Habari, Habr! Leo tutakuonyesha jinsi ya kutumia Azure kutatua matatizo ambayo kwa kawaida yanahitaji uingiliaji kati wa binadamu. Mawakala hutumia muda mwingi kujibu maswali sawa, kushughulikia simu na ujumbe wa maandishi. Chatbots huboresha mawasiliano na utambuzi na kupunguza mzigo kwa watu. Boti pia hutumiwa katika Azure DevOps, ambapo huruhusu, kwa mfano, kuidhinisha matoleo, kudhibiti miundo - kutazama, kuanza na kuacha - moja kwa moja kutoka kwa Slack au Timu za Microsoft. Kwa hakika, chatbot kwa kiasi fulani inakumbusha CLI, inaingiliana tu, na inaruhusu msanidi programu kubaki katika muktadha wa majadiliano ya gumzo.
Katika makala haya, tutazungumza kuhusu zana za kuunda chatbots, kuonyesha jinsi zinavyoweza kuboreshwa kwa huduma za utambuzi, na kuelezea jinsi ya kuharakisha maendeleo na huduma zilizotengenezwa tayari huko Azure.
Chatbots na huduma za utambuzi: ni nini kufanana na ni tofauti gani?
Ili kuunda roboti katika Microsoft Azure, unatumia Huduma ya Azure Bot na Mfumo wa Bot. Kwa pamoja wanawakilisha seti ya programu ya kujenga, kupima, kupeleka na kusimamia bots, ambayo inakuwezesha kuunda kutoka kwa moduli zilizopangwa tayari mifumo ya mawasiliano rahisi na ya juu na usaidizi wa hotuba, utambuzi wa lugha ya asili na uwezo mwingine.
Hebu tuchukulie kwamba unahitaji kutekeleza roboti rahisi kulingana na huduma ya Maswali na Majibu ya kampuni au, kinyume chake, unda roboti inayofanya kazi na mfumo mgumu wa mawasiliano wa matawi. Ili kufanya hivyo, unaweza kutumia zana kadhaa, zilizogawanywa katika vikundi vitatu:
- Huduma za maendeleo ya haraka ya miingiliano ya mazungumzo (bots).
- Huduma za utambuzi za AI zilizotengenezwa tayari kwa visa tofauti vya matumizi (utambuzi wa muundo, utambuzi wa usemi, msingi wa maarifa na utaftaji).
- Huduma za kuunda na kufunza mifano ya AI.
Kwa kawaida, watu huchanganya "roboti" na "huduma za utambuzi" kwa njia ya angavu kwa sababu dhana zote mbili zinatokana na kanuni ya mawasiliano, na hali ya utumiaji ya roboti na huduma inahusisha mazungumzo. Lakini chatbots hufanya kazi na maneno muhimu na vichochezi, na huduma za utambuzi hufanya kazi na maombi ya kiholela ambayo kwa kawaida huchakatwa na wanadamu:
Huduma za utambuzi ni njia nyingine ya kuwasiliana na mtumiaji, kusaidia kubadilisha ombi la kiholela katika amri ya wazi na kuipitisha kwenye bot.
Kwa hivyo, chatbots ni maombi ya kufanya kazi na maombi, na huduma za utambuzi ni zana za uchanganuzi wa akili wa maombi ambayo yanazinduliwa kando, lakini ambayo chatbot inaweza kufikia, kuwa "akili."
Kuunda chatbots
Mchoro wa muundo uliopendekezwa wa roboti katika Azure ni kama ifuatavyo.
Ili kubuni na kukuza roboti katika Azure, tumia . Inapatikana kwenye GitHub , uwezo wa mabadiliko ya mfumo, kwa hiyo ni muhimu kuzingatia toleo la SDK ambalo linatumiwa katika bots.
Mfumo hutoa chaguzi kadhaa za kuunda roboti: kutumia nambari ya kawaida, zana za mstari wa amri au chati za mtiririko. Chaguo la mwisho linaonyesha mazungumzo; kwa hili unaweza kutumia meneja . Iliundwa kwenye Mfumo wa Bot SDK kama zana ya ukuzaji inayoonekana ambayo timu za nidhamu tofauti zinaweza kutumia kuunda roboti.
