هيلو، حبر! اڄ اسان توهان کي ڏيکارينداسين ته Azure ڪيئن استعمال ڪجي مسئلا حل ڪرڻ لاءِ جيڪي عام طور تي انساني مداخلت جي ضرورت هونديون آهن. ايجنٽ گهڻو وقت گذاريندا آهن ساڳئي سوالن جا جواب ڏيڻ، فون ڪالز ۽ ٽيڪسٽ پيغامن کي سنڀالڻ ۾. چيٽ بوٽس پاڻمرادو رابطي ۽ سڃاڻڻ ۽ ماڻهن تي بار گھٽائي ٿو. بوٽس پڻ Azure DevOps ۾ استعمال ڪيا ويا آهن، جتي اهي اجازت ڏين ٿا، مثال طور، رليز کي منظور ڪرڻ، تعميرات کي منظم ڪرڻ - ڏسو، شروع ڪريو ۽ اسٽاپ - سڌو سنئون Slack يا Microsoft ٽيمن کان. جوهر ۾، هڪ چيٽ بوٽ ڪنهن حد تائين CLI جي ياد ڏياريندو آهي، صرف انٽرايڪٽو، ۽ ڊولپر کي اجازت ڏئي ٿو ته چيٽ جي بحث جي حوالي سان.
هن آرٽيڪل ۾، اسان چيٽ بوٽس ٺاهڻ لاءِ اوزارن بابت ڳالهائينداسين، ڏيکارينداسين ته ڪيئن انهن کي بهتر ڪري سگهجي ٿو سنجيدگي واري خدمتن سان، ۽ بيان ڪنداسين ته ڪيئن تيزيءَ سان ترقي ڪري سگهجي Azure ۾ تيار ڪيل خدمتن سان.
چيٽ بوٽس ۽ سنجيدگي واريون خدمتون: ڇا هڪجهڙائي آهي ۽ ڇا فرق آهي؟
Microsoft Azure ۾ بوٽ ٺاهڻ لاءِ، توهان Azure Bot سروس ۽ Bot فريم ورڪ استعمال ڪريو ٿا. گڏو گڏ اهي بوٽن جي تعمير، جانچ، ترتيب ڏيڻ ۽ انتظام ڪرڻ لاء سافٽ ويئر جي هڪ سيٽ جي نمائندگي ڪن ٿا، جيڪو توهان کي تيار ڪيل ماڊلز مان ٺاهڻ جي اجازت ڏئي ٿو ٻنهي سادي ۽ ترقي يافته مواصلاتي سسٽم سان تقرير جي مدد، قدرتي ٻولي جي سڃاڻپ ۽ ٻين صلاحيتن سان.
اچو ته فرض ڪريون ته توهان کي ڪارپوريٽ سوال ۽ جواب سروس جي بنياد تي هڪ سادي بوٽ کي لاڳو ڪرڻ جي ضرورت آهي يا، برعڪس، هڪ پيچيده، برانچ ٿيل مواصلاتي نظام سان هڪ فنڪشنل بوٽ ٺاهيو. هن کي ڪرڻ لاء، توهان ڪيترن ئي اوزار استعمال ڪري سگهو ٿا، ٽن گروپن ۾ ورهايل آهن:
- ڊائلاگ انٽرفيسز (بوٽس) جي تيز ترقي لاءِ خدمتون.
- مختلف استعمال جي ڪيسن لاءِ تيار ڪيل سنجيدگي واري AI خدمتون (نمون جي سڃاڻپ، تقرير جي سڃاڻپ، علم جو بنياد ۽ ڳولا).
- AI ماڊل ٺاهڻ ۽ تربيت ڏيڻ لاءِ خدمتون.
