Kaixo, Habr! Gaur egun, Azure nola erabili normalean giza esku-hartzea behar duten arazoak konpontzeko erakutsiko dizugu. Agenteek denbora asko ematen dute galdera berdinei erantzuten, telefono-deiak eta testu-mezuak kudeatzen. Chatbot-ek komunikazioa eta aitorpena automatizatzen dituzte eta pertsonen zama murrizten dute. Bot-ak Azure DevOps-en ere erabiltzen dira, non, adibidez, bertsioak onartzeko, konpilazioak kudeatzeko (ikusi, abiarazi eta gelditzeko) aukera ematen baitute Slack edo Microsoft Teams-etik zuzenean. Funtsean, chatbot batek CLI bat gogorarazten du, interaktiboa soilik, eta garatzaileari txat eztabaidaren testuinguruan egoteko aukera ematen dio.
Artikulu honetan, chatbot-ak sortzeko tresnei buruz hitz egingo dugu, zerbitzu kognitiboekin nola hobetu daitezkeen erakutsiko dugu eta Azure-n prest dauden zerbitzuekin garapena nola azkartu deskribatuko dugu.
Chatbots eta zerbitzu kognitiboak: zein dira antzekotasunak eta zer desberdintasun?
Microsoft Azure-n bot-ak sortzeko, Azure Bot Zerbitzua eta Bot Framework erabiltzen dituzu. Batera, bot-ak eraikitzeko, probatzeko, zabaltzeko eta administratzeko software-multzo bat adierazten dute, eta horrek aukera ematen dizu prest egindako moduluetatik komunikazio-sistema sinpleak zein aurreratuak sortzeko, hizketa-euskarriarekin, hizkuntza naturalaren ezagutzarekin eta beste gaitasun batzuekin.
Demagun bot soil bat inplementatu behar duzula korporazioko galdera-erantzun zerbitzu batean oinarrituta edo, alderantziz, bot funtzional bat sortu behar duzula komunikazio-sistema konplexu eta adarkatu batekin. Horretarako, hainbat tresna erabil ditzakezu, hiru taldetan banatuta:
- Elkarrizketa-interfazeak (bots) azkar garatzeko zerbitzuak.
- Erabilera-kasu desberdinetarako prest dauden AI kognitiboko zerbitzuak (ereduen ezagutza, hizketa-ezagutza, ezagutza-basea eta bilaketa).
- AI ereduak sortzeko eta entrenatzeko zerbitzuak.
Normalean, jendeak intuizioz nahasten ditu "botak" eta "zerbitzu kognitiboak" bi kontzeptuak komunikazioaren printzipioan oinarritzen direlako, eta bot eta zerbitzuen erabilera kasuak elkarrizketak dakartzalako. Baina txat-botek gako-hitzekin eta abiarazleekin lan egiten dute, eta zerbitzu kognitiboek gizakiek prozesatu ohi dituzten eskaera arbitrarioekin lan egiten dute:
Zerbitzu kognitiboak erabiltzailearekin komunikatzeko beste modu bat dira, eskaera arbitrario bat komando argi bihurtzen eta bot-ari helarazten laguntzen dute.
Horrela, chatbot-ak eskaerak lantzeko aplikazioak dira, eta zerbitzu kognitiboak aparte abiarazten diren eskaeren azterketa adimentsurako tresnak dira, baina txatbot-ak atzi ditzake, "adimentsua" bihurtuz.
Chatbot-ak sortzea
Azure-ko bot baten diseinu-diagrama gomendatua honakoa da:
Azure-n bot-ak diseinatzeko eta garatzeko, erabili . GitHub-en eskuragarri , markoaren gaitasunak aldatzen dira, beraz, botetan erabiltzen den SDK-aren bertsioa kontuan hartu behar da.
