हामी Azure सेवाहरू प्रयोग गरेर विकासलाई गति दिन्छौं: हामी प्लेटफर्म प्रयोग गरेर च्याटबटहरू र संज्ञानात्मक सेवाहरू सिर्जना गर्छौं

नमस्ते, Habr! आज हामी तपाईलाई देखाउने छौँ कसरी Azure प्रयोग गर्ने समस्याहरू समाधान गर्न जुन सामान्यतया मानव हस्तक्षेप आवश्यक छ। एजेन्टहरूले उही प्रश्नहरूको जवाफ दिन, फोन कलहरू र पाठ सन्देशहरू ह्यान्डल गर्न धेरै समय खर्च गर्छन्। च्याटबटहरूले सञ्चार र पहिचानलाई स्वचालित बनाउँछ र मानिसहरूमा बोझ कम गर्छ। बटहरू Azure DevOps मा पनि प्रयोग गरिन्छ, जहाँ तिनीहरूले अनुमति दिन्छ, उदाहरणका लागि, रिलीजहरू अनुमोदन गर्न, निर्माणहरू प्रबन्ध गर्न - हेर्नुहोस्, सुरु गर्नुहोस् र रोक्नुहोस् - सीधा Slack वा Microsoft Teams बाट। संक्षेपमा, एक च्याटबोटले केहि हदसम्म CLI को सम्झना दिलाउँछ, केवल अन्तरक्रियात्मक, र विकासकर्तालाई च्याट छलफलको सन्दर्भमा रहन अनुमति दिन्छ।

यस लेखमा, हामी च्याटबटहरू सिर्जना गर्ने उपकरणहरूको बारेमा कुरा गर्नेछौं, तिनीहरूलाई संज्ञानात्मक सेवाहरूको साथ कसरी सुधार गर्न सकिन्छ, र Azure मा तयार सेवाहरूको साथ विकासलाई कसरी गति दिने भनेर वर्णन गर्नेछौं।

च्याटबट र संज्ञानात्मक सेवाहरू: के समानताहरू छन् र के भिन्नताहरू छन्?

Microsoft Azure मा बटहरू सिर्जना गर्न, तपाईंले Azure Bot Service र Bot Framework प्रयोग गर्नुहुन्छ। सँगै तिनीहरूले बटहरू निर्माण, परीक्षण, डिप्लोइङ र प्रशासित गर्नका लागि सफ्टवेयरको सेट प्रतिनिधित्व गर्छन्, जसले तपाईंलाई भाषण समर्थन, प्राकृतिक भाषा पहिचान र अन्य क्षमताहरूका साथ सरल र उन्नत सञ्चार प्रणालीहरू दुवै रेडिमेड मोड्युलहरूबाट सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ।

मानौं कि तपाईंले कर्पोरेट Q&A सेवामा आधारित साधारण बोट लागू गर्न आवश्यक छ वा, यसको विपरीत, जटिल, शाखायुक्त सञ्चार प्रणालीको साथ कार्यात्मक बोट सिर्जना गर्नुहोस्। यो गर्नका लागि, तपाइँ तीन समूहहरूमा विभाजित धेरै उपकरणहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ: 

1. संवाद इन्टरफेस (बट्स) को द्रुत विकासको लागि सेवाहरू।
2. विभिन्न प्रयोग केसहरू (ढाँचा पहिचान, वाक् पहिचान, ज्ञान आधार र खोज) को लागि तयार-बनाएको संज्ञानात्मक एआई सेवाहरू।
3. एआई मोडेलहरू सिर्जना र प्रशिक्षणको लागि सेवाहरू।

सामान्यतया, मानिसहरूले सहज रूपमा "बोटहरू" र "संज्ञानात्मक सेवाहरू" लाई भ्रमित गर्छन् किनभने दुवै अवधारणाहरू सञ्चारको सिद्धान्तमा आधारित हुन्छन्, र बटहरू र सेवाहरूको प्रयोगमा संवादहरू समावेश हुन्छन्। तर च्याटबटहरूले कुञ्जी शब्दहरू र ट्रिगरहरूसँग काम गर्दछ, र संज्ञानात्मक सेवाहरूले मनमानी अनुरोधहरूसँग काम गर्दछ जुन सामान्यतया मानिसहरूद्वारा प्रशोधन गरिन्छ: 