عام طور تي، ماڻهو سمجهه ۾ اچي ٿو ”بوٽس“ ۽ ”معرفت واريون خدمتون“ ڇاڪاڻ ته ٻئي تصورات ڪميونيڪيشن جي اصول تي مبني آهن، ۽ بوٽس ۽ خدمتن لاءِ استعمال جي صورت ۾ گفتگو شامل آهي. پر چيٽ بوٽس ڪي ورڊس ۽ ٽرگرز سان ڪم ڪن ٿا، ۽ سنجيدگي واريون خدمتون صوابديدي درخواستن سان ڪم ڪن ٿيون جيڪي عام طور تي انسانن طرفان عمل ۾ اچن ٿيون:
سنجيدگي واريون خدمتون صارف سان گفتگو ڪرڻ جو هڪ ٻيو طريقو آهي، هڪ خودمختياري درخواست کي صاف حڪم ۾ تبديل ڪرڻ ۽ ان کي بوٽ ڏانهن منتقل ڪرڻ ۾ مدد ڪندي.
اهڙيء طرح، chatbots درخواستن سان ڪم ڪرڻ لاء ايپليڪيشنون آهن، ۽ سنجڪاتي خدمتون درخواستن جي ذهين تجزيي لاء اوزار آهن جيڪي الڳ الڳ شروع ڪيا ويا آهن، پر چيٽ بوٽ تائين رسائي حاصل ڪري سگهي ٿي، "ذهانت."
chatbots ٺاهڻ
Azure ۾ هڪ بوٽ لاءِ تجويز ڪيل ڊيزائن ڊاگرام هن ريت آهي:
Azure ۾ بوٽن کي ڊزائين ۽ ترقي ڪرڻ لاء، استعمال ڪريو . GitHub تي دستياب آهي ، فريم ورڪ جون صلاحيتون تبديل ٿي وينديون آهن، تنهنڪري اهو ضروري آهي ته اڪائونٽ ۾ SDK جو نسخو جيڪو بوٽن ۾ استعمال ٿئي ٿو.
فريم ورڪ بوٽس ٺاهڻ لاءِ ڪيترائي آپشن مهيا ڪري ٿو: استعمال ڪندي کلاسک ڪوڊ، ڪمانڊ لائن ٽولز يا فلو چارٽس. آخري اختيار dialogs visualizes؛ ان لاء توهان مينيجر استعمال ڪري سگهو ٿا . اهو Bot فريم ورڪ SDK تي هڪ بصري ترقي واري اوزار جي طور تي ٺاهيو ويو آهي جيڪو ڪراس ڊسيپلينري ٽيمون استعمال ڪري سگھن ٿيون بوٽ ٺاهڻ لاءِ.
بوٽ فريم ورڪ ڪمپوزر توهان کي بلاڪ استعمال ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو هڪ ڊائلاگ ڍانچي ٺاهڻ لاءِ جنهن سان بوٽ ڪم ڪندو. اضافي طور تي، توهان ٽارگيٽ ٺاهي سگهو ٿا، اهو آهي، اهي لفظ جن تي بوٽ گفتگو دوران رد عمل ڪندو. مثال طور، لفظ ”آپريٽر“، ”چوري“ يا ”اسٽاپ“ ۽ ”ڪافي“.
Bot فريم ورڪ ڪمپوزر ۾، توھان ٺاھي سگھوٿا پيچيده ڊائلاگ سسٽم استعمال ڪندي . ڊائلاگ استعمال ڪري سگھن ٿا ٻئي سنجيدگي واريون خدمتون ۽ ايونٽ ڪارڊ (Adaptive Cards):
ٺاھڻ کان پوء، توھان ھڪڙي رڪنيت ۾ چيٽ بوٽ کي ترتيب ڏئي سگھو ٿا، ۽ ھڪڙو خودڪار تيار ڪيل اسڪرپٽ سڀ ضروري وسيلا ٺاھيندو: سنجڪاتي خدمتون، ايپليڪيشن پلان، ايپليڪيشن بصيرت، ڊيٽابيس، وغيره.