Esparruak hainbat aukera eskaintzen ditu bot-ak sortzeko: kode klasikoa, komando lerroko tresnak edo fluxu-diagramak erabiltzea. Azken aukerak elkarrizketa-koadroak bistaratzen ditu; horretarako kudeatzailea erabil dezakezu . Bot Framework SDK-n eraiki zen, diziplina arteko taldeek bot-ak sortzeko erabil dezaketen ikus-entzunezko garapen tresna gisa.
Bot Framework Composer-ek blokeak erabiltzeko aukera ematen dizu bot-ak funtzionatuko duen elkarrizketa-egitura bat sortzeko. Gainera, abiarazleak sor ditzakezu, hau da, bot-ak elkarrizketan zehar erreakzionatuko dituen gako-hitzak. Adibidez, "operadore", "lapurreta" edo "gelditu" eta "nahikoa" hitzak.
Bot Framework Composer-en, elkarrizketa-sistema konplexuak sor ditzakezu erabiliz . Elkarrizketak zerbitzu kognitiboak zein gertaeren txartelak (Adaptive Cards) erabil ditzakete:
Sortu ondoren, txatbot-a harpidetza batean zabaldu dezakezu, eta automatikoki prestatutako script batek beharrezko baliabide guztiak sortuko ditu: zerbitzu kognitiboak, Aplikazio-plana, Aplikazioen ikuspegia, datu-basea, etab.
QnA Maker
QnA Maker zerbitzu kognitiboa erabil dezakezu QnA Maker datu-baseetan oinarritutako bot sinpleak sortzeko. Web morroi soil gisa ezarrita, ezagutza-base korporatibo baterako esteka bat sartzeko aukera ematen du (FAQ Urls) edo oinarri gisa *.doc edo *.pdf formatuan dokumentu datu-base bat erabiltzeko. Indizea sortu ondoren, bot-ak automatikoki hautatuko ditu erabiltzailearen galderen erantzun egokienak.
QnAMaker erabiliz, galderak argitzeko kateak ere sor ditzakezu botoiak automatikoki sortzearekin, ezagutza-basea metadatuekin osatzea eta zerbitzua gehiago prestatzea erabileran zehar.
Zerbitzua funtzio hau bakarrik inplementatzen duen txat-bot gisa erabil daiteke edo, eskaeraren arabera, Bot Framework-eko beste AI zerbitzu edo elementu batzuk erabiltzen dituen txat-bot konplexu baten zati gisa erabil daiteke.
Beste zerbitzu kognitibo batzuekin lan egitea
Azure plataforman hainbat zerbitzu kognitibo daude. Teknikoki, kodetik dei daitezkeen web zerbitzu independenteak dira. Horren aurrean, zerbitzuak formatu jakin bateko json bidaltzen du, txatbotean erabil daitekeena.
Chatbot-en erabilera ohikoenak hauek dira:
- Testuak antzematea.
- Garatzaileak definitutako Custom Vision Service irudi-kategorien aitorpena (ekoizpen kasua: langileak txano, betaurrekoak edo maskara daramatzan aitortzea).
- Aurpegi-ezagutza (erabilera-kasu bikaina da inkestatutako pertsonak bere aurpegia argitaratu duen egiaztatzea, edo, demagun, txakur baten argazkia edo beste genero bateko pertsona baten argazkia).
- Ahots-aitorpena.
- Irudien analisia.
- Itzulpena (denok gogoratzen dugu Skype-n aldibereko itzulpenak zenbat zarata eragin zuen).
- Zuzenketa ortografikoa eta akatsak zuzentzeko iradokizunak.
LUIS
Gainera, behar dituzun bot-ak sortzeko (Hizkuntza Ulermen Adimenduna Zerbitzua). Zerbitzuaren helburuak:
- Erabiltzailearen adierazpenak zentzuzkoa den eta bot-aren erantzuna beharrezkoa den zehaztu.
- Murriztu erabiltzailearen hizketa (testua) botarentzat ulergarriak diren komandoetan transkribatzeko ahaleginak.
- Aurreikusi erabiltzailearen benetako helburuak/asmoak eta atera elkarrizketa esaldietatik gakoak.
