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Uma base de dados de conhecimento deve ser publicada. Depois de publicado, a base de dados de conhecimento é consultada no ponto de extremidade de previsão do runtime usando a API generateAnswer. A consulta inclui o texto da pergunta e outras configurações, para ajudar o QnA Maker a fazer a melhor correspondência possível com uma resposta.
Observação
O serviço QnA Maker será desativado em 31 de outubro de 2025 (estendido a partir de 31 de março de 2025). Uma versão mais recente da funcionalidade de perguntas e respostas agora está disponível como parte da Linguagem de IA do Azure. Para saber mais sobre o recurso de respostas às perguntas no Serviço de Linguagem, confira respostas às perguntas. A partir de 1º de outubro de 2022, você não poderá mais criar novos recursos do QnA Maker. Desde 31 de março de 2025, o portal do QnA Maker não está mais disponível. Para obter informações sobre como migrar bases de dados de conhecimento do QnA Maker existentes para responder perguntas, consulte o guia de migração.
Como o QnA Maker processa uma consulta de usuário para selecionar a melhor resposta
A base de dados de conhecimento treinada e publicada do QnA Maker recebe uma consulta de usuário, de um bot ou outro aplicativo cliente, na API GenerateAnswer. O diagrama a seguir ilustra o processo quando a consulta do usuário é recebida.
Processo do classificador
O processo é explicado na tabela a seguir.
| Etapa | Finalidade |
|---|---|
| 1 | O aplicativo cliente envia a consulta do usuário para a API GenerateAnswer. |
| 2 | O QnA Maker pré-processa a consulta do usuário com detecção de idioma, grafias e separadores de palavras. |
| 3 | O pré-processamento é usado para alterar a consulta do usuário para obter os melhores resultados da pesquisa. |
| 4 | Essa consulta alterada é enviada a um índice da Pesquisa de IA do Azure, que recebe o número de resultados top. Se a resposta correta não estiver nesses resultados, aumente o valor de top um pouco. Em geral, um valor de 10 para top funciona em 90% das consultas. A pesquisa do Azure filtra as palavras irrelevantes nessa etapa. |
| 5 | O QnA Maker usa a definição de recursos sintática e semântica para determinar a similaridade entre a consulta do usuário e os resultados do QnA buscados. |
| 6 | O modelo de classificador de machine learning usa os diferentes recursos da etapa 5 para determinar as pontuações de confiança e a nova ordem de classificação. |
| 7 | Os novos resultados são retornados ao aplicativo cliente em ordem classificada. |
Os recursos usados incluem, entre outros, a semântica de nível de palavra, importância de nível de termo em um corpus e modelos semânticos profundos aprendidos para determinar a similaridade e a relevância entre duas cadeias de caracteres de texto.
Solicitação e resposta HTTP com o ponto de extremidade
Quando você publica uma base de dados de conhecimento, o serviço cria um ponto de extremidade HTTP baseado em REST para integração no aplicativo, geralmente um chat bot.
A solicitação de consulta do usuário para gerar uma resposta
A consulta de usuário é a pergunta que o usuário final faz para a base de dados de conhecimento, como How do I add a collaborator to my app?. A consulta é feita geralmente em um formato de idioma natural ou em algumas palavras-chave que representam a pergunta, como help with collaborators. A consulta é enviada de uma solicitação HTTP no aplicativo cliente para a base de dados de conhecimento.
{
"question": "How do I add a collaborator to my app?",
"top": 6,
"isTest": true,
"scoreThreshold": 20,
"strictFilters": [
{
"name": "QuestionType",
"value": "Support"
}],
"userId": "sd53lsY="
}
Você controla a resposta por meio de propriedades como scoreThreshold, tope strictFilters.
Use o contexto de conversa com a funcionalidade de várias rodadas para manter a conversa a fim de refinar as perguntas e respostas, para encontrar a resposta correta e final.
A resposta de uma chamada para gerar uma resposta
A resposta HTTP é a resposta recuperada da base de dados de conhecimento, com base na melhor correspondência para uma determinada consulta do usuário. A resposta inclui a resposta e a pontuação de previsão. Se você solicitar mais de uma resposta principal com a propriedade top, receberá mais de uma resposta principal, cada uma com uma pontuação.
{
"answers": [
{
"questions": [
"How do I add a collaborator to my app?",
"What access control is provided for the app?",
"How do I find user management and security?"
],
"answer": "Use the Azure portal to add a collaborator using Access Control (IAM)",
"score": 100,
"id": 1,
"source": "Editorial",
"metadata": [
{
"name": "QuestionType",
"value": "Support"
},
{
"name": "ToolDependency",
"value": "Azure Portal"
}
]
}
]
}