हम Azure सेवाओं का उपयोग करके विकास को गति देते हैं: हम प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके चैटबॉट और संज्ञानात्मक सेवाएँ बनाते हैं

नमस्ते, हबर! आज हम आपको दिखाएंगे कि उन समस्याओं को हल करने के लिए Azure का उपयोग कैसे करें जिनमें आमतौर पर मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। एजेंट उन्हीं प्रश्नों का उत्तर देने, फ़ोन कॉल और टेक्स्ट संदेशों को संभालने में बहुत समय व्यतीत करते हैं। चैटबॉट संचार और पहचान को स्वचालित करते हैं और लोगों पर बोझ कम करते हैं। बॉट्स का उपयोग Azure DevOps में भी किया जाता है, जहां वे अनुमति देते हैं, उदाहरण के लिए, रिलीज़ को मंजूरी देने, बिल्ड को प्रबंधित करने - देखने, शुरू करने और रोकने - सीधे स्लैक या Microsoft टीमों से। संक्षेप में, एक चैटबॉट कुछ हद तक सीएलआई की याद दिलाता है, केवल इंटरैक्टिव, और डेवलपर को चैट चर्चा के संदर्भ में बने रहने की अनुमति देता है।

इस लेख में, हम चैटबॉट बनाने के टूल के बारे में बात करेंगे, दिखाएंगे कि संज्ञानात्मक सेवाओं के साथ उन्हें कैसे बेहतर बनाया जा सकता है, और Azure में तैयार सेवाओं के साथ विकास को कैसे गति दी जाए, इसका वर्णन करेंगे।

चैटबॉट और संज्ञानात्मक सेवाएँ: क्या समानताएँ हैं और क्या अंतर हैं?

Microsoft Azure में बॉट बनाने के लिए, आप Azure बॉट सेवा और बॉट फ्रेमवर्क का उपयोग करते हैं। साथ में वे बॉट्स के निर्माण, परीक्षण, तैनाती और प्रशासन के लिए सॉफ्टवेयर के एक सेट का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो आपको भाषण समर्थन, प्राकृतिक भाषा पहचान और अन्य क्षमताओं के साथ सरल और उन्नत दोनों संचार प्रणालियों को तैयार मॉड्यूल से बनाने की अनुमति देता है।

आइए मान लें कि आपको कॉर्पोरेट Q&A सेवा के आधार पर एक सरल बॉट लागू करने की आवश्यकता है या, इसके विपरीत, एक जटिल, शाखित संचार प्रणाली के साथ एक कार्यात्मक बॉट बनाने की आवश्यकता है। ऐसा करने के लिए, आप तीन समूहों में विभाजित कई उपकरणों का उपयोग कर सकते हैं: 

1. संवाद इंटरफ़ेस (बॉट्स) के तीव्र विकास के लिए सेवाएँ।
2. विभिन्न उपयोग के मामलों (पैटर्न पहचान, वाक् पहचान, ज्ञान आधार और खोज) के लिए तैयार संज्ञानात्मक एआई सेवाएं।
3. एआई मॉडल बनाने और प्रशिक्षण के लिए सेवाएँ।

आमतौर पर, लोग सहज रूप से "बॉट्स" और "संज्ञानात्मक सेवाओं" को भ्रमित करते हैं क्योंकि दोनों अवधारणाएं संचार के सिद्धांत पर आधारित हैं, और बॉट और सेवाओं के उपयोग के मामले में संवाद शामिल हैं। लेकिन चैटबॉट कीवर्ड और ट्रिगर्स के साथ काम करते हैं, और संज्ञानात्मक सेवाएँ मनमाने अनुरोधों के साथ काम करती हैं जिन्हें आमतौर पर मनुष्यों द्वारा संसाधित किया जाता है: 

संज्ञानात्मक सेवाएँ उपयोगकर्ता के साथ संवाद करने का एक और तरीका है, जो एक मनमाने अनुरोध को एक स्पष्ट आदेश में बदलने और इसे बॉट को भेजने में मदद करती है। 

इस प्रकार, चैटबॉट अनुरोधों के साथ काम करने के लिए एप्लिकेशन हैं, और संज्ञानात्मक सेवाएं अनुरोधों के बुद्धिमान विश्लेषण के लिए उपकरण हैं जो अलग से लॉन्च किए जाते हैं, लेकिन चैटबॉट "बुद्धिमान" बनकर उन तक पहुंच सकते हैं। 