- Onartu garatzaileari bot-a abiarazteko esanahiaren ezagupenaren adibide batzuk erabiliz eta funtzionamenduan zehar bot-aren ondorengo prestakuntza osagarria erabiliz.
- Gaitu garatzaileari bistaratzea erabiltzeko komandoen transkripzioaren kalitatea ebaluatzeko.
- Laguntzea helburuen egiazko ezagupenean hobekuntza gehigarrietan.
Izan ere, LUISen helburu nagusia erabiltzaileak zer esan nahi zuen probabilitate jakin batekin ulertzea eta eskaera natural bat komando harmoniatsu bihurtzea da. Kontsulten balioak ezagutzeko, LUISek asmo (esanahiak, asmoak) eta entitate multzo bat erabiltzen du (garatzaileek aurrez konfiguratuta, edo hartutako eta aurrez eratutako "domeinuak" - Microsoft-ek prestatutako esaldi estandarren liburutegi prest dauden batzuk).
Adibide sinple bat: eguraldiaren iragarpena ematen dizun bot bat duzu. Haren ustez, eskaera natural bat "ekintza" bihurtzea izango da asmoa - eguraldiaren iragarpenaren eskaera, eta entitateak denbora eta lekua izango dira. Hona hemen CheckWeather-en asmoak bot batentzat nola funtzionatzen duen azaltzen duen diagrama.
Asmoa
Funtsean
Kontsulta natural baten adibidea
Egiaztatu Eguraldia
{"type": "kokapena", "entity": "mosku"}
{"type": "builtin.datetimeV2.date", "entity": "etorkizuna","resolution":"2020-05-30"}
Zer eguraldi egingo du bihar Moskun?
Egiaztatu Eguraldia
{ "type": "date_range", "entity": "asteburu honetan" }
Erakutsi asteburu honetako iragarpena
QnA Maker eta LUIS konbinatzeko erabil dezakezu .
QnA Maker-ekin lan egiten duzunean eta erabiltzaile baten eskaera jasotzen duzunean, sistemak zehazten du QnAren erantzunak eskaerarekin bat datorren probabilitate-portzentajea. Probabilitatea handia bada, erabiltzaileari erantzun bat besterik ez zaio ematen ezagutza base korporatibotik; txikia bada, eskaera LUISera bidali ahal izango da argitzeko. Dispatcher erabiltzeak logika hori ez programatzeko aukera ematen du, eskaeren bereizketaren ertz hori automatikoki zehaztu eta azkar banatzeko baizik.
Bota probatu eta argitaratzea
Tokiko beste aplikazio bat probak egiteko erabiltzen da, . Emuladorea erabiliz, bot-arekin komunikatu eta bidaltzen eta jasotzen dituen mezuak egiaztatu ditzakezu. Emuladoreak mezuak bistaratzen ditu web txat-interfaze batean agertuko liratekeen bezala eta JSON eskaerak eta erantzunak erregistratzen ditu bot-ari mezuak bidaltzean.
Demo honetan emuladorea erabiltzearen adibide bat aurkezten da, BMWrako laguntzaile birtual baten sorrera erakusten duena. Bideoak chatbot-ak sortzeko azeleragailu berriei buruz ere hitz egiten du - txantiloiak:
Txantiloiak ere erabil ditzakezu zure chatbot-ak sortzerakoan.
Txantiloiek bot-en funtzio estandarrak berriro ez idazteko aukera ematen dute, "trebetasun" gisa prestatutako kodea gehitzeko baizik. Adibide bat izan daiteke egutegi batekin lan egitea, hitzorduak egitea, etab. Prestatutako gaitasunen kodea github-en.
Proba arrakastatsua izan da, bot-a prest dago, eta orain argitaratu eta kanalak konektatu behar dira. Argitalpena Azure erabiliz egiten da, eta mezulariak edo sare sozialak kanal gisa erabil daitezke. Datuak sartzeko behar den kanalik ez baduzu, GitHaben dagokion komunitatean bilatu dezakezu.