संज्ञानात्मक सेवाहरू प्रयोगकर्तासँग कुराकानी गर्ने अर्को तरिका हो, एक स्वेच्छाचारी अनुरोधलाई स्पष्ट आदेशमा रूपान्तरण गर्न र बोटमा पास गर्न मद्दत गर्ने। 

यसरी, च्याटबटहरू अनुरोधहरूसँग काम गर्ने अनुप्रयोगहरू हुन्, र संज्ञानात्मक सेवाहरू अनुरोधहरूको बुद्धिमानी विश्लेषणका लागि उपकरणहरू हुन् जुन छुट्टै लन्च गरिएका छन्, तर जसमा च्याटबटले पहुँच गर्न सक्छ, "बुद्धिमान" बन्न सक्छ। 

च्याटबटहरू सिर्जना गर्दै

Azure मा बोटको लागि सिफारिस गरिएको डिजाइन रेखाचित्र निम्नानुसार छ: 

Azure मा बटहरू डिजाइन र विकास गर्न, प्रयोग गर्नुहोस् बोट फ्रेमवर्क। GitHub मा उपलब्ध छ बट्स को उदाहरण, ढाँचाको क्षमताहरू परिवर्तन हुन्छ, त्यसैले बटहरूमा प्रयोग हुने SDK को संस्करणलाई ध्यानमा राख्न आवश्यक छ।

फ्रेमवर्कले बटहरू सिर्जना गर्नका लागि धेरै विकल्पहरू प्रदान गर्दछ: क्लासिक कोड, कमाण्ड लाइन उपकरण वा फ्लोचार्टहरू प्रयोग गरेर। अन्तिम विकल्पले संवादहरू कल्पना गर्दछ; यसको लागि तपाइँ प्रबन्धक प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ बट फ्रेमवर्क कम्पोजर। यो Bot Framework SDK मा दृश्य विकास उपकरणको रूपमा बनाइएको थियो जुन क्रस-अनुशासनात्मक टोलीहरूले बटहरू सिर्जना गर्न प्रयोग गर्न सक्छन्।

बट फ्रेमवर्क कम्पोजरले तपाईंलाई संवाद संरचना सिर्जना गर्न ब्लकहरू प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ जससँग बोटले काम गर्नेछ। थप रूपमा, तपाइँ ट्रिगरहरू सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ, त्यो हो, किवर्डहरू जसमा बटले संवादको क्रममा प्रतिक्रिया गर्नेछ। उदाहरणका लागि, शब्दहरू "अपरेटर", "चोरी" वा "रोक्नुहोस्" र "पर्याप्त"।

Bot Framework Composer मा, तपाईं प्रयोग गरेर जटिल संवाद प्रणालीहरू सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ अनुकूलन संवादहरू। संवादहरूले संज्ञानात्मक सेवाहरू र घटना कार्डहरू (अनुकूलन कार्डहरू) दुवै प्रयोग गर्न सक्छन्:

सिर्जना पछि, तपाईंले च्याटबोटलाई सदस्यतामा डिप्लोय गर्न सक्नुहुन्छ, र स्वचालित रूपमा तयार गरिएको स्क्रिप्टले सबै आवश्यक स्रोतहरू सिर्जना गर्नेछ: संज्ञानात्मक सेवाहरू, अनुप्रयोग योजना, अनुप्रयोग इनसाइटहरू, डाटाबेस, र यस्तै अन्य।

