Creación, prueba e implementación: base de conocimiento de CQA

Esta guía le guía por los pasos esenciales necesarios para crear, probar e implementar una base de conocimiento personalizada de respuesta a preguntas (CQA) en la Microsoft Foundry. Tanto si va a realizar la transición desde Language Studio como desde cero, esta guía es para usted. Proporciona instrucciones claras y accionables para lograr una implementación rápida y correcta de CQA en Foundry.

Nota

  • Si ya tiene un Azure Language en Foundry Tools o un recurso de varios servicios (ya sea por su cuenta o a través de Language Studio), puede seguir usando esos recursos de lenguaje existentes en el portal de Foundry. Para obtener más información, consulte Uso de las herramientas de Foundry en el portal de Foundry.
  • En Foundry, una tarea de ajuste fino sirve como espacio de trabajo para tus soluciones de CQA. Anteriormente, una tarea de ajuste se denominaba proyecto de CQA. Es posible que encuentre ambos términos usados indistintamente en la documentación anterior de CQA.
  • Se recomienda encarecidamente usar un recurso Foundry en Foundry; sin embargo, también puede seguir estas instrucciones utilizando un recurso Language.

Requisitos previos

Antes de empezar, necesita los siguientes recursos y permisos:

  • Una suscripción de Azure activa. Si no tiene una, cree una de forma gratuita.
  • Permisos necesarios. Asegúrese de que la persona que establece la cuenta y el proyecto sea asignada como el rol de Propietario de cuenta de IA de Azure en el nivel de suscripción. Como alternativa, tener el rol Colaborador o Colaborador de Cognitive Services en el ámbito de la suscripción también cumple este requisito. Para obtener más información, consulteControl de acceso basado en rol (RBAC).
  • Un recurso Foundry o un recurso Language.
  • Un recurso Búsqueda de Azure AI (necesario para acceder a CQA). Para obtener más información sobre cómo conectar el recurso de Búsqueda de Azure AI, seeConfigurar conexiones en Foundry
  • Un proyecto Foundry creado en Foundry. Para obtener más información, consulteCrear un proyecto de Foundry.

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  1. Diríjase a Foundry.

  2. Si aún no ha iniciado sesión, el portal le pedirá que lo haga con las credenciales de Azure.

  3. Una vez que haya iniciado sesión, puede crear o acceder a los proyectos existentes en Foundry.

  4. Si aún no está en el proyecto correspondiente a esta tarea, selecciónelo.

Crea tu tarea de ajuste fino de CQA

En la Foundry, una tarea de ajuste fino sirve como área de trabajo para tus soluciones de CQA. Anteriormente, una tarea de ajuste se denominaba proyecto de CQA. Es posible que encuentre ambos términos usados indistintamente en la documentación anterior de CQA.

  1. Después de seleccionar el proyecto Foundry que se va a usar para este proyecto, seleccione Ajuste preciso en el menú de navegación izquierdo.

    Captura de pantalla de la selección del menú de ajuste en Foundry.

  2. En la ventana principal, seleccione la pestaña ajuste del servicio ai y, a continuación, el botón + Ajustar.

    Captura de pantalla del botón de ajuste fino en la Foundry.

  3. En la ventana Crear ajuste preciso del servicio , elija la pestaña Respuesta a preguntas personalizada y, a continuación, seleccione Siguiente.

    Captura de pantalla de la pestaña de respuesta a preguntas personalizada en Foundry.

  4. Seleccione su recurso Búsqueda de Azure AI conectado desde la ventana Crear tarea de ajuste de CQA. Para obtener más información, seeConfigurar conexiones de recursos Azure.

  5. A continuación, complete los campos Nombre y Idioma . Para este proyecto, puede dejar la respuesta Predeterminada cuando no se devuelve ninguna respuesta como está (no se encuentra ninguna respuesta).

  6. Seleccione el botón Crear .

Añadir una fuente de la base de conocimientos de CQA

Una base de conocimiento de CQA es un conjunto estructurado de pares de preguntas y respuestas optimizados para la inteligencia artificial conversacional. La base de conocimiento usa el procesamiento de lenguaje natural para interpretar las consultas de usuario y devolver respuestas precisas y compatibles con el contexto de un conjunto de datos específico.

  1. En el menú Introducción , seleccione Administrar orígenes.

    Captura de pantalla de la selección de gestión de orígenes en la Foundry.

  2. En la ventana principal, seleccione el menú desplegable + Agregar origen.

  3. En el menú desplegable puede seleccionar Agregar charla, Agregar direcciones URL o Agregar archivos.

    Captura de pantalla del menú desplegable Agregar origen en Foundry.

  4. Para este proyecto, elija Agregar direcciones URL.

  5. En la ventana Agregar direcciones URL , agregue los valores siguientes:

  6. Por último, seleccione el botón Agregar direcciones URL .

    El proceso de extracción requiere una breve cantidad de tiempo para analizar el documento y detectar preguntas y respuestas. Durante este paso, el servicio evalúa si el contenido está estructurado o no estructurado.

    Una vez agregado correctamente el origen, puede editar su contenido e incluir pares personalizados de preguntas y respuestas.

  7. Una vez agregado correctamente el origen, aparece en la ventana Administrar orígenes . Allí tiene la opción de editar su contenido e incluir pares de preguntas y respuestas personalizados adicionales.

    Captura de pantalla de la lista de administración de orígenes en Foundry.

Prueba de la base de conocimiento

  1. Seleccione Probar la base de conocimientos en el menú Primeros Pasos.

  2. En la ventana principal, escriba la pregunta Cómo configurar mi Surface Book? y seleccione el botón Run. Las respuestas se devuelven mediante los pares de preguntas y respuestas que se detectaron y tomaron automáticamente de la dirección URL de origen:

    Captura de pantalla de la respuesta de la interfaz de inspección en Foundry.

Despliegue de su base de conocimiento

La implementación de una base de conocimiento de CQA significa publicar el contenido de preguntas y respuestas mantenido como un punto de conexión activa y en el que se pueden realizar búsquedas. Este proceso mueve el proyecto de una fase de prueba a un entorno de producción que permite a las aplicaciones cliente usarlas para varios proyectos y soluciones, incluidos los bots de chat.

  1. Una vez completada la inspección, elija la sección Implementar base de conocimiento en el menú Introducción .

  2. Seleccione el botón Implementar primero en la ventana principal Implementar base de conocimiento y, a continuación, en la ventana emergente Implementar este proyecto . La implementación tarda unos minutos.

  3. Una vez completada la implementación, el proyecto implementado aparece en la ventana Implementar base de conocimiento .

¡Eso es todo! La base de conocimiento personalizada de respuesta a preguntas (CQA) proporciona una interfaz de lenguaje natural a los datos, lo que permite a los usuarios interactuar con la información de forma conversacional. Al implementar esta solución, puede crear bots de chat avanzados y agentes interactivos que comprendan las preguntas del usuario, proporcionen respuestas precisas y se ajusten a los requisitos informativos cambiantes.

Limpieza de recursos

Para limpiar y quitar una suscripción de inteligencia artificial de Azure, puede eliminar el recurso individual o todo el grupo de recursos. Si elimina el grupo de recursos, también se eliminarán todos los recursos contenidos en él.

Pasos siguientes

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