चैटबॉट बनाना

Azure में बॉट के लिए अनुशंसित डिज़ाइन आरेख इस प्रकार है: 

Azure में बॉट डिज़ाइन और विकसित करने के लिए, उपयोग करें बॉट फ्रेमवर्क. GitHub पर उपलब्ध है बॉट्स के उदाहरण, फ्रेमवर्क की क्षमताएं बदल जाती हैं, इसलिए बॉट में उपयोग किए जाने वाले एसडीके के संस्करण को ध्यान में रखना आवश्यक है।

फ्रेमवर्क बॉट बनाने के लिए कई विकल्प प्रदान करता है: क्लासिक कोड, कमांड लाइन टूल या फ़्लोचार्ट का उपयोग करना। अंतिम विकल्प संवादों को विज़ुअलाइज़ करता है; इसके लिए आप प्रबंधक का उपयोग कर सकते हैं बॉट फ्रेमवर्क संगीतकार. इसे बॉट फ्रेमवर्क एसडीके पर एक दृश्य विकास उपकरण के रूप में बनाया गया था जिसका उपयोग क्रॉस-डिसिप्लिनरी टीमें बॉट बनाने के लिए कर सकती थीं।

बॉट फ्रेमवर्क कंपोज़र आपको एक संवाद संरचना बनाने के लिए ब्लॉक का उपयोग करने की अनुमति देता है जिसके साथ बॉट काम करेगा। इसके अतिरिक्त, आप ट्रिगर बना सकते हैं, यानी ऐसे कीवर्ड जिन पर बॉट संवाद के दौरान प्रतिक्रिया करेगा। उदाहरण के लिए, शब्द "ऑपरेटर", "चोरी" या "रोकें" और "पर्याप्त"।

बॉट फ्रेमवर्क कंपोजर में, आप इसका उपयोग करके जटिल डायलॉग सिस्टम बना सकते हैं अनुकूली संवाद. संवाद संज्ञानात्मक सेवाओं और ईवेंट कार्ड (अनुकूली कार्ड) दोनों का उपयोग कर सकते हैं:

निर्माण के बाद, आप चैटबॉट को एक सदस्यता में तैनात कर सकते हैं, और एक स्वचालित रूप से तैयार स्क्रिप्ट सभी आवश्यक संसाधन तैयार करेगी: संज्ञानात्मक सेवाएं, एप्लिकेशन योजना, एप्लिकेशन अंतर्दृष्टि, डेटाबेस, इत्यादि।

QnA मेकर

कॉर्पोरेट Q&A डेटाबेस पर आधारित सरल बॉट बनाने के लिए, आप QnA मेकर संज्ञानात्मक सेवा का उपयोग कर सकते हैं। एक साधारण वेब विज़ार्ड के रूप में कार्यान्वित, यह आपको कॉर्पोरेट ज्ञानकोष (एफएक्यू यूआरएल) के लिए एक लिंक इनपुट करने या आधार के रूप में *.doc या *.pdf प्रारूप में दस्तावेज़ डेटाबेस का उपयोग करने की अनुमति देता है। इंडेक्स बनाने के बाद, बॉट स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता के प्रश्नों के सबसे उपयुक्त उत्तर का चयन करेगा।

QnAMaker का उपयोग करके, आप बटनों के स्वचालित निर्माण के साथ प्रश्नों को स्पष्ट करने की श्रृंखला भी बना सकते हैं, मेटाडेटा के साथ ज्ञान आधार को पूरक कर सकते हैं, और उपयोग के दौरान सेवा को और प्रशिक्षित कर सकते हैं।

सेवा का उपयोग एक चैटबॉट के रूप में किया जा सकता है जो केवल इस एक फ़ंक्शन को लागू करता है, या एक जटिल चैटबॉट के हिस्से के रूप में उपयोग किया जा सकता है जो अनुरोध के आधार पर अन्य एआई सेवाओं या बॉट फ्रेमवर्क के तत्वों का उपयोग करता है।