QnA निर्माता

कर्पोरेट Q&A डाटाबेसहरूमा आधारित सरल बटहरू सिर्जना गर्न, तपाईंले QnA Maker संज्ञानात्मक सेवा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। साधारण वेब विजार्डको रूपमा लागू गरिएको, यसले तपाईंलाई कर्पोरेट ज्ञान आधार (FAQ Urls) मा लिङ्क इनपुट गर्न वा आधारको रूपमा *.doc वा *.pdf ढाँचामा कागजात डेटाबेस प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ। अनुक्रमणिका सिर्जना गरेपछि, बोटले स्वचालित रूपमा प्रयोगकर्ताका प्रश्नहरूको सबैभन्दा उपयुक्त जवाफहरू चयन गर्नेछ।

QnAMaker प्रयोग गरेर, तपाइँ बटनहरूको स्वचालित सिर्जनाको साथ स्पष्ट प्रश्नहरूको चेनहरू पनि सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ, मेटाडेटाको साथ ज्ञानको आधारलाई पूरक बनाउन सक्नुहुन्छ, र प्रयोगको क्रममा सेवालाई थप तालिम दिन सक्नुहुन्छ।

सेवालाई एक च्याटबोटको रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ जसले केवल यो एक प्रकार्य लागू गर्दछ, वा अनुरोधको आधारमा, अन्य एआई सेवाहरू वा बोट फ्रेमवर्कका तत्वहरू प्रयोग गर्ने जटिल च्याटबोटको भागको रूपमा।

अन्य संज्ञानात्मक सेवाहरूसँग काम गर्दै

Azure प्लेटफर्ममा धेरै फरक संज्ञानात्मक सेवाहरू छन्। प्राविधिक रूपमा, यी स्वतन्त्र वेब सेवाहरू हुन् जुन कोडबाट कल गर्न सकिन्छ। जवाफमा, सेवाले निश्चित ढाँचाको json पठाउँछ, जुन च्याटबोटमा प्रयोग गर्न सकिन्छ।

च्याटबटहरूको सबैभन्दा सामान्य प्रयोगहरू निम्न हुन्:

1. पाठ पहिचान गर्दै।
2. विकासकर्ता-परिभाषित कस्टम भिजन सेवा छवि कोटीहरूको पहिचान (उत्पादन केस: कर्मचारीले कडा टोपी, चश्मा वा मास्क लगाएको छ कि छैन भनेर पहिचान)।
3. अनुहार पहिचान (उत्कृष्ट प्रयोग केसले जाँच गरिरहेको व्यक्तिले आफ्नै अनुहार, वा, कुकुरको फोटो वा फरक लिङ्गको व्यक्तिको फोटो पोस्ट गरेको छ कि छैन भनेर जाँच गरिरहेको छ)।
4. बोली पहिचान।
5. छवि विश्लेषण।
6. अनुवाद (हामी सबैलाई याद छ कि स्काइपमा एक साथ अनुवादको कारण कति शोर भयो)।
7. हिज्जे जाँच र त्रुटिहरू सुधार गर्न सुझावहरू।

लुइस

साथै, बटहरू सिर्जना गर्न तपाईंलाई आवश्यक पर्दछ लुइस (भाषा बुझ्न बुद्धिमानी सेवा)। सेवा उद्देश्यहरू:

• प्रयोगकर्ताको कथन अर्थपूर्ण छ कि छैन र बटको प्रतिक्रिया आवश्यक छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्नुहोस्।
• प्रयोगकर्ताको बोली (पाठ) लाई बोटले बुझ्न सक्ने आदेशहरूमा ट्रान्सक्राइब गर्ने प्रयासहरू घटाउनुहोस्।
• साँचो प्रयोगकर्ता लक्ष्यहरू/उद्देश्यहरू भविष्यवाणी गर्नुहोस् र संवादमा वाक्यांशहरूबाट मुख्य अन्तर्दृष्टिहरू निकाल्नुहोस्।
• विकासकर्तालाई अर्थ पहिचानका केही उदाहरणहरू र सञ्चालनको क्रममा बोटको पछिल्ला थप प्रशिक्षणहरू प्रयोग गरेर बोट सुरु गर्न अनुमति दिनुहोस्।
• आदेश ट्रान्सक्रिप्शनको गुणस्तर मूल्याङ्कन गर्न दृश्यावलोकन प्रयोग गर्न विकासकर्तालाई सक्षम पार्नुहोस्।
• साँचो लक्ष्य पहिचानमा वृद्धिशील सुधारहरूमा सहयोग गर्नुहोस्।