Mtunzi wa Mfumo wa Bot hukuruhusu kutumia vizuizi kuunda muundo wa mazungumzo ambao roboti itafanya kazi. Zaidi ya hayo, unaweza kuunda vichochezi, yaani, maneno muhimu ambayo bot itaitikia wakati wa mazungumzo. Kwa mfano, maneno "opereta", "wizi" au "kuacha" na "kutosha".
Katika Mtunzi wa Mfumo wa Bot, unaweza kuunda mifumo changamano ya mazungumzo kwa kutumia . Mazungumzo yanaweza kutumia huduma za utambuzi na kadi za matukio (Kadi za Kurekebisha):
Baada ya kuunda, unaweza kusambaza chatbot katika usajili, na hati iliyoandaliwa kiotomatiki itaunda rasilimali zote muhimu: huduma za utambuzi, Mpango wa Maombi, Maarifa ya Maombi, hifadhidata, na kadhalika.
Mtengenezaji wa QnA
Ili kuunda roboti rahisi kulingana na hifadhidata za Maswali na Majibu ya kampuni, unaweza kutumia huduma ya utambuzi ya QnA Maker. Inatekelezwa kama mchawi rahisi wa wavuti, hukuruhusu kuweka kiungo kwa msingi wa maarifa wa shirika (Urls za Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara) au kutumia hifadhidata ya hati katika umbizo la *.doc au *.pdf kama msingi. Baada ya kuunda index, bot itachagua moja kwa moja majibu sahihi zaidi kwa maswali ya mtumiaji.
Kwa kutumia QnAMaker, unaweza pia kuunda misururu ya maswali ya kufafanua kwa kuunda vitufe kiotomatiki, kuongeza msingi wa maarifa na metadata, na kutoa mafunzo zaidi kwa huduma wakati wa matumizi.
Huduma inaweza kutumika kama chatbot inayotekelezea kipengele hiki kimoja pekee, au kama sehemu ya chatbot changamano inayotumia, kulingana na ombi, huduma zingine za AI au vipengele vya Mfumo wa Bot.
Kufanya kazi na huduma zingine za utambuzi
Kuna huduma nyingi tofauti za utambuzi kwenye jukwaa la Azure. Kitaalam, hizi ni huduma za wavuti huru ambazo zinaweza kuitwa kutoka kwa nambari. Kwa kujibu, huduma hutuma json ya umbizo fulani, ambalo linaweza kutumika kwenye chatbot.
Matumizi ya kawaida ya chatbots ni:
- Kutambua maandishi.
- Utambuzi wa kategoria za picha za Huduma ya Maono Maalum iliyofafanuliwa (kesi ya utayarishaji: utambuzi wa ikiwa mfanyakazi amevaa kofia ngumu, miwani au barakoa).
- Utambuzi wa uso (kesi bora ya utumiaji ni kuangalia ikiwa mtu anayechunguzwa alichapisha uso wake mwenyewe, au, tuseme, picha ya mbwa au picha ya mtu wa jinsia tofauti).
- Utambuzi wa usemi.
- Uchambuzi wa picha.
- Tafsiri (sote tunakumbuka ni kelele ngapi tafsiri ya wakati mmoja katika Skype ilisababisha).
- Ukaguzi wa tahajia na mapendekezo ya kurekebisha makosa.
LUIS
Pia, ili kuunda roboti unaweza kuhitaji (Language Understanding Intelligent Service). Malengo ya huduma:
- Amua ikiwa taarifa ya mtumiaji inaeleweka na ikiwa jibu la bot ni muhimu.
- Punguza juhudi za kunakili matamshi ya mtumiaji (maandishi) hadi amri zinazoeleweka kwa mfumo wa roboti.
- Bashiri malengo/nia ya kweli ya mtumiaji na utoe maarifa muhimu kutoka kwa vifungu vya maneno katika mazungumzo.
