ہیلو، حبر! آج ہم آپ کو دکھائیں گے کہ Azure کا استعمال ان مسائل کو حل کرنے کے لیے کیسے کریں جن کے لیے عام طور پر انسانی مداخلت کی ضرورت ہوتی ہے۔ ایجنٹ ایک ہی سوالوں کے جواب دینے، فون کالز اور ٹیکسٹ میسجز کو سنبھالنے میں کافی وقت صرف کرتے ہیں۔ چیٹ بوٹس مواصلات اور شناخت کو خودکار کرتے ہیں اور لوگوں پر بوجھ کم کرتے ہیں۔ بوٹس کو Azure DevOps میں بھی استعمال کیا جاتا ہے، جہاں وہ اجازت دیتے ہیں، مثال کے طور پر، ریلیز کو منظور کرنے، تعمیرات کا نظم کرنے - دیکھنے، شروع کرنے اور روکنے - براہ راست Slack یا Microsoft Teams سے۔ جوہر میں، ایک چیٹ بوٹ کسی حد تک CLI کی یاد دلاتا ہے، صرف انٹرایکٹو، اور ڈویلپر کو چیٹ ڈسکشن کے تناظر میں رہنے کی اجازت دیتا ہے۔
اس آرٹیکل میں، ہم چیٹ بوٹس بنانے کے ٹولز کے بارے میں بات کریں گے، یہ دکھائیں گے کہ کس طرح علمی خدمات کے ساتھ ان کو بہتر بنایا جا سکتا ہے، اور بیان کریں گے کہ Azure میں ریڈی میڈ سروسز کے ساتھ ترقی کو کیسے تیز کیا جا سکتا ہے۔
چیٹ بوٹس اور علمی خدمات: کیا مماثلتیں ہیں اور کیا فرق ہیں؟
Microsoft Azure میں بوٹس بنانے کے لیے، آپ Azure Bot سروس اور Bot Framework استعمال کرتے ہیں۔ وہ ایک ساتھ مل کر بوٹس کی تعمیر، جانچ، تعیناتی اور نظم و نسق کے لیے سافٹ ویئر کے ایک سیٹ کی نمائندگی کرتے ہیں، جو آپ کو تقریری معاونت، قدرتی زبان کی شناخت اور دیگر صلاحیتوں کے ساتھ سادہ اور جدید مواصلاتی نظام دونوں سے ریڈی میڈ ماڈیولز بنانے کی اجازت دیتا ہے۔
آئیے فرض کریں کہ آپ کو کارپوریٹ سوال و جواب کی خدمت پر مبنی ایک سادہ بوٹ کو لاگو کرنے کی ضرورت ہے یا اس کے برعکس، ایک پیچیدہ، برانچڈ کمیونیکیشن سسٹم کے ساتھ ایک فعال بوٹ بنانے کی ضرورت ہے۔ ایسا کرنے کے لیے، آپ تین گروپوں میں تقسیم کئی ٹولز استعمال کر سکتے ہیں:
- ڈائیلاگ انٹرفیس (بوٹس) کی تیز رفتار ترقی کے لیے خدمات۔
- مختلف استعمال کے معاملات (پیٹرن کی شناخت، تقریر کی شناخت، علم کی بنیاد اور تلاش) کے لیے تیار شدہ علمی AI خدمات۔
- AI ماڈل بنانے اور تربیت دینے کے لیے خدمات۔
عام طور پر، لوگ بدیہی طور پر "بوٹس" اور "علمی خدمات" کو الجھاتے ہیں کیونکہ دونوں تصورات مواصلات کے اصول پر مبنی ہیں، اور بوٹس اور خدمات کے استعمال کے معاملے میں مکالمے شامل ہیں۔ لیکن چیٹ بوٹس کلیدی الفاظ اور محرکات کے ساتھ کام کرتے ہیں، اور علمی خدمات من مانی درخواستوں کے ساتھ کام کرتی ہیں جن پر عام طور پر انسان عمل کرتے ہیں:
علمی خدمات صارف کے ساتھ بات چیت کرنے کا ایک اور طریقہ ہیں، جو ایک صوابدیدی درخواست کو واضح کمانڈ میں تبدیل کرنے اور اسے بوٹ تک پہنچانے میں مدد کرتی ہیں۔
اس طرح، چیٹ بوٹس درخواستوں کے ساتھ کام کرنے کے لیے ایپلی کیشنز ہیں، اور علمی خدمات ان درخواستوں کے ذہین تجزیہ کے لیے ٹولز ہیں جو علیحدہ طور پر شروع کی جاتی ہیں، لیکن جن تک چیٹ بوٹ رسائی حاصل کر سکتا ہے، "ذہین" بن کر۔