वास्तवमा, LUIS को मुख्य लक्ष्य भनेको निश्चित सम्भाव्यताका साथ प्रयोगकर्ताको मतलब बुझ्नु र प्राकृतिक अनुरोधलाई सामंजस्यपूर्ण आदेशमा रूपान्तरण गर्नु हो। क्वेरी मानहरू पहिचान गर्न, LUIS ले उद्देश्य (अर्थ, इरादा) र संस्थाहरूको सेट प्रयोग गर्दछ (कि त विकासकर्ताहरूद्वारा पूर्व-कन्फिगर गरिएको, वा लिइएको र पूर्व-गठित "डोमेनहरू" - माइक्रोसफ्टले तयार पारेका मानक वाक्यांशहरूको केही तयार-निर्मित पुस्तकालयहरू)। 

एउटा साधारण उदाहरण: तपाईंसँग एउटा बोट छ जसले तपाईंलाई मौसमको पूर्वानुमान दिन्छ। उसको लागि, आशय एक "कार्य" मा एक प्राकृतिक अनुरोध को अनुवाद हुनेछ - एक मौसम पूर्वानुमान को लागी अनुरोध, र संस्थाहरु समय र स्थान हुनेछ। यस्तो बोटको लागि CheckWeather उद्देश्यले कसरी काम गर्छ भन्ने चित्र यहाँ छ।

इरादा
सार
प्राकृतिक प्रश्नको उदाहरण

मौसम जाँच गर्नुहोस्
{"type": "location", "entity": "moscow"}
{"type": "builtin.datetimeV2.date", "entity": "future","resolution":"2020-05-30"}
मस्को मा भोलि मौसम कस्तो हुनेछ?

मौसम जाँच गर्नुहोस्
{ "type": "date_range", "entity": "यो सप्ताहन्त" }
मलाई यो सप्ताहन्तको लागि पूर्वानुमान देखाउनुहोस्

QnA मेकर र LUIS संयोजन गर्न तपाईंले प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ प्रेषक. 

जब तपाइँ QnA Maker सँग काम गर्नुहुन्छ र प्रयोगकर्ताबाट अनुरोध प्राप्त गर्नुहुन्छ, प्रणालीले QnA बाट उत्तरले अनुरोधसँग मेल खाने सम्भावनाको प्रतिशत निर्धारण गर्दछ। यदि सम्भावना उच्च छ भने, प्रयोगकर्तालाई केवल कर्पोरेट ज्ञान आधारबाट जवाफ दिइन्छ; यदि यो कम छ भने, अनुरोध स्पष्टीकरणको लागि LUIS मा पठाउन सकिन्छ। डिस्प्याचरको प्रयोगले तपाईंलाई यो तर्क कार्यक्रम गर्न अनुमति दिन्छ, तर अनुरोधहरूको विभाजनको यो किनारा स्वचालित रूपमा निर्धारण गर्न र तिनीहरूलाई छिटो वितरण गर्न।

बटको परीक्षण र प्रकाशन

अर्को स्थानीय अनुप्रयोग परीक्षणको लागि प्रयोग गरिन्छ, बट फ्रेमवर्क इमुलेटर। इमुलेटर प्रयोग गरेर, तपाईं बोटसँग कुराकानी गर्न सक्नुहुन्छ र यसले पठाउने र प्राप्त गर्ने सन्देशहरू जाँच गर्न सक्नुहुन्छ। इमुलेटरले वेब च्याट इन्टरफेसमा देखा पर्ने सन्देशहरू प्रदर्शन गर्दछ र बोटलाई सन्देश पठाउँदा JSON अनुरोधहरू र प्रतिक्रियाहरू लग गर्दछ।

