עבור כל אחת ממשימות העריכה והחיזוי, דרוש לך משאב במנוי Azure שלך. באפשרותך להשתמש בסוגי המשאבים הבאים:
- שירות שפה: משאב המאפשר לך לבנות אאפליקציות עם יכולות מובילות בתעשייה להבנת שפה טבעית ללא מומחיות בלמידת מכונה.
- שירותים קוגניטיביים: משאב שירותים קוגניטיביים כללי הכולל הבנת שפת שיחה יחד עם שירותים קוגניטיביים רבים אחרים. באפשרותך להשתמש בסוג זה של משאב רק לחיזוי.
הפרדת המשאבים שימושית כאשר ברצונך לעקוב אחר ניצול משאבים לשימוש בשירות שפה בנפרד מיישומי לקוח המשתמשים בכל יישומי השירותים הקוגניטיביים.
כאשר יישום הלקוח שלך משתמש במשאב של Cognitive Services, באפשרותך לנהל את הגישה לכל השירותים הקוגניטיביים שבהם נעשה שימוש, כולל שירות השפה, באמצעות נקודת קצה ומפתח יחידים.
עריכה
לאחר שיצרת משאב עריכה, באפשרותך להשתמש בו כדי לחבר ולתרגל יישום של הבנת שפת שיחה על-ידי הגדרת הישויות והכוונות שהיישום שלך יחזה, כמו גם אמירות עבור כל כוונה שניתן להשתמש בה כדי לאמן את מודל החיזוי.
הבנת שפה מדוברת מספקת אוסף מקיף של תחומים שנבנו מראש הכוללים כוונות וישויות מוגדרות מראש עבור תרחישים נפוצים; שבו תוכל להשתמש כנקודת התחלה עבור המודל שלך. באפשרותך גם ליצור ישויות וכוונות משלך.
בעת יצירת ישויות וכוונות, באפשרותך לעשות זאת בכל סדר. באפשרותך ליצור כוונה, ולבחור מילים באמירות לדוגמה שתגדיר עבורה כדי ליצור עבורן ישויות; לחלופין, באפשרותך ליצור את הישויות מראש ולאחר מכן למפות אותן למילים באמירות בעת יצירת הכוונות.
באפשרותך לכתוב קוד כדי להגדיר את רכיבי המודל שלך, אך ברוב המקרים קל ביותר לחבר את המודל שלך באמצעות פורטל הבנת השפה – ממשק מבוסס אינטרנט ליצירה וניהול של יישומי הבנת שפה שיחה.
יצירת כוונות
הגדר כוונות בהתבסס על פעולות שמשתמש ירצה לבצע עם היישום שלך. עבור כל כוונה, עליך לכלול מגוון אמירות המספקות דוגמאות לאופן שבו משתמש עשוי להביע את הכוונה.
אם ניתן להחיל כוונה על ישויות מרובות, הקפד לכלול אמירות לדוגמה עבור כל ישות פוטנציאלית; ולוודא שכל ישות מזוהה באמירה.
יצירת ישויות
ישנם ארבעה סוגים של ישויות:
- נלמד על-ידי מכונה: ישויות שנלמדות על-ידי המודל שלך במהלך האימון מתוך ההקשר באמירות לדוגמה שאתה מספק.
- רשימה: ישויות המוגדרות כהירארכיה של רשימות ורשימות משנה. לדוגמה, רשימת התקנים עשויה לכלול רשימות משנה עבור אור ומאוורר. עבור כל ערך רשימה, באפשרותך לציין מילים נרדפות, כגון מנורה לאור.
- RegEx: ישויות המוגדרות כביטוי רגולרי המתאר תבנית – לדוגמה, ניתן להגדיר תבנית כגון [0-9]{3}-[0-9]{3}-[0-9]{4} עבור מספרי טלפון של הטופס 555-123-4567.
- Pattern.any: ישויות המשמשות עם תבניות להגדרת ישויות מורכבות שקשה לחלץ מאמירות לדוגמה.
אימון המודל
לאחר שהגדרת את הכוונות והישויות במודל שלך, וכללת קבוצה מתאימה של אמירות לדוגמה; השלב הבא הוא לאמן את המודל. הדרכה היא התהליך של שימוש באמירות לדוגמה שלך כדי ללמד את המודל שלך להתאים ביטויים בשפה טבעית שמשתמש עשוי לומר לכוונות ולישויות סבירות.
לאחר אימון המודל, תוכל לבחון אותו על ידי שליחת טקסט וסקירת הכוונות החזויות. הכשרה ובדיקה היא תהליך איטרטיבי. לאחר אימון המודל שלך, אתה בודק אותו עם אמירות לדוגמה כדי לראות אם הכוונות והישויות מזוהות כראוי. אם לא, בצע עדכונים, בצע אימון מחדש ובדוק שוב.
ניבוי
כאשר אתה מרוצה מתוצאות האימון והבדיקות, באפשרותך לפרסם את היישום 'הבנת שפת שיחה' במשאב חיזוי לצריכה.
יישומי לקוח יכולים להשתמש במודל על-ידי התחברות לנקודת הקצה של משאב החיזוי, תוך ציון מפתח האימות המתאים; ושלח קלט משתמש כדי לקבל כוונות וישויות חזויות. התחזיות מוחזרות ליישום הלקוח, אשר לאחר מכן יכול לנקוט פעולה מתאימה בהתבסס על הכוונה החזויה.
בינה מלאכותית לשיחות
בעוד שארגונים רבים מפרסמים מידע תמיכה ותשובות לשאלות נפוצות (שאלות נפוצות) שניתן לגשת אליהן באמצעות דפדפן אינטרנט או אפליקציה ייעודית. המורכבות של המערכות והשירותים שהם מציעים פירושה שקשה למצוא תשובות לשאלות ספציפיות. לעתים קרובות, ארגונים אלה מוצאים את אנשי התמיכה שלהם עמוסים בבקשות לעזרה באמצעות שיחות טלפון, דואר אלקטרוני, הודעות טקסט, מדיה חברתית וערוצים אחרים.
יותר ויותר ארגונים פונים לפתרונות בינה מלאכותית (AI) שעושים שימוש בסוכני AI, הידועים בכינוי bots כדי לספק קו ראשון של תמיכה אוטומטית דרך מגוון הערוצים שבהם אנו משתמשים כדי לתקשר. בוטים נועדו לקיים אינטראקציה עם משתמשים באופן שיחה, כפי שמוצג בדוגמה זו של ממשק צ'אט:
שיחות בדרך כלל לובשות צורה של הודעות שהוחלפו בתורן; ואחד הסוגים הנפוצים ביותר של חילופי שיחות הוא שאלה ואחריה תשובה. דפוס זה מהווה את הבסיס לבוטים רבים לתמיכה במשתמשים, ולעתים קרובות ניתן להתבסס עליו על תיעוד קיים של שאלות נפוצות. כדי ליישם פתרון מסוג זה, עליך:
- בסיס ידע של צמדי שאלות ותשובות – בדרך כלל עם מודל עיבוד שפה טבעית מובנה כדי לאפשר לשאלות שניתן לנסח במספר דרכים להיות מובנות באותה משמעות סמנטית.
- שירות בוט המספק ממשק למאגר הידע דרך ערוץ אחד או יותר.