QnA ٺاهيندڙ
ڪارپوريٽ سوال ۽ جواب ڊيٽابيس جي بنياد تي سادو بوٽ ٺاهڻ لاءِ، توھان استعمال ڪري سگھو ٿا QnA Maker cognitive service. هڪ سادي ويب وزرڊ جي طور تي لاڳو ڪيو ويو آهي، اهو توهان کي اجازت ڏئي ٿو هڪ لنڪ داخل ڪرڻ لاءِ ڪارپوريٽ نالج بيس (FAQ Urls) يا بنياد طور *.doc يا *.pdf فارميٽ ۾ دستاويز ڊيٽابيس استعمال ڪريو. انڊيڪس ٺاهڻ کان پوءِ، بوٽ پاڻمرادو چونڊيندو صارف جي سوالن جا سڀ کان مناسب جواب.
QnAMaker استعمال ڪندي، توهان بٽن جي خودڪار تخليق سان وضاحت ڪندڙ سوالن جي زنجير پڻ ٺاهي سگهو ٿا، ميٽا ڊيٽا سان گڏ علم جي بنياد کي وڌايو، ۽ استعمال دوران خدمت کي وڌيڪ تربيت ڏئي سگهو ٿا.
خدمت هڪ چيٽ بوٽ جي طور تي استعمال ڪري سگهجي ٿي جيڪا صرف هن هڪ فنڪشن کي لاڳو ڪري ٿي، يا هڪ پيچيده چيٽ بٽ جي حصي جي طور تي، جيڪو استعمال ڪري ٿو، درخواست تي منحصر ڪري ٿو، ٻيون AI خدمتون يا بوٽ فريم ورڪ جي عناصر.
ٻين سنجڪندڙ خدمتن سان ڪم ڪرڻ
Azure پليٽ فارم تي ڪيتريون ئي مختلف سنجڪاتي خدمتون آهن. ٽيڪنيڪل طور تي، اهي آزاد ويب خدمتون آهن جن کي ڪوڊ مان سڏي سگهجي ٿو. جواب ۾، خدمت موڪلي ٿو هڪ خاص فارميٽ جو json، جيڪو chatbot ۾ استعمال ڪري سگهجي ٿو.
chatbots جا سڀ کان وڌيڪ عام استعمال آهن:
- متن جي سڃاڻپ.
- ڊولپر جي وضاحت ڪيل ڪسٽم ويزن سروس تصويري زمرے جي سڃاڻپ (پيداوار ڪيس: سڃاڻپ ته ڇا هڪ ملازم سخت ٽوپي، چشمو يا ماسڪ پائي رهيو آهي).
- منهن جي سڃاڻپ (هڪ بهترين استعمال وارو ڪيس اهو جانچڻ آهي ته ڇا سروي ڪيل شخص پنهنجو چهرو پوسٽ ڪيو آهي، يا، چئو، ڪتي جي تصوير يا مختلف جنس جي هڪ شخص جي تصوير).
- تقرير جي سڃاڻپ.
- تصويري تجزيو.
- ترجمو (اسان سڀني کي ياد آهي ته Skype ۾ ڪيترو شور هڪ ئي وقت ۾ ترجمو ڪيو ويو).
- غلطين کي درست ڪرڻ لاء اسپيل چيڪ ۽ تجويزون.
ايليوس
انهي سان گڏ، بوٽ ٺاهڻ لاء توهان کي ضرورت هجي (Language Understanding Intelligent Service). خدمت جا مقصد:
- معلوم ڪريو ته ڇا صارف جو بيان سمجھ ۾ اچي ٿو ۽ ڇا بوٽ جو جواب ضروري آھي.
- صارف جي تقرير (ٽيڪسٽ) کي حڪمن ۾ نقل ڪرڻ جي ڪوششن کي گھٽايو بوٽن کي سمجھڻ.
- صحيح استعمال ڪندڙ جي مقصدن / ارادن جي اڳڪٿي ڪريو ۽ گفتگو ۾ جملن مان اهم بصيرت ڪڍو.