इमुलेटर प्रयोग गर्ने उदाहरण यस डेमोमा प्रस्तुत गरिएको छ, जसले BMW को लागि भर्चुअल सहायकको सिर्जना देखाउँछ। भिडियोले च्याटबटहरू - टेम्प्लेटहरू सिर्जना गर्नका लागि नयाँ गतिवर्धकहरूको बारेमा पनि कुरा गर्दछ:

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

तपाइँ तपाइँको च्याटबटहरू सिर्जना गर्दा टेम्प्लेटहरू पनि प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। 
टेम्प्लेटहरूले तपाईंलाई मानक बट प्रकार्यहरू नयाँ लेख्न अनुमति दिन्छ, तर "सीप" को रूपमा रेडिमेड कोड थप्न। एउटा उदाहरण क्यालेन्डरसँग काम गर्ने, भेटघाटहरू गर्ने आदि हुन सक्छ। तयार सीपहरूको कोड प्रकाशित github मा।

परीक्षण सफल भयो, बोट तयार छ, र अब यसलाई प्रकाशित गर्न र च्यानलहरू जडान गर्न आवश्यक छ। प्रकाशन Azure प्रयोग गरी गरिन्छ, र सन्देशवाहकहरू वा सामाजिक नेटवर्कहरू च्यानलहरूको रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। यदि तपाइँसँग डाटा प्रविष्ट गर्न आवश्यक च्यानल छैन भने, तपाइँ GitHab मा सम्बन्धित समुदायमा यसको खोजी गर्न सक्नुहुन्छ। 

साथै, प्रयोगकर्ता र संज्ञानात्मक सेवाहरूसँग सञ्चार गर्नको लागि इन्टरफेसको रूपमा पूर्ण च्याटबट सिर्जना गर्न, तपाइँलाई पक्कै पनि डाटाबेस, सर्भरलेस (Azure प्रकार्यहरू), साथै LogicApp सेवाहरू र सम्भवतः थप Azure सेवाहरू चाहिन्छ। , घटना ग्रिड।

मूल्याङ्कन र विश्लेषण

प्रयोगकर्ता अन्तरक्रियाको मूल्याङ्कन गर्न, तपाईं Azure Bot सेवा र विशेष एप्लिकेसन इनसाइट्स सेवाको निर्मित-इन विश्लेषणहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।

नतिजाको रूपमा, तपाइँ निम्न मापदण्डहरूमा आधारित जानकारी सङ्कलन गर्न सक्नुहुन्छ:

• चयन गरिएको अवधिमा कति प्रयोगकर्ताहरूले विभिन्न च्यानलहरूबाट बट पहुँच गरे।
• एक सन्देश पठाउने कति प्रयोगकर्ताहरू पछि फर्केर अर्को पठाए।
• निर्दिष्ट समय अन्तरालमा प्रत्येक च्यानल प्रयोग गरेर कति कार्यहरू पठाइयो र प्राप्त गरियो।

एप्लिकेसन इनसाइट्स प्रयोग गरेर, तपाइँ Azure मा कुनै पनि अनुप्रयोग अनुगमन गर्न सक्नुहुन्छ र, विशेष गरी, च्याटबटहरू, प्रयोगकर्ता व्यवहार, लोड र च्याटबोट प्रतिक्रियाहरू बारे थप डेटा प्राप्त गर्दै। यो नोट गर्नुपर्दछ कि एप्लिकेसन इनसाइट्स सेवाको Azure पोर्टलमा यसको आफ्नै इन्टरफेस छ।

तपाईंले PowerBI मा अतिरिक्त भिजुअलाइजेसन र विश्लेषणात्मक रिपोर्टहरू सिर्जना गर्न यो सेवा मार्फत सङ्कलन गरिएको डाटा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। PowerBI को लागि यस्तो रिपोर्ट र टेम्प्लेटको उदाहरण लिन सकिन्छ यहाँ.