- Ruhusu msanidi programu kuzindua roboti kwa kutumia mifano michache tu ya utambuzi wa maana na mafunzo ya ziada ya baadaye ya roboti wakati wa operesheni.
- Washa msanidi programu kutumia taswira kutathmini ubora wa unukuzi wa amri.
- Saidia katika maboresho ya ziada katika utambuzi wa kweli wa lengo.
Kwa kweli, lengo kuu la LUIS ni kuelewa kwa uwezekano fulani kile ambacho mtumiaji alimaanisha na kubadilisha ombi la asili kuwa amri ya usawa. Ili kutambua thamani za hoja, LUIS hutumia seti ya dhamira (maana, nia) na huluki (zilizosanidiwa awali na wasanidi programu, au "vikoa" vilivyochukuliwa na kuundwa awali - baadhi ya maktaba zilizotengenezwa tayari za misemo ya kawaida iliyotayarishwa na Microsoft).
Mfano rahisi: una roboti inayokupa utabiri wa hali ya hewa. Kwa ajili yake, nia itakuwa tafsiri ya ombi la asili katika "hatua" - ombi la utabiri wa hali ya hewa, na vyombo vitakuwa wakati na mahali. Hapa kuna mchoro wa jinsi dhamira ya CheckWeather inavyofanya kazi kwa roboti kama hiyo.
Nia
Essence
Mfano wa swali la asili
CheckWeather
{"type": "location", "entity": "moscow"}
{"type": "builtin.datetimeV2.date", "entity": "future","resolution":"2020-05-30"}
Hali ya hewa itakuwaje kesho huko Moscow?
CheckWeather
{ "type": "date_range", "entity": "wikendi hii" }
Nionyeshe utabiri wa wikendi hii
Ili kuchanganya QnA Maker na LUIS unaweza kutumia .
Unapofanya kazi na QnA Maker na kupokea ombi kutoka kwa mtumiaji, mfumo huamua ni asilimia ngapi ya uwezekano wa jibu kutoka kwa QnA linalolingana na ombi. Ikiwa uwezekano ni mkubwa, mtumiaji hupewa jibu kutoka kwa msingi wa maarifa wa shirika; ikiwa ni mdogo, ombi linaweza kutumwa kwa LUIS kwa ufafanuzi. Kutumia Dispatcher hukuruhusu sio kupanga mantiki hii, lakini kuamua kiotomati makali haya ya mgawanyo wa maombi na kuyasambaza haraka.
Kujaribu na kuchapisha roboti
Programu nyingine ya ndani inatumika kwa majaribio, . Kwa kutumia emulator, unaweza kuwasiliana na roboti na kuangalia ujumbe unaotuma na kupokea. Kiigaji huonyesha ujumbe jinsi unavyoweza kuonekana katika kiolesura cha gumzo la wavuti na kuweka kumbukumbu za maombi na majibu ya JSON wakati wa kutuma ujumbe kwenye roboti.
Mfano wa kutumia emulator umewasilishwa katika onyesho hili, ambalo linaonyesha uundaji wa msaidizi wa kawaida wa BMW. Video pia inazungumza juu ya viongeza kasi vipya vya kuunda chatbots - violezo:
Unaweza pia kutumia violezo wakati wa kuunda chatbots zako.
Violezo hukuruhusu usiandike vitendaji vya kawaida vya roboti upya, lakini kuongeza msimbo uliotengenezwa tayari kama "ujuzi". Mfano unaweza kuwa kufanya kazi na kalenda, kufanya miadi, n.k. Kanuni za ujuzi uliotengenezwa tayari kwenye github.
Jaribio lilifanikiwa, roboti iko tayari, na sasa inahitaji kuchapishwa na njia ziunganishwe. Uchapishaji unafanywa kwa kutumia Azure, na wajumbe au mitandao ya kijamii inaweza kutumika kama chaneli. Ikiwa huna chaneli inayohitajika ya kuingiza data, unaweza kuitafuta katika jumuiya inayolingana kwenye GitHab.