چیٹ بوٹس بنانا
Azure میں بوٹ کے لیے تجویز کردہ ڈیزائن ڈایاگرام مندرجہ ذیل ہے:
Azure میں بوٹس کو ڈیزائن اور تیار کرنے کے لیے استعمال کریں۔ . GitHub پر دستیاب ہے۔ ، فریم ورک کی صلاحیتیں بدل جاتی ہیں، اس لیے ضروری ہے کہ بوٹس میں استعمال ہونے والے SDK کے ورژن کو مدنظر رکھا جائے۔
فریم ورک بوٹس بنانے کے لیے کئی اختیارات فراہم کرتا ہے: کلاسک کوڈ، کمانڈ لائن ٹولز یا فلو چارٹس کا استعمال۔ آخری آپشن ڈائیلاگ کا تصور کرتا ہے؛ اس کے لیے آپ مینیجر استعمال کر سکتے ہیں۔ . یہ بوٹ فریم ورک SDK پر ایک بصری ترقی کے آلے کے طور پر بنایا گیا تھا جسے کراس ڈسپلنری ٹیمیں بوٹس بنانے کے لیے استعمال کر سکتی ہیں۔
بوٹ فریم ورک کمپوزر آپ کو ڈائیلاگ ڈھانچہ بنانے کے لیے بلاکس استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے جس کے ساتھ بوٹ کام کرے گا۔ مزید برآں، آپ محرکات بنا سکتے ہیں، یعنی کلیدی الفاظ جن پر بوٹ مکالمے کے دوران ردعمل ظاہر کرے گا۔ مثال کے طور پر، الفاظ "آپریٹر"، "چوری" یا "اسٹاپ" اور "کافی"۔
بوٹ فریم ورک کمپوزر میں، آپ استعمال کرتے ہوئے پیچیدہ ڈائیلاگ سسٹم بنا سکتے ہیں۔ . مکالمے علمی خدمات اور ایونٹ کارڈز (اڈاپٹیو کارڈز) دونوں استعمال کر سکتے ہیں:
تخلیق کے بعد، آپ چیٹ بوٹ کو سبسکرپشن میں تعینات کر سکتے ہیں، اور ایک خود بخود تیار شدہ اسکرپٹ تمام ضروری وسائل پیدا کرے گا: علمی خدمات، ایپلیکیشن پلان، ایپلیکیشن انسائٹس، ڈیٹا بیس، وغیرہ۔
QnA بنانے والا۔
کارپوریٹ Q&A ڈیٹا بیس پر مبنی سادہ بوٹس بنانے کے لیے، آپ QnA Maker علمی خدمت استعمال کر سکتے ہیں۔ ایک سادہ ویب وزرڈ کے طور پر لاگو کیا گیا، یہ آپ کو کارپوریٹ نالج بیس (FAQ Urls) کا لنک داخل کرنے یا ایک دستاویز کے ڈیٹا بیس کو *.doc یا *.pdf فارمیٹ میں بطور بنیاد استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ انڈیکس بنانے کے بعد، بوٹ خود بخود صارف کے سوالات کے مناسب ترین جوابات کا انتخاب کرے گا۔
QnAMaker کا استعمال کرتے ہوئے، آپ بٹنوں کی خودکار تخلیق کے ساتھ وضاحتی سوالات کی زنجیریں بھی بنا سکتے ہیں، میٹا ڈیٹا کے ساتھ علم کی بنیاد کو بڑھا سکتے ہیں، اور استعمال کے دوران سروس کو مزید تربیت دے سکتے ہیں۔
سروس کو ایک چیٹ بوٹ کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے جو صرف اس ایک فنکشن کو نافذ کرتا ہے، یا ایک پیچیدہ چیٹ بوٹ کے حصے کے طور پر جو درخواست پر منحصر ہے، دیگر AI سروسز یا بوٹ فریم ورک کے عناصر کو استعمال کرتا ہے۔
دیگر علمی خدمات کے ساتھ کام کرنا
Azure پلیٹ فارم پر بہت سی مختلف علمی خدمات ہیں۔ تکنیکی طور پر، یہ آزاد ویب سروسز ہیں جنہیں کوڈ سے بلایا جا سکتا ہے۔ جواب میں، سروس ایک مخصوص فارمیٹ کا json بھیجتی ہے، جسے چیٹ بوٹ میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔
چیٹ بوٹس کے سب سے عام استعمال یہ ہیں:
- متن کی شناخت۔
- ڈویلپر کی وضاحت کردہ کسٹم وژن سروس کی تصویری زمروں کی پہچان (پروڈکشن کیس: اس بات کی پہچان کہ آیا ملازم نے سخت ٹوپی، چشمیں یا ماسک پہن رکھا ہے)۔
- چہرے کی شناخت (استعمال کا ایک بہترین کیس یہ جانچ رہا ہے کہ آیا سروے کیے جانے والے شخص نے اپنا چہرہ پوسٹ کیا ہے، یا کہہ لیں، کتے کی تصویر یا کسی مختلف جنس کے شخص کی تصویر)۔
- تقریر کی پہچان۔
- تصویری تجزیہ۔
- ترجمہ (ہم سب کو یاد ہے کہ اسکائپ میں بیک وقت ترجمہ کی وجہ سے کتنا شور ہوا)۔
- ہجے کی جانچ اور غلطیوں کو درست کرنے کے لیے تجاویز۔
LUIS
اس کے علاوہ، بوٹس بنانے کے لیے آپ کو ضرورت ہو سکتی ہے۔ (Language Understanding Intelligent Service)۔ سروس کے مقاصد:
- اس بات کا تعین کریں کہ آیا صارف کا بیان معنی خیز ہے اور آیا بوٹ کا جواب ضروری ہے۔
- صارف کی تقریر (متن) کو بوٹ کے لیے قابل فہم کمانڈز میں نقل کرنے کی کوششوں کو کم کریں۔
- حقیقی صارف کے اہداف/ ارادوں کی پیشن گوئی کریں اور مکالمے کے فقروں سے کلیدی بصیرتیں نکالیں۔
- ڈویلپر کو عمل کے دوران بوٹ کی معنی کی شناخت اور بعد ازاں اضافی تربیت کی چند مثالوں کا استعمال کرتے ہوئے بوٹ لانچ کرنے کی اجازت دیں۔
- کمانڈ ٹرانسکرپشن کے معیار کا اندازہ لگانے کے لیے ڈیولپر کو ویژولائزیشن استعمال کرنے کے قابل بنائیں۔
- حقیقی ہدف کی شناخت میں بڑھتی ہوئی بہتری میں مدد کریں۔
درحقیقت، LUIS کا بنیادی مقصد ایک خاص امکان کے ساتھ سمجھنا ہے کہ صارف کا کیا مطلب ہے اور قدرتی درخواست کو ہم آہنگ کمانڈ میں تبدیل کرنا ہے۔ استفسار کی قدروں کو پہچاننے کے لیے، LUIS ارادوں (معنی، ارادوں) اور اداروں کا ایک سیٹ استعمال کرتا ہے (یا تو ڈویلپرز کے ذریعے پہلے سے تشکیل شدہ، یا لیے گئے اور پہلے سے بنائے گئے "ڈومینز" - Microsoft کی طرف سے تیار کردہ معیاری فقروں کی کچھ ریڈی میڈ لائبریریز)۔
ایک سادہ مثال: آپ کے پاس ایک بوٹ ہے جو آپ کو موسم کی پیشن گوئی دیتا ہے۔ اس کے لیے، ارادہ ایک فطری درخواست کا ترجمہ "کارروائی" میں ہو گا - موسم کی پیشن گوئی کے لیے درخواست، اور ادارے وقت اور جگہ ہوں گے۔ یہاں ایک خاکہ ہے کہ چیک ویدر کا ارادہ اس طرح کے بوٹ کے لیے کیسے کام کرتا ہے۔
ارادہ
ذات
قدرتی استفسار کی مثال
چیک ویدر
{"type": "location", "entity": "moscow"}
{"type": "builtin.datetimeV2.date", "entity": "future","resolution":"2020-05-30"}
ماسکو میں کل موسم کیسا رہے گا؟
چیک ویدر
{ "type": "date_range", "entity": "اس ویک اینڈ" }
مجھے اس ویک اینڈ کی پیشن گوئی دکھائیں۔
QnA میکر اور LUIS کو یکجا کرنے کے لیے آپ استعمال کر سکتے ہیں۔ .
