{"id":86861,"date":"2020-06-30T19:42:06","date_gmt":"2020-06-30T17:42:06","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/uskoryaem-razrabotku-s-pomoshhyu-servisov-azure-sozdaem-chat-boty-i-kognitivnye-sluzhby-sredstvami-platformy"},"modified":"2020-06-30T19:42:06","modified_gmt":"2020-06-30T17:42:06","slug":"uskoryaem-razrabotku-s-pomoshhyu-servisov-azure-sozdaem-chat-boty-i-kognitivnye-sluzhby-sredstvami-platformy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/uskoryaem-razrabotku-s-pomoshhyu-servisov-azure-sozdaem-chat-boty-i-kognitivnye-sluzhby-sredstvami-platformy","title":{"rendered":"Accelera lo sviluppo con i servizi Azure: creiamo chatbot e servizi cognitivi con la piattaforma.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Ciao, Habr! Oggi parleremo di come risolvere con Azure compiti che di solito richiedono l'intervento umano. Gli operatori impiegano molto tempo a rispondere alle stesse domande, gestire le telefonate e i messaggi di testo. I chatbot automatizzano le comunicazioni e il riconoscimento, riducendo il carico di lavoro sulle persone. I bot sono anche utilizzati in Azure DevOps, dove, ad esempio, possono approvare rilasci e gestire le build \u2014 visualizzare, avviare e arrestare \u2014 direttamente da Slack o Microsoft Teams. In effetti, un chatbot \u00e8 un po' come una CLI, solo che \u00e8 interattivo e consente agli sviluppatori di rimanere nel contesto della discussione in chat.<\/p>\n

In questo articolo parleremo degli strumenti per la creazione di chatbot, mostreremo come migliorarli con i servizi cognitivi e descriveremo come accelerare lo sviluppo grazie ai servizi pronti in Azure.<\/p>\n

\"Accelera
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Chatbot e servizi cognitivi: quali sono le somiglianze e quali le differenze.<\/h2>\n

\nPer creare bot in Microsoft Azure si utilizzano il servizio Azure Bot e la piattaforma Bot Framework. Insieme, costituiscono un insieme di software per costruire, testare, distribuire e gestire bot, che consente di realizzare sistemi di comunicazione sia semplici che complessi, con supporto per la voce, riconoscimento del linguaggio naturale e altre funzionalit\u00e0.<\/p>\n

Supponiamo che tu debba implementare un bot semplice basato su un servizio aziendale di domande e risposte o, al contrario, creare un bot funzionale con un sistema di comunicazione ramificato complesso. A tal fine, puoi avvalerti di una serie di strumenti, suddivisi idealmente in tre gruppi:\u00a0<\/p>\n

    \n
  1. Servizi per lo sviluppo rapido di interfacce dialogiche (bot).\n<\/li>\n
  2. Servizi cognitivi IA pronti per diversi scenari di utilizzo (riconoscimento di immagini, voce, basi di conoscenza e ricerca).\n<\/li>\n
  3. Servizi per la creazione e la formazione di modelli IA.\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \nDi solito, le persone mescolano intuitivamente i \"bot\" e i \"servizi cognitivi\", poich\u00e9 entrambi i concetti si basano sul principio della comunicazione e nei casi d'uso di bot e servizi ci sono dialoghi. Tuttavia, i chatbot lavorano con parole chiave e trigger, mentre i servizi cognitivi si occupano di richieste arbitrarie che normalmente vengono gestite da esseri umani:\u00a0<\/p>\n

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    \n
    \nI servizi cognitivi sono un altro modo di comunicare con l'utente, aiutando a convertire una richiesta arbitraria in un comando chiaro da inviare successivamente al bot.\u00a0<\/p>\n

    In questo modo, i chatbot sono applicazioni per gestire le richieste, mentre i servizi cognitivi sono strumenti per un'analisi intelligente delle richieste, attivati separatamente ma ai quali pu\u00f2 accedere il chatbot, diventando \"intelligente\".\u00a0<\/p>\n

    Creazione di chatbot<\/h2>\n

    \nLo schema di progettazione consigliato per il bot su Azure \u00e8 il seguente:\u00a0<\/p>\n

