Миграция с QnA Maker на настраиваемый вопрос qnswering
Цель этого документа. Эта статья предназначена для предоставления сведений, которые можно использовать для успешной миграции приложений, использующих QnA Maker для пользовательского ответа на вопросы. Мы надеемся, что с помощью этой статьи клиенты узнают больше о следующем:
- Сравнение функций в QnA Maker и настраиваемых ответов на вопросы
- Цены
- Упрощенная подготовка и разработка.
- Этапы переноса
- Общие сценарии переноса.
- Шаги миграции
Целевая аудитория: существующие клиенты QnA Maker
Внимание
Пользовательский ответ на вопросы, функция языка искусственного интеллекта Azure появилась в ноябре 2021 г. с несколькими новыми возможностями, включая повышенную релевантность с помощью рангера глубокого обучения, точных ответов и комплексной поддержки регионов. Каждый проект пользовательских ответов на вопросы эквивалентен базе знаний в QnA Maker. Параметры уровня ресурса, такие как управление доступом на основе ролей (RBAC), не переносятся в новый ресурс. Эти параметры уровня ресурсов должны быть перенастроены для языкового ресурса после переноса:
- Проект для автоматического переноса из RBAC в языковую службу (не ресурс).
- Автоматическое включение аналитики.
Кроме того, вам придется повторно включить аналитику для языкового ресурса.
Сравнение функций
В дополнение к новому набору функций настраиваемые ответы на вопросы предоставляют множество технических улучшений для общих функций.
| Функция | QnA Maker | Настраиваемые ответы на вопросы | Сведения |
|---|---|---|---|
| Модели на основе передового преобразователя | ➖ | ✔️ | Модели на основе Turing, позволяющие выполнять поиск QnA в веб-масштабе. |
| Предварительно встроенная возможность | ➖ | ✔️ | С помощью этой возможности можно использовать возможности пользовательского ответа на вопросы без необходимости приема содержимого и управления ресурсами. |
| Точный ответ | ➖ | ✔️ | Пользовательские ответы на вопросы поддерживают точные ответы с помощью моделей SOTA. |
| Интеллектуальное обновление URL-адресов | ➖ | ✔️ | Пользовательский ответ на вопросы предоставляет средства для обновления приема содержимого из общедоступных источников одним щелчком мыши. |
| Q&A над база знаний (иерархическое извлечение) | ✔️ | ✔️ | |
| Активное обучение | ✔️ | ✔️ | Пользовательский ответ на вопросы имеет улучшенную модель активного обучения. |
| Альтернативные вопросы | ✔️ | ✔️ | Улучшенные модели в пользовательском ответе на вопросы снижают потребность в добавлении альтернативных вопросов. |
| Синонимы | ✔️ | ✔️ | |
| Метаданные | ✔️ | ✔️ | |
| Создание вопросов (закрытая предварительная версия) | ➖ | ✔️ | Эта новая функция позволит создавать вопросы по тексту. |
| Поддержка неструктурированных документов | ➖ | ✔️ | Теперь пользователи могут принимать неструктурированные документы в качестве источников входных данных и запрашивать содержимое для ответов |
| Пакет SDK для .NET | ✔️ | ✔️ | |
| API | ✔️ | ✔️ | |
| Единый интерфейс разработки | ➖ | ✔️ | Единый интерфейс разработки для всех языков искусственного интеллекта Azure |
| Поддержка нескольких регионов | ➖ | ✔️ |
Цены
При переходе на настраиваемые ответы на вопросы следует учитывать следующее:
| Компонент | QnA Maker | Настраиваемые ответы на вопросы | Сведения |
|---|---|---|---|
| Стоимость службы QnA Maker | ✔️ | ➖ | Фиксированные затраты на ресурс в месяц. Применимо только для QnAMaker. |
| Стоимость службы ответов на настраиваемые вопросы | ➖ | ✔️ | Пользовательская стоимость ответа на вопросы в соответствии с оплатой по мере использования модели. Применимо только для пользовательского ответа на вопросы. |
| Затраты на поиск Azure | ✔️ | ✔️ | Применимо как для QnA Maker, так и для пользовательского ответа на вопросы. |
| Затраты на службу приложений | ✔️ | ➖ | Применимо только для QnA Maker. Это самая большая экономия затрат для пользователей, переходящих на настраиваемые ответы на вопросы. |
Пользователи могут выбрать более высокий уровень с более высокой емкостью, что повлияет на общую цену, которую они платят. Это не влияет на цену на языковой компонент пользовательского ответа на вопросы.
"Текстовые записи" в пользовательских функциях ответа на вопросы относятся к запросу, отправленном пользователем в среду выполнения, и это концепция, распространенная для всех функций в языковой службе. Иногда запрос может содержать больше текстовых записей, когда длина запроса выше.
Примеры оценки цен
| Использование | Количество ресурсов в QnA Maker | Количество служб приложений в QnA Maker (уровень) | Ежемесячные вызовы вывода в QnA Maker | Поиск секций x реплика поиска (уровень) | Относительные затраты в пользовательском ответе на вопросы |
|---|---|---|---|---|---|
| Высокий | 5 | 5(P1) | 8 млн | 9x3(S2) | Дороже |
| Высокая | 100 | 100(P1) | 6 млн | 9x3(S2) | Дешевле |
| Средняя | 10 | 10(S1) | 800K | 4x3(S1) | Дешевле |
| Низкая | 4 | 4(B1) | 100 тыс. | 3x3(S1) | Дешевле |
Сводка. Клиенты должны сэкономить затраты на наиболее распространенных конфигурациях, как показано в столбце относительных затрат.
