Přirozené porozumění jazyku
PLATÍ PRO: SDK v4
Roboti můžou používat různé konverzační styly, od strukturovaného a řízeného po volný a otevřený. Na základě toho, co uživatel říká, se váš robot musí rozhodnout, co dělat dál ve svém toku konverzace. Služby Azure AI zahrnují funkce, které vám pomůžou s touto úlohou. Tyto funkce můžou robotovi pomoct hledat informace, klást otázky nebo interpretovat záměr uživatele.
Interakce mezi uživateli a roboty je často volná a roboti tak musí rozumět jazyku přirozeně a v kontextu. V otevřené konverzaci může existovat široká škála odpovědí uživatelů a roboti můžou poskytovat více nebo méně struktur nebo pokynů. Tato tabulka ukazuje rozdíl mezi asistencí a otevřenými otázkami.
Řízený | Časově neomezený |
---|---|
Jsem cestovní robot. Vyberte jednu z následujících možností: najděte lety, najděte hotely, najděte pronájem auta. | Můžu ti pomoct s cestováním. Co chcete dělat? |
Potřebujete něco jiného? Klikněte na ano nebo ne. | Potřebujete něco jiného? |
Služby Azure AI poskytují funkce, které umožňují vytvářet inteligentní aplikace, weby a roboty. Přidáním těchto funkcí do robota můžete robotovi umožnit, aby správně reagoval na otevřený vstup uživatele.
Tento článek popisuje podporu v sadě BOT Framework SDK pro některé funkce dostupné ve službách Azure AI.
- Tipy, jak tyto funkce navrhnout do robota, najdete v tématu Návrh robotů znalostí.
- Podrobné informace o službách Azure AI najdete v dokumentaci ke službám Azure AI.
Obecné pokyny
Služby Azure AI zahrnují vyvíjející se technologie. Azure AI Language integruje různé funkce, které byly dříve implementovány jako samostatné služby. Tento článek popisuje novější i starší funkce a služby a kde najít další informace o jednotlivých funkcích.
Scénář | Pokyny |
---|---|
Vývoj nových robotů | Zvažte použití aplikace Microsoft Copilot Studio, která je navržená tak, aby podporovala týmy, ve kterých mají členové kombinaci dovedností a disciplín. Další informace najdete v tématu Copilot Studio a povolení pokročilých funkcí AI. |
Nové jazykové projekty pro stávající roboty sady SDK služby Bot Framework | Zvažte použití funkcí služby Azure AI Language, jako je rozpoznávání konverzačního jazyka (CLU) a odpovídání na otázky. |
Existující roboti s existujícími projekty jazyků | Vaše jazykové projekty budou i nadále fungovat, ale zvažte migraci do jazyka Azure AI. Další informace najdete v části Migrace existujících jazykových projektů dále v tomto článku. |
Rozpoznávání jazyka
Funkce porozumění přirozenému jazyku umožňují vytvářet vlastní modely pro porozumění přirozenému jazyku, abyste předpověděli celkový záměr zprávy uživatele a z ní extrahovali důležité informace.
Služba nebo funkce | Popis |
---|---|
Konverzační porozumění jazyku (CLU) | Funkce služby Azure AI Language |
Language Understanding (LUIS) | Služba Azure AI. (CLU je aktualizovaná verze služby LUIS.) Služba LUIS bude vyřazena 1. října 2025. |
Konverzační porozumění jazyku (CLU)
Porozumění konverzačnímu jazyku (CLU) umožňuje uživatelům vytvářet vlastní modely pro porozumění přirozenému jazyku, aby předpověděli celkový záměr příchozí promluvy a extrahovali z ní důležité informace. Modul CLU poskytuje inteligentní funkce pouze pro pochopení vstupního textu klientské aplikace a neprovádí vlastní akce.
Pokud chcete použít modul CLU v robotovi, vytvořte prostředek jazyka a projekt konverzace, vytrénujte a nasaďte jazykový model a pak do robota implementujte rozpoznávání telemetrie, který předává požadavky rozhraní CLU API.
Další informace naleznete v tématu:
- Co je porozumění konverzačnímu jazyku?
- Referenční informace k rozhraní pro rozpoznávání telemetrie pro C#/.NET nebo JavaScript/node.js
- Klientská knihovna konverzací služby Azure Cognitive Language Services pro .NET
Language Understanding (LUIS)
Poznámka:
Služba Language Understanding (LUIS) bude vyřazena 1. října 2025. Od 1. dubna 2023 nebudete moct vytvářet nové prostředky LUIS.