جب آپ QnA میکر کے ساتھ کام کرتے ہیں اور کسی صارف سے درخواست وصول کرتے ہیں، تو سسٹم اس بات کا تعین کرتا ہے کہ QnA کا جواب درخواست سے کتنے فیصد امکان سے ملتا ہے۔ اگر امکان زیادہ ہے تو، صارف کو کارپوریٹ نالج بیس سے صرف ایک جواب دیا جاتا ہے؛ اگر یہ کم ہے، تو وضاحت کے لیے درخواست LUIS کو بھیجی جا سکتی ہے۔ ڈسپیچر کا استعمال آپ کو اس منطق کو پروگرام کرنے کی اجازت نہیں دیتا ہے، لیکن درخواستوں کی علیحدگی کے اس کنارے کا خود بخود تعین کرنے اور انہیں فوری طور پر تقسیم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
بوٹ کی جانچ اور اشاعت
ایک اور مقامی ایپلی کیشن جانچ کے لیے استعمال کی جاتی ہے، . ایمولیٹر کا استعمال کرتے ہوئے، آپ بوٹ کے ساتھ بات چیت کر سکتے ہیں اور اس کے بھیجے اور موصول ہونے والے پیغامات کو چیک کر سکتے ہیں۔ ایمولیٹر پیغامات کو اس طرح دکھاتا ہے جیسے وہ ویب چیٹ انٹرفیس میں ظاہر ہوں گے اور بوٹ کو میسج کرتے وقت JSON کی درخواستوں اور جوابات کو لاگ کریں گے۔
ایمولیٹر کے استعمال کی ایک مثال اس ڈیمو میں پیش کی گئی ہے، جو BMW کے لیے ایک ورچوئل اسسٹنٹ کی تخلیق کو ظاہر کرتی ہے۔ ویڈیو چیٹ بوٹس - ٹیمپلیٹس بنانے کے لیے نئے سرعت کاروں کے بارے میں بھی بات کرتی ہے:
آپ اپنے چیٹ بوٹس بناتے وقت ٹیمپلیٹس بھی استعمال کر سکتے ہیں۔
ٹیمپلیٹس آپ کو معیاری بوٹ فنکشنز کو نئے سرے سے لکھنے کی اجازت نہیں دیتے ہیں، بلکہ ریڈی میڈ کوڈ کو بطور "مہارت" شامل کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ ایک مثال کیلنڈر کے ساتھ کام کرنا، اپائنٹمنٹ لینا وغیرہ ہو سکتا ہے۔ ریڈی میڈ ہنر کا کوڈ گیتھب پر
ٹیسٹنگ کامیاب رہی، بوٹ تیار ہے، اور اب اسے شائع کرنے اور چینلز کو منسلک کرنے کی ضرورت ہے۔ اشاعت Azure کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہے، اور میسنجر یا سوشل نیٹ ورک کو بطور چینل استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اگر آپ کے پاس ڈیٹا داخل کرنے کے لیے مطلوبہ چینل نہیں ہے، تو آپ اسے GitHab پر متعلقہ کمیونٹی میں تلاش کر سکتے ہیں۔
اس کے علاوہ، صارف اور علمی خدمات کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے ایک انٹرفیس کے طور پر ایک مکمل چیٹ بوٹ بنانے کے لیے، یقیناً، آپ کو اضافی Azure سروسز کی ضرورت ہوگی، جیسے ڈیٹا بیس، سرور لیس (Azure Functions)، نیز LogicApp سروسز اور ممکنہ طور پر۔ ، ایونٹ گرڈ۔
تشخیص اور تجزیات
صارف کے تعامل کا جائزہ لینے کے لیے، آپ Azure Bot سروس کے بلٹ ان اینالیٹکس اور خصوصی ایپلیکیشن انسائٹس سروس دونوں استعمال کر سکتے ہیں۔
نتیجے کے طور پر، آپ درج ذیل معیارات پر مبنی معلومات جمع کر سکتے ہیں:
- منتخب کردہ مدت کے دوران کتنے صارفین نے مختلف چینلز سے بوٹ تک رسائی حاصل کی۔
- کتنے صارفین جنہوں نے ایک پیغام بھیجا وہ بعد میں واپس آئے اور دوسرا بھیجا۔
- مخصوص وقت کے وقفے کے دوران ہر چینل کا استعمال کرتے ہوئے کتنی کارروائیاں بھیجی اور موصول ہوئیں۔
ایپلیکیشن انسائٹس کا استعمال کرتے ہوئے، آپ Azure میں کسی بھی ایپلیکیشن کی نگرانی کر سکتے ہیں اور خاص طور پر چیٹ بوٹس، صارف کے رویے، بوجھ اور چیٹ بوٹ کے رد عمل کے بارے میں اضافی ڈیٹا حاصل کر سکتے ہیں۔ واضح رہے کہ Azure پورٹل میں Application Insights سروس کا اپنا انٹرفیس ہے۔
آپ پاور بی آئی میں اضافی تصورات اور تجزیاتی رپورٹس بنانے کے لیے اس سروس کے ذریعے جمع کیے گئے ڈیٹا کو بھی استعمال کر سکتے ہیں۔ پاور بی آئی کے لیے ایسی رپورٹ اور ٹیمپلیٹ کی مثال لی جا سکتی ہے۔ .