अन्य संज्ञानात्मक सेवाओं के साथ कार्य करना

Azure प्लेटफ़ॉर्म पर कई अलग-अलग संज्ञानात्मक सेवाएँ हैं। तकनीकी रूप से, ये स्वतंत्र वेब सेवाएँ हैं जिन्हें कोड से कॉल किया जा सकता है। जवाब में, सेवा एक निश्चित प्रारूप का json भेजती है, जिसका उपयोग चैटबॉट में किया जा सकता है।

चैटबॉट्स के सबसे आम उपयोग हैं:

1. पाठ पहचानना.
2. डेवलपर-परिभाषित कस्टम विज़न सेवा छवि श्रेणियों की पहचान (उत्पादन मामला: यह पहचानना कि कोई कर्मचारी सख्त टोपी, चश्मा या मुखौटा पहन रहा है या नहीं)।
3. चेहरे की पहचान (एक उत्कृष्ट उपयोग का मामला यह जांचना है कि क्या सर्वेक्षण किए जा रहे व्यक्ति ने अपना चेहरा पोस्ट किया है, या कहें, कुत्ते की तस्वीर या किसी अलग लिंग के व्यक्ति की तस्वीर पोस्ट की है)।
4. वाक् पहचान।
5. छवि विश्लेषण।
6. अनुवाद (हम सभी को याद है कि स्काइप में एक साथ अनुवाद से कितना शोर होता था)।
7. त्रुटियों को सुधारने के लिए वर्तनी जांच और सुझाव।

लुइस

इसके अलावा, बॉट बनाने के लिए भी आपको इसकी आवश्यकता पड़ सकती है लुइस (भाषा समझ बुद्धिमान सेवा)। सेवा उद्देश्य:

• निर्धारित करें कि क्या उपयोगकर्ता का कथन समझ में आता है और क्या बॉट की प्रतिक्रिया आवश्यक है।
• उपयोगकर्ता के भाषण (पाठ) को बॉट की समझ में आने वाले आदेशों में लिखने के प्रयासों को कम करें।
• वास्तविक उपयोगकर्ता लक्ष्यों/इरादों की भविष्यवाणी करें और संवाद में वाक्यांशों से मुख्य अंतर्दृष्टि निकालें।
• डेवलपर को अर्थ पहचान के कुछ उदाहरणों और ऑपरेशन के दौरान बॉट के बाद के अतिरिक्त प्रशिक्षण का उपयोग करके बॉट लॉन्च करने की अनुमति दें।
• कमांड ट्रांसक्रिप्शन की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए डेवलपर को विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करने में सक्षम करें।
• वास्तविक लक्ष्य पहचान में वृद्धिशील सुधारों में सहायता करें।

वास्तव में, LUIS का मुख्य लक्ष्य एक निश्चित संभावना के साथ यह समझना है कि उपयोगकर्ता का क्या मतलब है और एक प्राकृतिक अनुरोध को एक सामंजस्यपूर्ण कमांड में परिवर्तित करना है। क्वेरी मानों को पहचानने के लिए, LUIS इरादों (अर्थ, इरादे) और संस्थाओं के एक सेट का उपयोग करता है (या तो डेवलपर्स द्वारा पूर्व-कॉन्फ़िगर किया गया है, या लिया गया और पूर्व-निर्मित "डोमेन" - Microsoft द्वारा तैयार किए गए मानक वाक्यांशों की कुछ तैयार लाइब्रेरी)। 

एक सरल उदाहरण: आपके पास एक बॉट है जो आपको मौसम का पूर्वानुमान देता है। उनके लिए, इरादा एक प्राकृतिक अनुरोध का "कार्रवाई" में अनुवाद होगा - मौसम पूर्वानुमान के लिए एक अनुरोध, और संस्थाएं समय और स्थान होंगी। ऐसे बॉट के लिए चेकवेदर का इरादा कैसे काम करता है इसका एक चित्र यहां दिया गया है।

इरादा
सार
प्राकृतिक प्रश्न का उदाहरण

मौसम की जाँच करें
{"प्रकार": "स्थान", "इकाई": "मास्को"}
{"प्रकार": "बिल्टइन.डेटटाइमवी2.डेट", "इकाई": "भविष्य","रिज़ॉल्यूशन":"2020-05-30"}
मॉस्को में कल मौसम कैसा रहेगा?