- ڊولپر کي اجازت ڏيو ته بوٽ لانچ ڪرڻ جي صرف چند مثالن کي استعمال ڪندي معني جي سڃاڻپ ۽ بعد ۾ بوٽ جي اضافي تربيت آپريشن دوران.
- ڪمانڊ ٽرانسپشن جي معيار کي جانچڻ لاءِ ڊولپر کي بصري استعمال ڪرڻ لاءِ فعال ڪريو.
- حقيقي ھدف جي سڃاڻپ ۾ وڌندڙ سڌارن ۾ مدد ڪريو.
حقيقت ۾، LUIS جو بنيادي مقصد هڪ خاص امڪان سان سمجهڻ آهي ته صارف جو مطلب ڇا آهي ۽ هڪ قدرتي درخواست کي هڪ همٿ واري حڪم ۾ تبديل ڪري ٿو. سوالن جي قدرن کي سڃاڻڻ لاءِ، LUIS استعمال ڪري ٿو ارادن جو هڪ سيٽ (معني، ارادو) ۽ ادارن (يا ته ڊولپرز طرفان اڳ ۾ ترتيب ڏنل، يا ورتو ويو ۽ اڳ ۾ ٺهيل “ڊومينز” - Microsoft پاران تيار ڪيل معياري جملن جون ڪجهه تيار ڪيل لائبريريون).
ھڪڙو سادو مثال: توھان وٽ ھڪڙو بوٽ آھي جيڪو توھان کي موسم جي اڳڪٿي ڏئي ٿو. هن لاء، ارادو ٿيندو "عمل" ۾ هڪ قدرتي درخواست جو ترجمو - موسم جي اڳڪٿي لاء هڪ درخواست، ۽ ادارن جو وقت ۽ جڳهه هوندو. هتي هڪ ڊراگرام آهي ته ڪيئن CheckWeather ارادو اهڙي بوٽ لاءِ ڪم ڪري ٿو.
ارادو
ذات
قدرتي سوال جو مثال
چيڪ ڪريو موسم
{"type": "مقام"، "entity": "ماسڪو"}
{"type": "builtin.datetimeV2.date", "entity": "مستقبل","resolution":"2020-05-30"}
سڀاڻي ماسڪو ۾ موسم ڇا ٿيندو؟
چيڪ ڪريو موسم
{ "type": "date_range", "entity": "هن هفتيوار" }
مون کي هن هفتي جي آخر ۾ اڳڪٿي ڏيکاريو
QnA Maker ۽ LUIS کي گڏ ڪرڻ لاءِ توھان استعمال ڪري سگھو ٿا .
جڏهن توهان QnA Maker سان ڪم ڪريو ٿا ۽ صارف کان هڪ درخواست وصول ڪريو ٿا، سسٽم اهو طئي ڪري ٿو ته ڪهڙي سيڪڙو امڪاني جواب QnA جي درخواست سان ملي ٿو. جيڪڏهن امڪان وڌيڪ آهي، صارف کي صرف ڪارپوريٽ ڄاڻ جي بنياد کان هڪ جواب ڏنو ويندو آهي؛ جيڪڏهن اهو گهٽ آهي، درخواست وضاحت لاء LUIS ڏانهن موڪلي سگهجي ٿو. Dispatcher استعمال ڪرڻ توهان کي هن منطق کي پروگرام ڪرڻ جي اجازت ناهي، پر خودڪار طور تي درخواستن جي الڳ ٿيڻ جي هن ڪنڊ کي طئي ڪرڻ ۽ جلدي انهن کي ورهائڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
بوٽ کي جانچڻ ۽ شايع ڪرڻ
ٻي مقامي ايپليڪيشن استعمال ڪئي ويندي آهي جاچ لاءِ، . ايموليٽر استعمال ڪندي، توهان بوٽ سان رابطو ڪري سگهو ٿا ۽ انهن پيغامن کي چيڪ ڪري سگهو ٿا جيڪي اهو موڪلي ٿو ۽ وصول ڪري ٿو. ايموليٽر پيغامن کي ظاهر ڪري ٿو جيئن اهي ويب چيٽ انٽرفيس ۾ ظاهر ٿيندا ۽ JSON درخواستن ۽ جوابن کي لاگ ان ڪري ٿو جڏهن بوٽ کي ميسيج ڪري رهيو آهي.