Era berean, chatbot oso bat sortzeko, erabiltzailearekin eta zerbitzu kognitiboekin komunikatzeko interfaze gisa, noski, Azure zerbitzu osagarriak beharko dituzu, hala nola datu-baseak, zerbitzaririk gabekoak (Azure Funtzioak), baita LogicApp zerbitzuak eta, beharbada. , Gertaeren Sarea.
Ebaluazioa eta Analitika
Erabiltzaileen interakzioa ebaluatzeko, Azure Bot Zerbitzuaren analisi integratua eta Application Insights zerbitzu berezia erabil ditzakezu.
Ondorioz, irizpide hauen arabera bildu dezakezu informazioa:
- Aukeratutako denbora-tartean zenbat erabiltzaile sartu diren bot-ra hainbat kanaletatik.
- Mezu bat bidali duten zenbat erabiltzaile itzuli ziren geroago eta beste bat bidali zuten.
- Zenbat ekintza bidali eta jaso diren kanal bakoitza erabiliz zehaztutako denbora tartean.
Application Insights erabiliz, Azure-ko edozein aplikazio eta, bereziki, chatbot-ak kontrola ditzakezu, erabiltzaileen portaerari, kargari eta chatbot-en erreakzioei buruzko datu gehigarriak lortuz. Kontuan izan behar da Application Insights zerbitzuak bere interfaze propioa duela Azure atarian.
Zerbitzu honen bidez bildutako datuak PowerBIn bistaratze eta txosten analitiko osagarriak sortzeko ere erabil ditzakezu. PowerBIrako txosten eta txantiloi baten adibide bat har daiteke .
Eskerrik asko guztioi zuen arretagatik! Artikulu honetan erabili dugu Anna Fenyushina Microsoft Azure arkitektoaren webinarretik βJendeak denborarik ez duenean. Nola erabili txat-botak eta zerbitzu kognitiboak % 100ean ohiko prozesuak automatizatzeko", non argi eta garbi erakutsi genuen txat-botak zein diren Azuren eta zeintzuk diren erabiltzeko agertokiak, eta QnA Maker-en bot bat 15 minututan nola sortu eta nola sortu den erakutsi genuen. kontsulta-egitura LUISen deszifratzen da.
Webinar hau Dev Bootcamp garatzaileentzako lineako maratoiaren barruan egin dugu. Garapena bizkortu eta enpresako langileen ohiko lan-karga arintzen duten produktuei buruzkoa zen, automatizazio tresnak eta aurrez konfiguratutako Azure moduluak erabiliz. Maratoian sartutako beste webinar batzuen grabazioak hurrengo esteka hauetan daude eskuragarri:
-
Azure DevOps zerbitzuaren bilakaera eta gaitasun berriei buruz hitz egiten dugu. Bere bost osagai nagusiak zehatz-mehatz aztertzen ditugu eta zerbitzuak software industrialaren garapenaren antolaketan nola laguntzen duen. Aurkezlea: Vladimir Gusarov Microsoft MVP.
Etapa anitzeko YAML kanalizazioak erabiltzen dituzten edozein programazio-lengoaietarako "muntaia kode gisa" ikuspegia nola inplementatu aztertzen dugu. Aurkezlea: Vladimir Gusarov Microsoft MVP.
Softwarearen iturburu-kodea gordetzeko estrategiak nola garatu eta Azure Repos erabiliz bertsioak biltegiratzeko sistemak nola erabili eztabaidatzen dugu. Aurkezlea: Vladimir Gusarov Microsoft MVP.
Kode irekiko kudeaketa teknikak sartzen ditugu WhiteSource tresnaren garapenean eta aplikazio praktikoan. Iturburu irekiko osagaietan ahuleziak bilatzeaz eta WhiteSource erabiliz lizentzien garbitasuna mantentzeaz hitz egiten dugu. Aurkezleak: Diana Lisbaron, Salmenta WhiteSource zuzendaria, eta Daria Oreshkina, Web Control, WhiteSource-ren banatzaile ofiziala Errusian.
Iturria: www.habr.com