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    \n
    \nPer la progettazione e lo sviluppo di bot in Azure, si utilizza     Bot Framework<\/a><\/noindex>. Su GitHub ci sono esempi di bot<\/a><\/noindex>, le funzionalit\u00e0 del framework cambiano, quindi \u00e8 necessario tenere conto della versione SDK utilizzata nei bot.<\/p>\n

    Il framework offre diverse modalit\u00e0 di creazione di bot: tramite codice classico, strumenti da linea di comando o diagrammi a blocchi. Quest'ultima opzione visualizza i dialoghi e pu\u00f2 utilizzare un gestore. Bot Framework Composer<\/a><\/noindex>. \u00c8 stato sviluppato sulla base del Bot Framework SDK come uno strumento di sviluppo visivo, utilizzabile da team interdisciplinari per creare bot.<\/p>\n

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    \n
    \nBot Framework Composer consente di costruire una struttura di dialogo utilizzando blocchi con cui il bot lavorer\u00e0. Inoltre, \u00e8 possibile creare degli attivatori, ovvero parole chiave su cui il bot risponder\u00e0 durante il dialogo. Ad esempio, parole come \"operatore\", \"furto\" oppure \"stop\" e \"basta\".<\/p>\n

    Nel Bot Framework Composer \u00e8 possibile creare un sistema di dialoghi complesso e ramificato, utilizzando Adaptive Dialogs<\/a><\/noindex>. I dialoghi possono sfruttare sia i servizi cognitivi che le schede adattative (Adaptive Cards):<\/p>\n

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    \n
    \nDopo la creazione, \u00e8 possibile distribuire il chatbot all'interno di una sottoscrizione, con uno script preparato automaticamente che genera tutte le risorse necessarie: servizi cognitivi, piano applicativo, Application Insights, database, e cos\u00ec via.<\/p>\n

    QnA Maker<\/h3>\n

    \nPer creare semplici bot basati su database aziendali di domande e risposte, \u00e8 possibile utilizzare il servizio cognitivo QnA Maker. Realizzato come un semplice wizard web, consente di inserire un link a un database aziendale (FAQ Urls) o di utilizzare come base un database di documenti in formato *.doc o *.pdf. Dopo la creazione dell'indice, il bot sar\u00e0 in grado di selezionare autonomamente le risposte pi\u00f9 appropriate alle domande degli utenti.<\/p>\n

    Con QnAMaker \u00e8 anche possibile creare catene di domande di chiarimento con la generazione automatica di pulsanti, arricchire il database di conoscenze con metadati e riaddestrare il servizio durante l'uso.<\/p>\n

    Il servizio pu\u00f2 essere utilizzato come chatbot che implementa solo questa funzione o come parte di un chatbot complesso, che utilizza, a seconda della richiesta, altri servizi di intelligenza artificiale o elementi del Bot Framework.<\/p>\n

    Lavorare con altri servizi cognitivi<\/h2>\n

    \nSulla piattaforma Azure ci sono molti diversi servizi cognitivi. Tecnicamente, si tratta di servizi web autonomi che possono essere invocati dal codice. In risposta, il servizio restituisce un JSON in un formato specifico, che pu\u00f2 essere utilizzato nel chatbot.<\/p>\n

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    \nNei chatbot, di solito possono essere utilizzati i seguenti:<\/p>\n

      \n
    1. Riconoscimento del testo.\n<\/li>\n
    2. Riconoscimento delle categorie di immagini definite dallo sviluppatore con il servizio Custom Vision (caso d'uso: riconoscimento se un dipendente indossa un casco, occhiali protettivi o una maschera).\n<\/li>\n
    3. Riconoscimento facciale (eccellente caso d'uso \u2014 verifica se il volto registrato \u00e8 quello della persona interrogata, o, ad esempio, una foto di un cane o una foto di una persona di un sesso diverso).\n<\/li>\n
    4. Riconoscimento vocale.\n<\/li>\n
    5. Analisi delle immagini.\n<\/li>\n
    6. Traduzione (tutti ricordiamo quanto rumore abbia fatto la traduzione simultanea in Skype).\n<\/li>\n
    7. Verifica ortografica e proposte di correzione degli errori.\n<\/li>\n<\/ol>\n

      <\/p>\n

      LUIS<\/h3>\n

      \nPer la creazione di bot potrebbe anche essere necessario LUIS<\/a><\/noindex> (Language Understanding Intelligent Service). Obiettivi del servizio:<\/p>\n