Silav Habr! Îro em ê nîşanî we bidin ka meriv çawa Azure bikar tîne da ku pirsgirêkên ku bi gelemperî destwerdana mirovî hewce dike çareser bike. Ajan gelek wext derbas dikin ku bersiva heman pirsan didin, bangên têlefonê û peyamên nivîsê digirin. Chatbots ragihandin û naskirinê otomatîk dikin û barê mirovan kêm dikin. Bot di Azure DevOps de jî têne bikar anîn, ku ew destûr didin, mînakî, ku serbestberdan bipejirînin, avakirinan rêvebirin - temaşe bikin, dest pê bikin û rawestînin - rasterast ji Tîmên Slack an Microsoft. Di eslê xwe de, chatbotek hinekî CLI-yê tîne bîra xwe, tenê înteraktîf e, û dihêle ku pêşdebir di çarçoveya nîqaşa chatê de bimîne.
Di vê gotarê de, em ê li ser amûrên ji bo afirandina chatbots biaxivin, nîşan bidin ka ew çawa dikarin bi karûbarên cognitive çêtir bibin, û diyar bikin ka meriv çawa bi karûbarên amadekirî yên di Azure de pêşkeftinê zûtir dike.
Chatbots û karûbarên cognitive: wekhevî çi ne û cûdahî çi ne?
Ji bo afirandina botên di Microsoft Azure de, hûn Karûbarê Azure Bot û Çarçoveya Bot bikar tînin. Ew bi hev re komek nermalava ji bo çêkirin, ceribandin, bicihkirin û rêvebirina botan temsîl dikin, ku dihêle hûn ji modulên amade hem pergalên ragihandinê yên hêsan û hem jî pêşkeftî bi piştgirîya axaftinê, naskirina zimanê xwezayî û kapasîteyên din biafirînin.
Ka em bihesibînin ku hûn hewce ne ku botek hêsan li ser bingeha karûbarek Q&A pargîdanî bicîh bikin an, berevajî vê, bi pergalek ragihandinê ya tevlihev, şaxkirî, botek fonksiyonel biafirînin. Ji bo vê yekê, hûn dikarin çend amûran bikar bînin, ku li sê koman têne dabeş kirin:
- Karûbarên ji bo pêşkeftina bilez a navberên diyalogê (bot).
- Karûbarên hazir ên AI-ê yên amade ji bo rewşên karanîna cihêreng (naskirina nimûne, naskirina axaftinê, bingeha zanînê û lêgerîn).
- Karûbarên ji bo çêkirin û perwerdekirina modelên AI-ê.
Bi gelemperî, mirov bi têgihîştî "botan" û "karûbarên cognitive" tevlihev dikin ji ber ku her du têgeh li ser prensîba danûstendinê ne, û doza karanîna bot û karûbaran diyalogan pêk tîne. Lê chatbots bi keywords û tekeran re dixebitin, û karûbarên cognitive bi daxwazên kêfî yên ku bi gelemperî ji hêla mirovan ve têne çêkirin dixebitin:
Karûbarên cognitive rêyek din a danûstendina bi bikarhêner re ye, ku dibe alîkar ku daxwazek kêfî li fermanek zelal veguherîne û wê ji botê re derbas bike.
Ji ber vê yekê, chatbot serîlêdanên ji bo xebata bi daxwazan in, û karûbarên naskirî amûrên ji bo analîzkirina hişmend a daxwazên ku ji hev cihê têne destpêkirin, lê chatbot dikare bigihîje wan, dibe "aqilmend".
Afirandina chatbots
Diyagrama sêwirana pêşniyarkirî ya ji bo botek li Azure wiha ye:
Ji bo sêwirandin û pêşvebirina botên li Azure, bikar bînin . Li ser GitHub heye , kapasîteyên çarçoveyê diguhezin, ji ber vê yekê pêdivî ye ku meriv guhertoya SDK-ya ku di botan de tê bikar anîn hesab bike.
Çarçove ji bo afirandina botan gelek vebijarkan peyda dike: bikaranîna koda klasîk, amûrên rêzika fermanê an nexşeyên herikandinê. Vebijarka paşîn diyalogan xuya dike; ji bo vê yekê hûn dikarin rêveberê bikar bînin . Ew li ser Bot Framework SDK-ê wekî amûrek pêşkeftina dîtbarî hate çêkirin ku tîmên cross-dîsîplîn dikarin bikar bînin da ku botan biafirînin.