मौसम की जाँच करें
{ "प्रकार": "दिनांक_सीमा", "इकाई": "इस सप्ताहांत" }
मुझे इस सप्ताहांत के लिए पूर्वानुमान दिखाएँ

QnA मेकर और LUIS को संयोजित करने के लिए आप इसका उपयोग कर सकते हैं डिस्पैचर. 

जब आप QnA मेकर के साथ काम करते हैं और किसी उपयोगकर्ता से अनुरोध प्राप्त करते हैं, तो सिस्टम यह निर्धारित करता है कि QnA का उत्तर अनुरोध से कितने प्रतिशत संभावना से मेल खाता है। यदि संभावना अधिक है, तो उपयोगकर्ता को कॉर्पोरेट ज्ञान आधार से उत्तर दिया जाता है; यदि यह कम है, तो स्पष्टीकरण के लिए अनुरोध LUIS को भेजा जा सकता है। डिस्पैचर का उपयोग करने से आप इस तर्क को प्रोग्राम नहीं कर सकते हैं, बल्कि अनुरोधों के पृथक्करण के इस किनारे को स्वचालित रूप से निर्धारित कर सकते हैं और उन्हें जल्दी से वितरित कर सकते हैं।

बॉट का परीक्षण और प्रकाशन

परीक्षण के लिए एक अन्य स्थानीय एप्लिकेशन का उपयोग किया जाता है, बॉट फ्रेमवर्क एमुलेटर. एमुलेटर का उपयोग करके, आप बॉट के साथ संचार कर सकते हैं और उसके द्वारा भेजे और प्राप्त किए गए संदेशों की जांच कर सकते हैं। एमुलेटर संदेशों को वैसे ही प्रदर्शित करता है जैसे वे वेब चैट इंटरफ़ेस में दिखाई देते हैं और बॉट को संदेश भेजते समय JSON अनुरोधों और प्रतिक्रियाओं को लॉग करता है।

इस डेमो में एमुलेटर का उपयोग करने का एक उदाहरण प्रस्तुत किया गया है, जो बीएमडब्ल्यू के लिए एक वर्चुअल असिस्टेंट के निर्माण को दर्शाता है। वीडियो चैटबॉट - टेम्प्लेट बनाने के लिए नए त्वरक के बारे में भी बात करता है:

https://youtu.be/u7Gql-ClcVA?t=564

आप अपने चैटबॉट बनाते समय टेम्प्लेट का भी उपयोग कर सकते हैं। 
टेम्प्लेट आपको मानक बॉट फ़ंक्शंस को नए सिरे से लिखने की अनुमति नहीं देते हैं, बल्कि तैयार कोड को "कौशल" के रूप में जोड़ने की अनुमति देते हैं। एक उदाहरण कैलेंडर के साथ काम करना, नियुक्तियाँ करना आदि हो सकता है। तैयार कौशल का कोड प्रकाशित जीथब पर.

परीक्षण सफल रहा, बॉट तैयार है, और अब इसे प्रकाशित करने और चैनलों से जुड़ने की जरूरत है। प्रकाशन Azure का उपयोग करके किया जाता है, और दूतों या सामाजिक नेटवर्क को चैनल के रूप में उपयोग किया जा सकता है। यदि आपके पास डेटा दर्ज करने के लिए आवश्यक चैनल नहीं है, तो आप इसे GitHab पर संबंधित समुदाय में खोज सकते हैं। 

साथ ही, उपयोगकर्ता और संज्ञानात्मक सेवाओं के साथ संचार करने के लिए एक इंटरफ़ेस के रूप में एक पूर्ण चैटबॉट बनाने के लिए, आपको निश्चित रूप से अतिरिक्त Azure सेवाओं की आवश्यकता होगी, जैसे डेटाबेस, सर्वर रहित (Azure फ़ंक्शंस), साथ ही LogicApp सेवाएं और, संभवतः , इवेंट ग्रिड।

मूल्यांकन और विश्लेषण

उपयोगकर्ता इंटरैक्शन का मूल्यांकन करने के लिए, आप Azure बॉट सेवा के अंतर्निहित विश्लेषण और विशेष एप्लिकेशन इनसाइट्स सेवा दोनों का उपयोग कर सकते हैं।

