使用主動式學習與知識庫-QnA Maker - Azure Cognitive Services

瞭解如何使用主動式學習來改善知識庫的品質。

在不移除或變更現有問題的情況下，進行審查、接受或拒絕、新增。

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下載MicrosoftEdge 其他資訊 目錄 結束焦點模式 儲存 共用 Twitter LinkedIn Facebook 電子郵件 WeChat 目錄 主動學習 發行項 12/22/2021 此頁面有所助益嗎？ 請為您的體驗評分 Yes No 還有其他意見反應嗎？ 系統會將意見反應傳送給Microsoft：按下[提交]按鈕，您的意見反應將用來改善Microsoft產品和服務。

隱私權原則。

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本文內容 主動式學習建議功能可讓您根據使用者提交的問題和答案配對建議替代問題，來改善知識庫的品質。

您可以檢閱這些建議，並將其新增至現有的問題或加以拒絕。

您的知識庫不會自動變更。

為了讓變更生效，您必須接受建議。

這些建議會新增問題，但不會變更或移除現有的問題。

注意 新版本的問題和解答功能現在可作為適用于語言的Azure認知服務的一部分。

如需詳細資訊，請參閱適用于語言檔的Azure認知服務。

如需語言服務內的問題回答功能，請參閱問題答案。

如需有關遷移現有知識庫的詳細資訊，請參閱遷移指南。

何謂主動式學習？ QnAMaker可透過隱含和明確的意見反應學習新演變出來的問題。

隱含意見反應–ranker瞭解使用者問題有多個答案，其中分數非常接近，並將此視為意見反應。

您不需要執行任何動作，就會發生這種情況。

明確的意見反應：當知識庫中的多個答案（分數稍微變化）從知識庫傳回時，用戶端應用程式會詢問使用者哪個問題是正確的問題。

使用者的明確意見反應會透過定型API傳送給QnAMaker。

這兩種方法都會提供已叢集化類似查詢的ranker。

主動式學習的運作方式 主動式學習會根據QnAMaker所傳回的前幾個答案的分數來觸發。

如果符合查詢的QnA配對之間的分數差異落在一個小範圍內，則會將查詢視為可能的建議(作為每個可能QnA配對的替代問題)。

一旦您接受特定QnA配對的建議問題，就會拒絕其他配對的建議。

在接受建議之後，您必須記得儲存和定型。

當端點取得合理數量和足夠類型的使用查詢時，主動式學習可提供最佳的可能建議。

當有五個或更多類似的查詢叢集化時，每隔30分鐘就會QnAMaker為知識庫設計工具提供接受或拒絕的使用者問題。

所有建議會依相似度叢集化在一起，並根據使用者發出特定查詢的頻率顯示替代問題的最高排名建議。

在QnAMaker入口網站中建議問題之後，您必須檢查並接受或拒絕這些建議。

沒有可管理建議的API。

QnAMaker的隱含回饋如何運作 QnAMaker的隱含意見反應會使用演算法來判斷分數鄰近性，然後提供主動式學習建議。

判定相近程度的演算法並非簡單的計算。

下列範例中的範圍並不是固定的，但應該作為指南，以瞭解演算法的效果。

當問題的分數具有高信賴度時(例如80%)，可考慮進行主動式學習的分數範圍較廣，大約在10%以內。

信賴分數下降時(例如40%)，分數的範圍也會隨之降低，大約在4%以內。

在下列從查詢到QnAMakergenerateAnswer的JSON回應中，A、B和C的分數已接近，並會被視為建議。

{ "activeLearningEnabled":true, "answers":[ { "questions":[ "Q1" ], "answer":"A1", "score":80, "id":15, "source":"Editorial", "metadata":[ { "name":"topic", "value":"value" } ] }, { "questions":[ "Q2" ], "answer":"A2", "score":78, "id":16, "source":"Editorial", "metadata":[ { "name":"topic", "value":"value" } ] }, { "questions":[ "Q3" ], "answer":"A3", "score":75, "id":17, "source":"Editorial", "metadata":[ { "name":"topic", "value":"value" } ] }, { "questions":[ "Q4" ], "answer":"A4", "score":50, "id":18, "source":"Editorial", "metadata":[ { "name":"topic", "value":"value" } ] } ] } QnAMaker不知道哪個答案是最佳答案。

使用QnAMaker入口網站的建議清單來選取最佳答案，並再次定型。

如何使用定型API提供明確的意見反應 QnAMaker需要明確的意見反應，指出哪些答案是最佳答案。

判斷最佳答案的方式是由您決定，而且可以包括： 使用者意見反應，選取其中一個答案。

商務邏輯，例如判斷可接受的分數範圍。

使用者意見反應和商務邏輯的組合。

使用定型API，在使用者選取之後，將正確的答案傳送至QnAMaker。

升級執行階段版本以使用主動式學習 執行階段4.4.0版和更新版本可支援主動式學習。

如果您的知識庫是在舊版中建立的，請升級執行階段以使用這項功能。

開啟適用于替代問題的主動式學習 依預設會關閉主動式學習。

開啟它以查看建議的問題。

開啟主動式學習之後，您必須將用戶端應用程式的資訊傳送至QnAMaker。

如需詳細資訊，請參閱使用GenerateAnswer的架構流程以及從Bot定型api。

選取[發行]來發行知識庫。

主動式學習查詢只會從GenerateAnswerAPI預測端點收集。

在QnAMaker入口網站中，[測試]窗格的查詢並不會影響主動式學習。

若要在QnAMaker入口網站中開啟主動式學習，請移至右上角，選取您的名稱，然後移至服務設定。

尋找QnAMaker服務，然後切換主動式學習。

注意 上述映射上的確切版本只會顯示為範例。

您的版本可能會不同。

啟用作用中的Learning之後，知識庫會根據使用者提交的問題定期提供新問題的建議。

您可以再次切換設定以停用主動式學習。

查看建議的替代問題 在每個知識庫的[編輯]頁面上查看替代建議的問題。

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