Bot Framework Composer dihêle hûn blokan bikar bînin da ku avahiyek diyalogê biafirînin ku dê bot pê re bixebite. Digel vê yekê, hûn dikarin teşqeleyan biafirînin, ango peyvên sereke yên ku bot dê di dema diyalogê de bertek nîşan bide. Bo nimûne, peyvên "operator", "dizî" an "raweste" û "têra xwe".
Di Bot Framework Composer de, hûn dikarin pergalên diyalogê yên tevlihev bi kar bînin . Diyalog dikarin hem karûbarên zanînê û hem jî kartên bûyerê (Kartên Adaptive) bikar bînin:
Piştî afirandinê, hûn dikarin chatbot-ê di abonetiyê de bicîh bikin, û skrîptek bixweber amadekirî dê hemî çavkaniyên pêwîst biafirîne: Karûbarên naskirî, plansaziya Serlêdanê, Nêrînên Serlêdanê, databas û hwd.
QnA Maker
Ji bo afirandina botên hêsan ên li ser bingeha databasên Q&A pargîdanî, hûn dikarin karûbarê cognitive QnA Maker bikar bînin. Wekî sêrbazek webê ya hêsan hatî bicîh kirin, ew dihêle hûn zencîreyek bi bingehek zanîna pargîdanî (FAQ Urls) têkevin an jî databasek belgeyê di forma *.doc an *.pdf de wekî bingeh bikar bînin. Piştî çêkirina îndeksê, bot dê bixweber bersivên herî maqûl ên pirsên bikarhêner hilbijêrin.
Bi karanîna QnAMaker, hûn dikarin zincîreyên zelalkirina pirsan bi çêkirina otomatîkî ya bişkokan re jî biafirînin, bingeha zanînê bi metadata re temam bikin, û di dema karanîna karûbarê de bêtir perwerde bikin.
Karûbar dikare wekî chatbotek ku tenê vê fonksiyonê pêk tîne, an jî wekî beşek ji chatbotek tevlihev a ku, li gorî daxwazê, karûbarên din ên AI-ê an hêmanên Çarçoveya Botê bikar tîne, were bikar anîn.
Bi karûbarên din ên naskirî re dixebitin
Li ser platforma Azure gelek karûbarên naskirî yên cihêreng hene. Ji hêla teknîkî ve, ev karûbarên malperê yên serbixwe ne ku dikarin ji kodê werin gazî kirin. Di bersivê de, karûbar json bi rengek diyarkirî dişîne, ku dikare di chatbotê de were bikar anîn.
Bikaranîna herî gelemperî ya chatbots ev in:
- Naskirina nivîsê.
- Naskirina kategoriyên wêneyan ên Karûbarê Xweseriya Vîzyonê ya ku ji hêla pêşdebir ve hatî diyar kirin (doza hilberandinê: naskirina ka karmendek şûşek hişk, çîçek an maskek li xwe kiriye).
- Naskirina rû (dozek karanîna hêja ev e ku meriv kontrol bike ka kesê ku lê lêkolîn tê kirin rûyê xwe şandiye, an, bêje, wêneyek kûçikek an wêneyek kesek ji zayendek cûda).
- naskirina axaftinê.
- Analîzkirina wêneyê.
- Werger (em hemûyan di bîra me de ye ku wergera hevdemî ya di Skype de çiqas deng çêdibe).
- Kontrola rastnivîsê û pêşniyarên ji bo rastkirina xeletiyan.
LUIS
Di heman demê de, ji bo afirandina botan dibe ku hûn hewce bibin (Ziman Têgihîştina Xizmeta Aqilmend). Armancên xizmetê:
- Tesbît bikin ka daxuyaniya bikarhêner watedar e û gelo bersiva botê hewce ye.
- Hewldanên ji bo veguheztina axaftina bikarhêner (nivîsar) li fermanên ku ji botê têne fam kirin kêm bikin.
- Armanc / mebestên bikarhêner ên rastîn pêşbînî bikin û ji hevokên di diyalogê de têgihiştinên sereke derxînin.