Здесь можно найти сведения о ценах на настраиваемые ответы на вопросы и QnA Maker.
Калькулятор цен Azure включает более подробные сведения.
Упрощенная подготовка и разработка.
Благодаря языковой службе клиенты QnA Maker теперь получают выгоду от одной службы, которая предоставляет Анализ текста, LUIS и настраиваемые ответы на вопросы в качестве функций языкового ресурса. Языковая служба предоставляет следующее:
- Единый языковой ресурс для доступа ко всем перечисленным выше возможностям.
- Единая область интерфейса разработки для разных возможностей.
- Единый набор API для всех возможностей.
- Целостный, простой и мощный продукт.
Узнайте, как начать работу с Language Studio.
Этапы переноса
Если у вас или вашей организации есть приложения в разработке или рабочей среде, которые используют QnA Maker, следует обновить их, чтобы использовать настраиваемые ответы на вопросы как можно скорее. Ознакомьтесь со следующими ссылками для доступных API, пакетов SDK, пакетов SDK ботов и примеров кода.
Ниже приведены общие рекомендуемые этапы переноса:
Дополнительные ссылки, которые помогут вам:
- Портал разработки
- API
- SDK
- Пакет SDK для ботов: чтобы боты использовали пользовательские ответы на вопросы, используйте пакет SDK Bot.Builder.AI.QnA. Мы рекомендуем клиентам продолжать использовать его для интеграции с ботами. Ниже приведены некоторые примеры его использования в коде бота: пример 1пример 2
Общие сценарии переноса.
В этом разделе сравниваются два гипотетических сценария при переходе с QnA Maker на настраиваемые ответы на вопросы. Эти сценарии помогут определить правильный набор выполняемых шагов переноса для данного сценария.
Примечание.
Мы попытались сделать эти сценарии максимально приближенными к реальным миграциям клиентов, но, естественно, сценарии отдельных клиентов будут отличаться. Кроме того, в этой статье не приведены сведения о ценах. Дополнительные сведения см. на странице цен .
Внимание
Каждый проект пользовательских ответов на вопросы эквивалентен базе знаний в QnA Maker. Параметры уровня ресурса, такие как управление доступом на основе ролей (RBAC), не переносятся в новый ресурс. Эти параметры уровня ресурсов должны быть перенастроены для языкового ресурса после миграции. Кроме того, вам придется повторно включить аналитику для языкового ресурса.
Сценарий миграции 1. Без пользовательского портала разработки
В первом сценарии миграции клиент использует qnamaker.ai в качестве портала разработки и хочет перенести свои база знаний QnA Maker на настраиваемые ответы на вопросы.
Перенос проекта из QnA Maker в настраиваемый ответ на вопросы
После миграции на настраиваемый ответ на вопрос:
- Эти параметры уровня ресурсов должны быть перенастроены для языкового ресурса.
- Проверки клиентов должны начинаться с перенесенных база знаний:
- Проверка размера
- Количество пар QnA во всех базах знаний для обеспечения соответствия после миграции.
- Клиентам необходимо задать новые пороги для своих баз знаний в пользовательских ответах на вопросы, так как сопоставление оценки достоверности работает иначе, чем в QnA Maker.
- Ответы на примеры вопросов до переноса и после него.
- Время ответа для Ответов на вопросы в версии 1 по сравнению с версией 2.
- Сохранение запросов.
- Клиенты могут использовать средство пакетного тестирования после переноса, чтобы протестировать новый проект в пользовательских ответах на вопросы.
Старые ресурсы QnA Maker необходимо удалить вручную.
Здесь приведены подробные сведения о сценарии переноса 1.
Сценарий переноса 2
В этом сценарии переноса клиент создал собственный интерфейс разработки с помощью API разработки QnA Maker или пакетов SDK QnA Maker.
Они должны выполнить следующие действия, необходимые для переноса пакетов SDK:
Это руководство по миграции пакета SDK предназначено для поддержки миграции в новую клиентскую библиотеку ответов на вопросы, Azure.AI.Language.QuestionAnswering, начиная с старого, Microsoft.Azure.CognitiveServices.Knowledge.QnAMaker. В нем уделяется внимание параллельному сравнению похожих операций в двух пакетах.
Клиентам нужно выполнить шаги, необходимые для переноса баз знаний в новый проект в языковом ресурсе.
После миграции на настраиваемый ответ на вопрос:
- Эти параметры уровня ресурсов должны быть перенастроены для языкового ресурса.
- Проверки клиентов должны начинаться с перенесенных база знаний
- Проверка размера
- Количество пар QnA во всех базах знаний для обеспечения соответствия после миграции.
- Сопоставление оценки достоверности.
- Ответы на примеры вопросов до переноса и после него.
- Время ответа для Ответов на вопросы в версии 1 по сравнению с версией 2.
- Сохранение запросов.
- Пакетное тестирование до и после переноса.
- Старые ресурсы QnA Maker необходимо удалить вручную.
Кроме того, для клиентов, которым нужно перенести и обновить бота, код обновления бота публикуется в виде пакета NuGet.
Некоторые примеры кода приведены здесь: пример 1пример 2.
Здесь приведены подробные шаги для сценария переноса 2.
Дополнительные сведения о предварительно созданном API.
Дополнительные сведения о настраиваемом ответе на вопросы REST API получения ответов
Шаги миграции
Учтите, что некоторые из этих шагов будут обязательными в зависимости от существующей архитектуры клиента. Изучите приведенные выше этапы переноса, чтобы лучше понять, какие из них вам потребуется выполнить.