परिणामस्वरूप, आप निम्नलिखित मानदंडों के आधार पर जानकारी एकत्र कर सकते हैं:

• चयनित समयावधि के दौरान कितने उपयोगकर्ताओं ने विभिन्न चैनलों से बॉट तक पहुंच बनाई।
• कितने उपयोगकर्ता जिन्होंने एक संदेश भेजा था, बाद में वापस लौटे और दूसरा संदेश भेजा।
• निर्दिष्ट समय अंतराल के दौरान प्रत्येक चैनल का उपयोग करके कितनी कार्रवाइयां भेजी और प्राप्त की गईं।

एप्लिकेशन इनसाइट्स का उपयोग करके, आप Azure में किसी भी एप्लिकेशन और विशेष रूप से चैटबॉट्स की निगरानी कर सकते हैं, उपयोगकर्ता के व्यवहार, लोड और चैटबॉट प्रतिक्रियाओं के बारे में अतिरिक्त डेटा प्राप्त कर सकते हैं। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि Azure पोर्टल में एप्लिकेशन इनसाइट्स सेवा का अपना इंटरफ़ेस है।

आप PowerBI में अतिरिक्त विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषणात्मक रिपोर्ट बनाने के लिए इस सेवा के माध्यम से एकत्र किए गए डेटा का भी उपयोग कर सकते हैं। PowerBI के लिए ऐसी रिपोर्ट और टेम्पलेट का एक उदाहरण लिया जा सकता है यहां.

ध्यान देने के लिए आप सभी का धन्यवाद! इस लेख में हमने प्रयोग किया है सामग्री Microsoft Azure आर्किटेक्ट अन्ना फेनुशिना के वेबिनार से “जब लोगों के पास समय नहीं होता है। नियमित प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए चैटबॉट्स और संज्ञानात्मक सेवाओं का 100% उपयोग कैसे करें", जहां हमने स्पष्ट रूप से दिखाया कि Azure में चैटबॉट क्या हैं और उनके उपयोग के लिए परिदृश्य क्या हैं, और यह भी प्रदर्शित किया कि 15 मिनट में QnA मेकर में बॉट कैसे बनाया जाए और कैसे क्वेरी संरचना को LUIS में समझा जाता है। 

हमने इस वेबिनार को डेवलपर्स देव बूटकैंप के लिए ऑनलाइन मैराथन के हिस्से के रूप में बनाया है। यह उन उत्पादों के बारे में था जो विकास को गति देते हैं और स्वचालन उपकरण और तैयार पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए एज़्योर मॉड्यूल का उपयोग करके कंपनी के कर्मचारियों को कुछ नियमित कार्यभार से राहत देते हैं। मैराथन में शामिल अन्य वेबिनार की रिकॉर्डिंग निम्नलिखित लिंक पर उपलब्ध हैं:

• Azure DevOps, DevOps प्रथाओं का उपयोग करके किसी भी भाषा में और किसी भी प्लेटफ़ॉर्म के लिए पूर्ण विकास चक्र को व्यवस्थित करने के साधन के रूप में है 
  हम Azure DevOps सेवा के विकास और नई क्षमताओं के बारे में बात करते हैं। हम इसके सभी पांच मुख्य घटकों का विस्तार से विश्लेषण करते हैं और यह सेवा औद्योगिक सॉफ्टवेयर विकास के संगठन में कैसे मदद करती है। प्रस्तुतकर्ता: व्लादिमीर गुसारोव माइक्रोसॉफ्ट एमवीपी।
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  हम इस बात पर विचार करते हैं कि बहु-चरणीय YAML पाइपलाइनों का उपयोग करके किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा के लिए "कोड के रूप में असेंबली" दृष्टिकोण को कैसे लागू किया जाए। प्रस्तुतकर्ता: व्लादिमीर गुसारोव माइक्रोसॉफ्ट एमवीपी।
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  हम चर्चा करते हैं कि सॉफ़्टवेयर स्रोत कोड को संग्रहीत करने के लिए रणनीतियाँ कैसे विकसित करें और Azure Repos का उपयोग करके संस्करण संग्रहण सिस्टम का उपयोग कैसे करें। प्रस्तुतकर्ता: व्लादिमीर गुसारोव माइक्रोसॉफ्ट एमवीपी।
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स्रोत: www.habr.com