- Destûr bidin pêşdebir ku botê bi tenê çend mînakên naskirina wateyê û paşê perwerdehiya zêde ya botê di dema xebitandinê de bikar bîne.
- Pêşvebir çalak bike ku dîtbariyê bikar bîne da ku qalîteya veguheztina fermanê binirxîne.
- Di naskirina armanca rastîn de di pêşveçûnên zêde de bibin alîkar.
Di rastiyê de, armanca sereke ya LUIS ev e ku bi îhtîmalek diyar fêm bike ka bikarhêner mebest çi ye û daxwazek xwezayî veguherîne fermanek aheng. Ji bo naskirina nirxên lêpirsînê, LUIS komek mebest (wate, mebest) û saziyan bikar tîne (an ji hêla pêşdebiran ve hatî mîheng kirin, an jî "domayên" hatine girtin û pêş-avakirin - hin pirtûkxaneyên amade yên hevokên standard ên ku ji hêla Microsoft ve hatine amadekirin).
Mînakek hêsan: we botek heye ku pêşbîniya hewayê dide we. Ji bo wî, mebest dê wergerandina daxwazek xwezayî li "çalakiyek" be - daxwazek ji bo pêşbîniya hewayê, û sazî dê dem û cîh bin. Li vir nexşeyek heye ku meriv çawa niyeta CheckWeather ji bo botek wusa dixebite.
Niyeta
Essence
Mînaka pirsek xwezayî
CheckWeather
{"type": "cih", "entity": "moscow"}
{"type": "builtin.datetimeV2.date", "entity": "pêşeroj","resolution":"2020-05-30"}
Sibe li Moskowê hewa wê çawa be?
CheckWeather
{ "type": "Date_range", "entity": "vê hefteyê" }
Pêşbîniya dawiya vê hefteyê nîşanî min bide
Ji bo berhevkirina QnA Maker û LUIS hûn dikarin bikar bînin .
Dema ku hûn bi QnA Maker re dixebitin û daxwazek ji bikarhênerek werdigirin, pergal destnîşan dike ku ji sedî îhtîmala bersiva QnA bi daxwazê re li hev dike. Ger îhtîmalek zêde be, bikarhêner bi tenê ji bingeha zanîna pargîdanî bersivek tê dayîn; heke ew kêm be, daxwaz dikare ji bo zelalkirinê ji LUIS re were şandin. Bikaranîna Dispatcher destûrê dide we ku hûn vê mantiqê bername nekin, lê bixweber vê qeraxa veqetandina daxwazan diyar bikin û zû wan belav bikin.
Ceribandin û weşandina botê
Serlêdanek din a herêmî ji bo ceribandinê tê bikar anîn, . Bi karanîna emulatorê, hûn dikarin bi botê re têkilî daynin û peyamên ku ew dişîne û distîne kontrol bikin. Emûlator peyaman wekî ku ew ê di navgînek danûstendina tevneyê de xuya bibin destnîşan dike û dema ku botê dişîne daxwaz û bersivên JSON tomar dike.
Mînakek karanîna emulatorê di vê demoyê de tê pêşkêş kirin, ku çêkirina arîkarek virtual ji bo BMW nîşan dide. Vîdyo di heman demê de behsa bilezkerên nû yên ji bo afirandina chatbots dike - şablon:
Di afirandina chatbotên xwe de hûn dikarin şablonan jî bikar bînin.
Şablon dihêlin ku hûn fonksiyonên botê yên standard ji nû ve nenivîsin, lê koda amade wekî "kêrhatî" zêde bikin. Nimûneyek dikare bi salnameyê re xebitîn, randevûyan, hwd. Koda jêhatîbûnên amade li ser github.
Ceribandin serketî bû, bot amade ye, û naha pêdivî ye ku were weşandin û kanal were girêdan. Weşan bi karanîna Azure ve tête kirin, û peyamber an torên civakî dikarin wekî kanal werin bikar anîn. Ger kanala we ya pêwîst ji bo têketina daneyê tune be, hûn dikarin wê di civata têkildar a li ser GitHab de bigerin.
