóch identycznych usług QnA Maker w różnych subskrypcjach i wybranie jednego dla cyklu testowania edycji. Po zakończeniu testowania zawartość baza wiedzy jest przesyłana za pomocą procesu importowania eksportu do usługi QnA Maker osoby zatwierdzającej, która ostatecznie opublikuje baza wiedzy i zaktualizuje punkt końcowy.
Aktywna nauka
Uczenie aktywne najlepiej sugeruje alternatywne pytania, gdy ma szeroką gamę zapytań i ilość zapytań opartych na użytkownikach. Ważne jest, aby umożliwić zapytaniom użytkowników aplikacji klienckich uczestnictwo w pętli informacji zwrotnych dotyczących uczenia aktywnego bez cenzury. Po zasugerowaniu pytań w portalu usługi QnA Maker możesz filtrować według sugestii , a następnie przejrzeć i zaakceptować lub odrzucić te sugestie.