Práticas recomendadas de uma base de conhecimento do QnA Maker
O ciclo de vida de desenvolvimento da base de dados de conhecimento orienta você sobre como gerenciar sua KB do início ao fim. Use essas práticas recomendadas para melhorar sua base de conhecimento e fornecer melhores resultados para os usuários finais do aplicativo cliente ou do bot de chat.
Nota
O serviço QnA Maker será desativado no dia 31 de março de 2025. Uma versão mais recente do recurso de perguntas e respostas agora está disponível como parte da Linguagem de IA do Azure. Para obter os recursos de resposta a perguntas no Serviço Linguístico, consulte Resposta a perguntas. A partir de 1º de outubro de 2022, você não poderá criar novos recursos do QnA Maker. Para obter informações sobre como migrar bases de conhecimento existentes do QnA Maker para responder a perguntas, consulte o guia de migração.
Extração
O serviço QnA Maker está continuamente melhorando os algoritmos que extraem QnAs do conteúdo e expandindo a lista de arquivos e formatos HTML suportados. Siga as diretrizes para extração de dados com base no seu tipo de documento.
Em geral, as páginas de perguntas frequentes devem ser independentes e não combinadas com outras informações. Os manuais dos produtos devem ter cabeçalhos claros e, de preferência, uma página de índice.
Configurando multi-turno
Crie sua base de conhecimento com a extração de várias voltas habilitada. Se a sua base de dados de conhecimento suportar ou dever suportar a hierarquia de perguntas, esta hierarquia pode ser extraída do documento ou criada depois de o documento ser extraído.
Criar boas perguntas e respostas
Boas perguntas
As melhores perguntas são simples. Considere a palavra-chave ou frase para cada pergunta e, em seguida, crie uma pergunta simples para essa palavra-chave ou frase.
Adicione quantas perguntas alternativas precisar, mas mantenha as alterações simples. Adicionar mais palavras ou frases que não fazem parte do objetivo principal da pergunta não ajuda o QnA Maker a encontrar uma correspondência.
Adicionar perguntas alternativas relevantes
O usuário pode inserir perguntas com um estilo de texto conversacional ou uma pesquisa por palavra-chave, How do I add a toner cartridge to my printer? como toner cartridge. A base de conhecimento deve ter ambos os estilos de perguntas, a fim de retornar corretamente a melhor resposta. Se você não tiver certeza de quais palavras-chave um cliente está inserindo, use os dados do Application Insights para analisar consultas.
Boas respostas
As melhores respostas são respostas simples, mas não muito simples. Não utilize respostas como yes e no. Se sua resposta deve ser vinculada a outras fontes ou fornecer uma experiência rica com mídia e links, use a marcação de metadados para distinguir entre as respostas e, em seguida , envie a consulta com tags de metadados na strictFilters propriedade para obter a versão de resposta correta.
| Resposta | Prompts de acompanhamento |
|---|---|
| Desligue o portátil Surface com o botão para ligar/desligar no teclado. | * Combinações de teclas para dormir, desligar e reiniciar. * Como inicializar um laptop Surface * Como alterar o BIOS para um laptop Surface * Diferenças entre dormir, desligar e reiniciar |
| O atendimento ao cliente está disponível por telefone, Skype e mensagem de texto 24 horas por dia. | * Informações de contato para vendas. * Locais e horários de escritórios e lojas para uma visita presencial. * Acessórios para um portátil Surface. |
Chit-Chat
Adicione chit-chat ao seu bot, para torná-lo mais conversacional e envolvente, com pouco esforço. Você pode facilmente adicionar conjuntos de dados de bate-papo de personalidades predefinidas ao criar seu KB e alterá-los a qualquer momento. Saiba como adicionar chit-chat ao seu KB.
Chit-chat é suportado em muitos idiomas.
Escolher uma personalidade
Chit-chat é suportado para várias personalidades predefinidas:
| Personalidade | Arquivo de conjunto de dados do QnA Maker |
|---|---|
| Profissional | qna_chitchat_professional.tsv |
| Amigável | qna_chitchat_friendly.tsv |
| Espirituoso | qna_chitchat_witty.tsv |
| Cuidar | qna_chitchat_caring.tsv |
| Entusiasta | qna_chitchat_enthusiastic.tsv |
As respostas vão do formal ao informal e irreverente. Selecione a personalidade mais alinhada com o tom que você deseja para seu bot. Você pode exibir os conjuntos de dados e escolher um que sirva de base para seu bot e, em seguida, personalizar as respostas.
Editar perguntas específicas do bot
Existem algumas perguntas específicas do bot que fazem parte do conjunto de dados do chit-chat e foram preenchidas com respostas genéricas. Altere essas respostas para refletir melhor os detalhes do seu bot.
Recomendamos tornar o seguinte chit-chat QnAs mais específico:
- Qual é a sua função?
- O que pode fazer?
- Quantos anos tens?
- Quem te criou?
- Hello (Olá)
Adicionando chit-chat personalizado com uma tag de metadados
Se você adicionar seus próprios pares QnA chit-chat, certifique-se de adicionar metadados para que essas respostas sejam retornadas. O par nome/valor dos metadados é editorial:chitchat.