ايموليٽر استعمال ڪرڻ جو هڪ مثال هن ڊيم ۾ پيش ڪيو ويو آهي، جيڪو ڏيکاري ٿو هڪ مجازي اسسٽنٽ BMW لاءِ. وڊيو چيٽ بوٽس - ٽيمپليٽ ٺاهڻ لاءِ نئين تيز رفتار بابت پڻ ڳالهائي ٿي:
توهان پڻ استعمال ڪري سگهو ٿا ٽيمپليٽس جڏهن توهان جا چيٽ بوٽ ٺاهي رهيا آهيو.
ٽيمپليٽس توهان کي اجازت ڏين ٿا ته معياري بوٽن جا ڪم نئين سر لکڻ جي نه، پر تيار ڪيل ڪوڊ شامل ڪرڻ جي طور تي ”مهارت“. ھڪڙو مثال ٿي سگھي ٿو ھڪڙي ڪئلينڊر سان ڪم ڪرڻ، ملاقاتون ڪرڻ، وغيره. تيار ڪيل صلاحيتن جو ڪوڊ github تي.
جاچ ڪامياب ٿي وئي، بوٽ تيار آهي، ۽ هاڻي ان کي شايع ڪرڻ ۽ چينلن کي ڳنڍڻ جي ضرورت آهي. اشاعت Azure استعمال ڪندي ڪيو ويندو آهي، ۽ پيغام يا سماجي نيٽ ورڪن کي چينل طور استعمال ڪري سگهجي ٿو. جيڪڏهن توهان وٽ ڊيٽا داخل ڪرڻ لاءِ گهربل چينل نه آهي، ته توهان ان کي ڳولي سگهو ٿا GitHab تي لاڳاپيل ڪميونٽي ۾.
انهي سان گڏ، صارف ۽ سنجيدگي واري خدمتن سان رابطي لاء هڪ انٽرفيس جي طور تي هڪ مڪمل چيٽ بوٽ ٺاهڻ لاء، توهان کي، يقينا، اضافي Azure خدمتن جي ضرورت هوندي، جهڙوڪ ڊيٽابيس، سرور لیس (Azure افعال)، انهي سان گڏ LogicApp خدمتون ۽ ممڪن طور تي. ، ايونٽ گرڊ.
تجزيي ۽ تجزيي
استعمال ڪندڙ جي رابطي جو جائزو وٺڻ لاءِ، توھان استعمال ڪري سگھو ٿا ٻئي ٺاھيل اينالائيٽڪس جي Azure Bot سروس ۽ خاص ايپليڪيشن بصيرت سروس.
نتيجي طور، توھان ھيٺ ڏنل معيار جي بنياد تي معلومات گڏ ڪري سگھو ٿا:
- ڪيترين ئي صارفين چونڊيل عرصي دوران مختلف چينلن تان بوٽ تائين رسائي حاصل ڪئي.
- ڪيترا صارف جيڪي هڪ پيغام موڪليو بعد ۾ واپس آيا ۽ ٻيو موڪليو.
- ڪيترا ڪارناما موڪليا ويا ۽ وصول ڪيا ويا هر چينل استعمال ڪندي مخصوص وقت جي وقفي دوران.
ايپليڪيشن بصيرت کي استعمال ڪندي، توهان Azure ۾ ڪنهن به ايپليڪيشن جي نگراني ڪري سگهو ٿا ۽ خاص طور تي، chatbots، صارف جي رويي، لوڊ ۽ چيٽ بوٽ جي رد عمل بابت اضافي ڊيٽا حاصل ڪرڻ. اهو ياد رکڻ گهرجي ته ايپليڪيشن بصيرت سروس Azure پورٹل ۾ پنهنجي انٽرفيس آهي.