Di heman demê de, ji bo afirandina chatbotek bêkêmasî wekî navgînek ji bo danûstendina bi bikarhêner û karûbarên naskirî re, bê guman hûn ê hewceyê karûbarên din ên Azure, wek databas, bê server (Fonksiyonên Azure), û her weha karûbarên LogicApp û, dibe ku , Event Grid.
Nirxandin û analîz
Ji bo nirxandina danûstendina bikarhêner, hûn dikarin hem analîtîkên çêkirî yên Karûbarê Azure Bot û hem jî karûbarê taybetî ya Serlêdana Insights bikar bînin.
Wekî encamek, hûn dikarin li ser bingeha pîvanên jêrîn agahdarî berhev bikin:
- Di dema hilbijartî de çend bikarhêner ji kanalên cihêreng gihîştine botê.
- Çend bikarhênerên ku peyamek şandin paşê vegeriyan û yekî din şandin.
- Di dema navberê ya diyarkirî de bi karanîna her kanalê çend çalakî hatin şandin û wergirtin.
Bi karanîna Application Insights, hûn dikarin her serîlêdana li Azure û, nemaze, chatbots bişopînin, daneyên zêde di derbarê tevgera bikarhêner, barkirin û reaksiyonên chatbotê de bistînin. Divê were zanîn ku karûbarê Application Insights di portalê Azure de navbeynkariya xwe heye.
Her weha hûn dikarin daneyên ku bi navgîniya vê karûbarê ve hatî berhev kirin bikar bînin da ku di PowerBI de dîmen û raporên analîtîk ên zêde biafirînin. Mînaka rapor û şablonek wusa ji bo PowerBI dikare were girtin .
Spas ji bo bala we hemûyan! Di vê gotarê de me bikar anî ji webinar ji hêla mîmarê Microsoft Azure Anna Fenyushina "Gava ku mirov wext tune. Meriv çawa 100% chatbot û karûbarên zanînê bikar tîne da ku pêvajoyên rûtîn bixweber bike", li wir me bi zelalî nîşan da ka chatbots li Azure çi ne û senaryoyên karanîna wan çi ne, û her weha destnîşan kir ka meriv çawa di 15 hûrdeman de botek di QnA Maker de çêdike û çawa avahiya pirsê di LUIS de tê deşîfrekirin.
Me ev webinar wekî beşek ji maratona serhêl ji bo pêşdebiran Dev Bootcamp çêkir. Ew li ser hilberên ku pêşveçûnê lez dikin û hin barê xebata rûtîn ji xebatkarên pargîdaniyê re bi karanîna amûrên otomasyonê û modulên Azure-yên pêş-sazkirî yên amade vedigirin bû. Tomarên webinarên din ên ku di maratonê de cih digirin li ser lînkên jêrîn hene:
-
Em li ser pêşkeftin û kapasîteyên nû yên karûbarê Azure DevOps diaxivin. Em her pênc hêmanên wê yên sereke bi hûrgulî analîz dikin û ka karûbar çawa alîkariya rêxistina pêşkeftina nermalava pîşesaziyê dike. Pêşkêşker: Vladimir Gusarov Microsoft MVP.
Em difikirin ka meriv çawa ji bo her zimanên bernamesaziyê bi karanîna lûleyên pir-qonaxa YAML ve nêzîkatiya "civînê wekî kod" bicîh tîne. Pêşkêşker: Vladimir Gusarov Microsoft MVP.
Em nîqaş dikin ka meriv çawa stratejiyên ji bo hilanîna koda çavkaniya nermalavê pêşve dixe û meriv çawa pergalên hilanîna guhertoyê bi karanîna Azure Repos bikar tîne. Pêşkêşker: Vladimir Gusarov Microsoft MVP.
Em di pêşkeftin û sepana pratîkî ya amûra WhiteSource de teknîkên rêveberiya çavkaniya vekirî destnîşan dikin. Em li ser lêgerîna qelsbûnê di hêmanên çavkaniya vekirî de û parastina paqijiya destûrnameyê bi karanîna WhiteSource diaxivin. Pêşkêşker: Diana Lisbaron, Rêveberê Sales WhiteSource, û Daria Oreshkina, Kontrola Webê, belavkerê fermî yê WhiteSource li Rûsyayê.
Source: www.habr.com