तपाईंको ध्यानको लागि सबैलाई धन्यवाद! यस लेखमा हामीले प्रयोग गर्यौं सामग्री Microsoft Azure आर्किटेक्ट अन्ना फेनुशिना द्वारा वेबिनारबाट "जब मानिसहरूसँग समय हुँदैन। कसरी 100% नियमित प्रक्रियाहरू स्वचालित गर्न च्याटबटहरू र संज्ञानात्मक सेवाहरू प्रयोग गर्ने”, जहाँ हामीले Azure मा च्याटबटहरू के हुन् र तिनीहरूको प्रयोगका लागि परिदृश्यहरू के हुन् भनेर स्पष्ट रूपमा देखायौं, र कसरी 15 मिनेटमा QnA Maker मा बोट सिर्जना गर्ने र कसरी गर्ने भनेर पनि प्रदर्शन गर्‍यौं। क्वेरी संरचना LUIS मा व्याख्या गरिएको छ। 

हामीले यो वेबिनार डेभलपर देव बुटक्याम्पका लागि अनलाइन म्याराथनको भागको रूपमा बनायौं। यो उत्पादनहरूको बारेमा थियो जसले विकासलाई गति दिन्छ र कम्पनीका कर्मचारीहरूबाट स्वचालन उपकरणहरू र पूर्व-कन्फिगर गरिएको Azure मोड्युलहरू प्रयोग गरेर केही नियमित कार्यभारलाई राहत दिन्छ। म्याराथनमा समावेश अन्य वेबिनारहरूको रेकर्डिङ निम्न लिङ्कहरूमा उपलब्ध छन्:

• Azure DevOps कुनै पनि भाषामा र कुनै पनि प्लेटफर्मको लागि, DevOps अभ्यासहरू प्रयोग गरेर पूर्ण विकास चक्र व्यवस्थित गर्ने माध्यमको रूपमा। 
  हामी Azure DevOps सेवाको विकास र नयाँ क्षमताहरूको बारेमा कुरा गर्छौं। हामी यसका सबै पाँचवटा मुख्य कम्पोनेन्टहरू र कसरी सेवाले औद्योगिक सफ्टवेयर विकासको संगठनलाई मद्दत गर्छ भनेर विस्तृत रूपमा विश्लेषण गर्छौं। प्रस्तुतकर्ता: व्लादिमीर गुसारोभ माइक्रोसफ्ट MVP।
• Azure पाइपलाइनहरू प्रयोग गरेर CI/CD को संगठन
  हामी बहु-चरणीय YAML पाइपलाइनहरू प्रयोग गरेर कुनै पनि प्रोग्रामिङ भाषाहरूको लागि "कोडको रूपमा विधानसभा" दृष्टिकोण कसरी लागू गर्ने भनेर विचार गर्छौं। प्रस्तुतकर्ता: व्लादिमीर गुसारोभ माइक्रोसफ्ट MVP।
• Azure Repos प्रयोग गरेर उत्पादनमा उत्पादनको बहु संस्करणहरूलाई एकै साथ समर्थन गर्ने अभ्यासहरू
  हामी कसरी सफ्टवेयर स्रोत कोड भण्डारण गर्ने रणनीतिहरू विकास गर्ने र Azure Repos प्रयोग गरी संस्करण भण्डारण प्रणालीहरू कसरी प्रयोग गर्ने भनेर छलफल गर्छौं। प्रस्तुतकर्ता: व्लादिमीर गुसारोभ माइक्रोसफ्ट MVP।
• सेतो स्रोत। सुरक्षित खुला स्रोत पुस्तकालयहरूको निगरानी 
  हामी व्हाइटसोर्स उपकरणको विकास र व्यावहारिक अनुप्रयोगमा खुला स्रोत व्यवस्थापन प्रविधिहरू परिचय गर्छौं। हामी खुला स्रोत कम्पोनेन्टहरूमा कमजोरीहरू खोज्ने र WhiteSource प्रयोग गरेर इजाजतपत्र शुद्धता कायम गर्ने बारे कुरा गर्छौं। प्रस्तुतकर्ताहरू: डायना लिस्बारोन, सेल्स व्हाइटसोर्सका निर्देशक, र डारिया ओरेशकिना, वेब कन्ट्रोल, रूसमा व्हाइटसोर्सको आधिकारिक वितरक।

स्रोत: www.habr.com