آپ کی توجہ کے لیے آپ سب کا شکریہ! اس مضمون میں ہم نے استعمال کیا۔ مائیکروسافٹ Azure کے معمار اینا فینیوشینا کے ویبینار سے "جب لوگوں کے پاس وقت نہیں ہوتا ہے۔ معمول کے عمل کو خودکار کرنے کے لیے چیٹ بوٹس اور علمی خدمات کا 100% استعمال کیسے کریں"، جہاں ہم نے واضح طور پر دکھایا کہ Azure میں چیٹ بوٹس کیا ہیں اور ان کے استعمال کے لیے کیا منظرنامے ہیں، اور یہ بھی دکھایا کہ QnA Maker میں 15 منٹ میں بوٹ کیسے بنایا جاتا ہے اور کیسے استفسار کا ڈھانچہ LUIS میں سمجھا جاتا ہے۔
ہم نے یہ ویبینار ڈویلپرز دیو بوٹ کیمپ کے لیے آن لائن میراتھن کے حصے کے طور پر بنایا ہے۔ یہ ان پروڈکٹس کے بارے میں تھا جو ترقی کو تیز کرتی ہیں اور آٹومیشن ٹولز اور ریڈی میڈ پری کنفیگر شدہ Azure ماڈیولز کا استعمال کرتے ہوئے کمپنی کے ملازمین سے معمول کے کام کے بوجھ کو دور کرتی ہیں۔ میراتھن میں شامل دیگر ویبنرز کی ریکارڈنگ درج ذیل لنکس پر دستیاب ہیں۔
-
ہم Azure DevOps سروس کے ارتقاء اور نئی صلاحیتوں کے بارے میں بات کرتے ہیں۔ ہم تفصیل سے اس کے پانچوں اہم اجزاء کا تجزیہ کرتے ہیں اور یہ کہ کس طرح سروس صنعتی سافٹ ویئر کی ترقی کی تنظیم میں مدد کرتی ہے۔ پیش کنندہ: ولادیمیر گوسروف مائیکروسافٹ ایم وی پی۔
ہم اس بات پر غور کرتے ہیں کہ کثیر مرحلہ وار YAML پائپ لائنوں کا استعمال کرتے ہوئے کسی بھی پروگرامنگ زبانوں کے لیے "اسمبلی بطور کوڈ" اپروچ کو کیسے نافذ کیا جائے۔ پیش کنندہ: ولادیمیر گوسروف مائیکروسافٹ ایم وی پی۔
ہم اس بات پر تبادلہ خیال کرتے ہیں کہ کس طرح سافٹ ویئر سورس کوڈ کو اسٹور کرنے کے لیے حکمت عملی تیار کی جائے اور Azure Repos کا استعمال کرتے ہوئے ورژن اسٹوریج سسٹم کو کیسے استعمال کیا جائے۔ پیش کنندہ: ولادیمیر گوسروف مائیکروسافٹ ایم وی پی۔
ہم وائٹ سورس ٹول کی ترقی اور عملی اطلاق میں اوپن سورس مینجمنٹ تکنیک متعارف کراتے ہیں۔ ہم اوپن سورس اجزاء میں کمزوریوں کو تلاش کرنے اور وائٹ سورس کا استعمال کرتے ہوئے لائسنس کی پاکیزگی کو برقرار رکھنے کے بارے میں بات کرتے ہیں۔ پیش کنندگان: ڈیانا لیسبرون، ڈائریکٹر آف سیلز وائٹ سورس، اور ڈاریا اوریشکینا، ویب کنٹرول، روس میں وائٹ سورس کی آفیشل ڈسٹری بیوٹر۔
ماخذ: www.habr.com