Em busca de respostas
A API GenerateAnswer usa as perguntas e a resposta para procurar as melhores respostas para a consulta de um usuário.
Pesquisar perguntas apenas quando a resposta não é relevante
Use o RankerType=QuestionOnly se você não quiser pesquisar respostas.
Um exemplo disso, é quando a base de conhecimento é um catálogo de siglas como perguntas com sua forma completa como resposta. O valor da resposta não ajudará a procurar a resposta adequada.
Classificação/Pontuação
Certifique-se de que está a fazer o melhor uso das funcionalidades de classificação suportadas pelo QnA Maker. Isso aumentará a probabilidade de que uma determinada consulta de usuário seja respondida com uma resposta apropriada.
Escolher um limiar
A pontuação de confiança padrão usada como limite é 0, no entanto, você pode alterar o limite para seu KB com base em suas necessidades. Como cada KB é diferente, você deve testar e escolher o limite mais adequado para seu KB.
Escolher o tipo de Ranker
Por padrão, o QnA Maker pesquisa perguntas e respostas. Se você quiser pesquisar apenas perguntas, para gerar uma resposta, use o RankerType=QuestionOnly no corpo POST da solicitação GenerateAnswer.
Adicionar perguntas alternativas
Perguntas alternativas melhoram a probabilidade de uma correspondência com uma consulta de usuário. Perguntas alternativas são úteis quando há várias maneiras pelas quais a mesma pergunta pode ser feita. Isso pode incluir alterações na estrutura da frase e no estilo da palavra.
| Consulta original | Consultas alternativas | Alteração |
|---|---|---|
| Há estacionamento disponível? | Tem parque de estacionamento? | estrutura da frase |
| Olá | Yo Olá, olá! |
estilo de palavra ou gíria |
Usar tags de metadados para filtrar perguntas e respostas
Os metadados adicionam a capacidade de um aplicativo cliente saber que não deve aceitar todas as respostas, mas sim restringir os resultados de uma consulta do usuário com base em tags de metadados. A resposta da base de conhecimento pode diferir com base na etiqueta de metadados, mesmo que a consulta seja a mesma. Por exemplo, "onde está localizado o estacionamento" pode ter uma resposta diferente se a localização da filial do restaurante for diferente - ou seja, os metadados são Localização: Seattle versus Localização: Redmond.
Utilizar sinónimos
Embora haja algum suporte para sinônimos no idioma inglês, use alterações de palavras que não diferenciam maiúsculas de minúsculas por meio da API de alterações para adicionar sinônimos a palavras-chave que assumem formas diferentes. Os sinônimos são adicionados no nível de serviço do QnA Maker e compartilhados por todas as bases de conhecimento no serviço.
Use palavras distintas para diferenciar as perguntas
O algoritmo de classificação do QnA Maker, que combina uma consulta de usuário com uma pergunta na base de conhecimento, funciona melhor se cada pergunta atender a uma necessidade diferente. A repetição do mesmo conjunto de palavras entre perguntas reduz a probabilidade de que a resposta certa seja escolhida para uma determinada consulta do usuário com essas palavras.
Por exemplo, você pode ter dois QnAs separados com as seguintes perguntas:
| QnAs |
|---|
| onde fica o local de estacionamento |
| onde está a localização do ATM |
Uma vez que esses dois QnAs são formulados com palavras muito semelhantes, essa semelhança pode causar pontuações muito semelhantes para muitas consultas de usuários que são formuladas como "onde está o <x> local". Em vez disso, tente diferenciar claramente com perguntas como "onde está o estacionamento" e "onde está o caixa eletrônico", evitando palavras como "localização" que poderiam estar em muitas perguntas em seu KB.
Colaborar
O QnA Maker permite que os usuários colaborem em uma base de conhecimento. Os usuários precisam acessar o grupo de recursos do Azure AI QnA Maker para acessar as bases de conhecimento. Algumas organizações podem querer terceirizar a edição e a manutenção da base de dados de conhecimento e ainda conseguir proteger o acesso aos seus recursos do Azure. Esse modelo de editor-aprovador é feito configurando dois serviços idênticos do QnA Maker em assinaturas diferentes e selecionando um para o ciclo de teste de edição. Quando o teste é concluído, o conteúdo da base de dados de conhecimento é transferido com um processo de importação-exportação para o serviço QnA Maker do aprovador, que finalmente publicará a base de dados de conhecimento e atualizará o ponto de extremidade.
Aprendizagem ativa
A aprendizagem ativa faz o melhor trabalho ao sugerir perguntas alternativas quando tem uma ampla gama de qualidade e quantidade de consultas baseadas no usuário. É importante permitir que as consultas dos usuários dos aplicativos cliente participem do ciclo de feedback de aprendizagem ativa sem censura. Depois que as perguntas forem sugeridas no portal do QnA Maker, você poderá filtrar por sugestões e, em seguida, revisar e aceitar ou rejeitar essas sugestões.