Pia, ili kuunda chatbot kamili kama kiolesura cha kuwasiliana na mtumiaji na huduma za utambuzi, utahitaji, kwa kweli, huduma za ziada za Azure, kama hifadhidata, zisizo na seva (Kazi za Azure), na huduma za LogicApp na, ikiwezekana. , Gridi ya Tukio.
Tathmini na Uchanganuzi
Ili kutathmini mwingiliano wa watumiaji, unaweza kutumia uchanganuzi uliojengewa ndani wa Huduma ya Azure Bot na huduma maalum ya Maarifa ya Programu.
Kama matokeo, unaweza kukusanya habari kulingana na vigezo vifuatavyo:
- Ni watumiaji wangapi walifikia kijibu kutoka kwa vituo mbalimbali katika muda uliochaguliwa.
- Ni watumiaji wangapi waliotuma ujumbe mmoja waliorudi baadaye na kutuma mwingine.
- Ni vitendo vingapi vilitumwa na kupokewa kwa kutumia kila kituo katika muda uliobainishwa.
Kwa kutumia Maarifa ya Programu, unaweza kufuatilia programu yoyote katika Azure na, hasa, chatbots, kupata data ya ziada kuhusu tabia ya mtumiaji, mizigo na miitikio ya gumzo. Ikumbukwe kwamba huduma ya Maarifa ya Maombi ina kiolesura chake katika lango la Azure.
Unaweza pia kutumia data iliyokusanywa kupitia huduma hii kuunda taswira za ziada na ripoti za uchanganuzi katika PowerBI. Mfano wa ripoti kama hiyo na kiolezo cha PowerBI kinaweza kuchukuliwa .
Asanteni nyote kwa umakini wenu! Katika makala hii tulitumia kutoka kwa wavuti ya mbunifu wa Microsoft Azure Anna Fenyushina "Wakati watu hawana wakati. Jinsi ya 100% kutumia chatbots na huduma za utambuzi kuharakisha michakato ya kawaida", ambapo tulionyesha kwa uwazi ni nini chatbots ziko katika Azure na ni hali gani za matumizi yao, na pia tukaonyesha jinsi ya kuunda roboti katika QnA Maker katika dakika 15 na jinsi muundo wa hoja umefafanuliwa katika LUIS.
Tulitengeneza mtandao huu kama sehemu ya mbio za mtandaoni za wasanidi programu wa Dev Bootcamp. Ilikuwa ni kuhusu bidhaa zinazoharakisha maendeleo na kupunguza baadhi ya mzigo wa kazi wa kawaida kutoka kwa wafanyakazi wa kampuni kwa kutumia zana za automatisering na modules zilizopangwa tayari za Azure. Rekodi za mitandao mingine iliyojumuishwa katika mbio za marathon zinapatikana katika viungo vifuatavyo:
-
Tunazungumza juu ya mageuzi na uwezo mpya wa huduma ya Azure DevOps. Tunachambua kwa undani sehemu zake zote tano kuu na jinsi huduma inavyosaidia shirika la maendeleo ya programu ya viwanda. Mtangazaji: Vladimir Gusarov Microsoft MVP.
Tunazingatia jinsi ya kutekeleza mbinu ya "mkusanyiko kama msimbo" kwa lugha zozote za programu kwa kutumia mabomba ya YAML ya hatua nyingi. Mtangazaji: Vladimir Gusarov Microsoft MVP.
Tunajadili jinsi ya kuunda mikakati ya kuhifadhi msimbo wa chanzo cha programu na jinsi ya kutumia mifumo ya uhifadhi wa toleo kwa kutumia Azure Repos. Mtangazaji: Vladimir Gusarov Microsoft MVP.
Tunatanguliza mbinu huria za usimamizi katika uundaji na utumiaji wa vitendo wa zana ya WhiteSource. Tunazungumza kuhusu kutafuta udhaifu katika vipengele vya programu huria na kudumisha usafi wa leseni kwa kutumia WhiteSource. Wawasilishaji: Diana Lisbaron, Mkurugenzi wa Mauzo WhiteSource, na Daria Oreshkina, Udhibiti wa Wavuti, msambazaji rasmi wa WhiteSource nchini Urusi.
Chanzo: mapenzi.com