Služba LUIS používá vlastní inteligentní funkce strojového učení na konverzační text uživatele v přirozeném jazyce, aby předpověděla celkový význam a vytáhla relevantní podrobné informace.
Pokud chcete ve svém robotovi používat službu LUIS, vytvořte, vytrénujte a publikujte aplikaci LUIS a pak do robota přidejte rozpoznávání luis.
Další informace naleznete v tématu:
Otázky a odpovědi
Funkce otázek a odpovědí umožňují vytvářet znalostní báze pro odpovědi na otázky uživatelů. Znalostní báze představují částečně strukturovaný obsah, například obsah, který najdete v nejčastějších dotazech, příručkách a dokumentech.
Služba nebo funkce | Popis |
---|---|
Odpovídání na dotazy | Funkce služby Azure AI Language |
QnA Maker | Služba služeb Azure AI. (Odpověď na otázky je aktualizovaná verze služby QnA Maker.) Azure AI QnA Maker bude vyřazený 31. března 2025. |
Odpovídání na dotazy
Odpověď na otázky poskytuje cloudové zpracování přirozeného jazyka (NLP), které umožňuje vytvořit přirozené konverzační vrstvy nad vašimi daty. Používá se k vyhledání nejvhodnější odpovědi pro jakýkoli vstup z vašeho vlastního znalostní báze informací.
Pokud chcete v robotovi použít odpovědi na otázky, vytvořte a nasaďte projekt pro odpovědi na otázky a pak v robotovi implementujte klienta služby QnA Maker, který předává požadavky na rozhraní API pro odpovědi na otázky.
Další informace naleznete v tématu:
- Odpovědi na otázky pomocí odpovědi na otázky
- Co je odpověď na otázky?
- Referenční informace k klientskému rozhraní služby QnA Maker pro C#/.NET nebo JavaScript/node.js
- Klientská knihovna pro odpovědi na otázky ve službě Azure Cognitive Language Services pro .NET
QnA Maker
Poznámka:
Azure AI QnA Maker bude vyřazený 31. března 2025. Od 1. října 2022 nebudete moci vytvářet nové zdroje ani znalostní báze QnA Maker.
QnA Maker nabízí integrovanou schopnost škrábat otázky a odpovědi z existujícího webu s nejčastějšími dotazy a navíc vám také umožňuje ručně nakonfigurovat vlastní seznam otázek a odpovědí. QnA Maker má schopnosti zpracování přirozeného jazyka, což jí umožňuje dokonce poskytnout odpovědi na otázky, které se označují trochu jinak, než se čekalo. Nemá však sémantické schopnosti porozumění jazyku, takže nemůže určit, že je štěňátko typem psa, například.
Pokud chcete ve svém robotovi používat službu QnA Maker, vytvořte službu QnA Maker, publikujte znalostní báze a přidejte do robota objekt služby QnA Maker.
Další informace naleznete v tématu:
Hledání
Azure Cognitive Search pomáhá robotovi poskytovat uživatelům bohaté možnosti vyhledávání, včetně možnosti omezující vlastnosti a filtrování informací.
- Azure Cognitive Search můžete použít jako funkci v rámci jazyka Azure AI.
- Azure Cognitive Search můžete použít přímo.
Azure Cognitive Search
Pomocí služby Azure Cognitive Search můžete vytvořit efektivní index, pomocí kterého můžete prohledávat, fazetu a filtrovat úložiště dat.
- Informace o konfiguraci kognitivního vyhledávání v rámci jazyka Azure AI najdete v tématu Konfigurace vlastních prostředků pro odpovědi na otázky s povolenými prostředky.
- Informace o kognitivním Search najdete v tématu Co je Azure Cognitive Search?.
Použití více funkcí společně
Pokud chcete vytvořit víceúčelového robota, který rozumí více konverzačním tématům, začněte podporovat každou funkci samostatně a pak je integrujte společně. Mezi scénáře, ve kterých může robot kombinovat více funkcí, patří:
- Robot, který poskytuje sadu funkcí, kde každá funkce má svůj vlastní jazykový model.
- Robot, který hledá více znalostní báze, aby našel odpovědi na otázky uživatele.