توھان پڻ استعمال ڪري سگھوٿا ھن سروس ذريعي گڏ ڪيل ڊيٽا کي PowerBI ۾ اضافي تصويرون ۽ تجزياتي رپورٽون ٺاهڻ لاءِ. پاور بي آءِ جي اهڙي رپورٽ ۽ ٽيمپليٽ جو مثال وٺي سگهجي ٿو .
توهان جي ڌيان لاء توهان سڀني جي مهرباني! هن آرٽيڪل ۾ اسان استعمال ڪيو Microsoft Azure معمار انا فينيوشينا جي ويبينار مان “جڏهن ماڻهن وٽ وقت نه هوندو آهي. 100% ڪيئن استعمال ڪجي chatbots ۽ cognitive services to automate to routine processs”، جتي اسان واضع طور ڏيکاريو ته چيٽ بوٽس Azure ۾ ڪهڙا آهن ۽ انهن جي استعمال لاءِ ڪهڙا منظرنامي آهن، ۽ اهو پڻ ڏيکاريو ته ڪيئن 15 منٽن ۾ QnA Maker ۾ هڪ بوٽ ٺاهي ۽ ڪيئن. سوال جي جوڙجڪ LUIS ۾ سمجھايو ويو آھي.
اسان هن ويبينار کي آن لائن ميراٿون جي حصي طور ٺاهيو آهي ڊولپرز Dev Bootcamp لاءِ. اهو انهن شين جي باري ۾ هو جيڪي ترقي کي تيز ڪن ٿا ۽ ڪمپني جي ملازمن کان آٽوميشن ٽولز ۽ تيار ڪيل اڳ کان ترتيب ڏنل Azure ماڊلز استعمال ڪندي ڪجهه معمولي ڪم جي لوڊ کي رليف ڪن ٿيون. ميراٿن ۾ شامل ٻين ويبنرز جي رڪارڊنگ هيٺ ڏنل لنڪ تي موجود آهن:
-
اسان Azure DevOps سروس جي ارتقا ۽ نئين صلاحيتن بابت ڳالهايون ٿا. اسان تفصيل سان ان جي پنجن مکيه حصن جو تفصيل سان تجزيو ڪريون ٿا ۽ ڪيئن خدمت صنعتي سافٽ ويئر ڊولپمينٽ جي تنظيم ۾ مدد ڪري ٿي. پيش ڪندڙ: Vladimir Gusarov Microsoft MVP.
اسان غور ڪريون ٿا ته "اسمبلي طور ڪوڊ" طريقي کي ڪيئن لاڳو ڪجي ڪنهن به پروگرامنگ ٻولين لاءِ ملٽي اسٽيجڊ YAML پائپ لائنون استعمال ڪندي. پيش ڪندڙ: Vladimir Gusarov Microsoft MVP.
اسان بحث ڪيو ته سافٽ ويئر سورس ڪوڊ کي محفوظ ڪرڻ لاءِ حڪمت عمليون ڪيئن ٺاهيون ۽ Azure Repos استعمال ڪندي ورزن اسٽوريج سسٽم کي ڪيئن استعمال ڪجي. پيش ڪندڙ: Vladimir Gusarov Microsoft MVP.
اسان وائيٽ سورس ٽول جي ترقي ۽ عملي ايپليڪيشن ۾ اوپن سورس مينيجمينٽ ٽيڪنڪ متعارف ڪرايون ٿا. اسان اوپن سورس اجزاء ۾ ڪمزورين کي ڳولڻ ۽ وائيٽ سورس استعمال ڪندي لائسنس جي پاڪائي برقرار رکڻ بابت ڳالهايون ٿا. پيش ڪندڙ: ڊيانا ليسبارون، ڊائريڪٽر آف سيلز وائيٽ سورس، ۽ ڊاريا اوريشڪينا، ويب ڪنٽرول، روس ۾ وائيٽ سورس جي سرڪاري ورهائيندڙ.
جو ذريعو: www.habr.com