- Robot, který integruje různé typy funkcí, jako je porozumění jazyku, odpovídání na otázky a vyhledávání.
Tato tabulka popisuje různé způsoby integrace více funkcí.
Služba nebo funkce | Popis |
---|---|
Pracovní postup orchestrace | Funkce služby Azure AI Language, která umožňuje společně používat několik projektů pro odpovědi na otázky, CLU a LUIS. |
Bot Framework Orchestrator | Modul pro rozpoznávání záměru, který můžete použít k určení modelu LUIS nebo služby QnA Maker znalostní báze dokáže nejlépe zpracovat danou zprávu. |
Vlastní | Můžete implementovat vlastní logiku a rozhodnout se, jak nejlépe zpracovat požadavek uživatele. |
Použití pracovního postupu orchestrace
Pracovní postup orchestrace používá inteligenci strojového učení, která umožňuje vytvářet modely orchestrace pro propojení komponent CLU (Conversational Language Understanding), dotazů na projekty a aplikace LUIS.
Pokud chcete použít pracovní postup orchestrace v robotovi, vytvořte projekt pracovního postupu orchestrace, sestavte schéma, vytrénujte a nasaďte model a pak dotazujte rozhraní API modelu na predikce záměru.
Další informace naleznete v tématu:
- Co je pracovní postup orchestrace?
- Klientská knihovna konverzací služby Azure Cognitive Language Services pro .NET
Orchestrator
Poznámka:
Azure AI QnA Maker bude vyřazený 31. března 2025. Od 1. října 2022 nebudete moci vytvářet nové zdroje ani znalostní báze QnA Maker.
Služba Language Understanding (LUIS) bude vyřazena 1. října 2025. Od 1. dubna 2023 nebudete moct vytvářet nové prostředky LUIS.
Bot Framework Orchestrator je modul pro rozpoznávání pouze záměru. Rozhraní příkazového řádku bot Framework obsahuje nástroje pro generování jazykového modelu pro Orchestrator z kolekce znalostní báze služby QnA Maker a jazykových modelů LUIS. Robot pak může pomocí nástroje Orchestrator určit, která služba může nejlépe reagovat na vstup uživatele.
Sada SDK služby Bot Framework poskytuje integrovanou podporu služby LUIS a služby QnA Maker. To vám umožní spouštět dialogy nebo automaticky odpovídat na otázky pomocí služby LUIS a služby QnA Maker s minimální konfigurací.
Další informace najdete v tématu Použití více modelů LUIS a QnA s orchestratorem.
Vlastní logika
Existují dva hlavní způsoby implementace vlastní logiky:
- Pro každou zprávu volejte všechny relevantní služby, které robot podporuje. Použijte výsledky ze služby, která má nejlepší skóre spolehlivosti. Pokud je nejlepší skóre nejednoznačné, požádejte uživatele, aby zvolil požadovanou odpověď.
- Volejte každou službu v upřednostňovaném pořadí. Použijte první výsledek, který má dostatečné skóre spolehlivosti.
Tip
Při implementaci kombinace různých typů služeb nebo funkcí otestujte vstupy s jednotlivými nástroji a určete skóre prahové hodnoty pro každý z vašich modelů. Služby a funkce používají různá kritéria bodování, takže skóre vygenerovaná v těchto nástrojích nejsou přímo srovnatelné.
Služby LUIS a QnA Maker normalizují skóre. Takže jedno skóre může být dobré v jednom modelu LUIS, ale ne tak dobré v jiném modelu.
Migrace existujících jazykových projektů
Informace o migraci prostředků ze starších služeb do jazyka Azure AI najdete tady:
- Migrace ze služby LUIS, služby QnA Maker a Analýza textu
- Zpětná kompatibilita s aplikacemi LUIS
- Migrace z QnA Makeru na odpovědi na otázky
- Migrace z QnA Makeru na vlastní odpovědi na otázky
Další materiály
Správa konkrétních projektů nebo zdrojů:
- Pokud chcete spravovat prostředky Azure, přejděte na web Azure Portal.
- Pokud chcete spravovat projekty Azure AI Language, přejděte na portál Language Studio.
- Pokud chcete spravovat aplikace LUIS, přejděte na portál Language Understanding (LUIS).
- Pokud chcete spravovat znalostní báze služby QnA Maker, přejděte na portál služby QnA Maker.
Dokumentace ke konkrétní funkci nebo službě: