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Importante
Le traduzioni non in inglese sono disponibili solo per praticità. Consultare la EN-US versione di questo documento per la versione definitiva.
Che cos'è una nota sulla trasparenza?
Un sistema di intelligenza artificiale include non solo la tecnologia, ma anche le persone che lo useranno, le persone che ne saranno interessate e l'ambiente in cui viene distribuito. La creazione di un sistema adatto allo scopo previsto richiede una comprensione del funzionamento della tecnologia, delle sue capacità e limitazioni e di come ottenere le migliori prestazioni.
Microsoft fornisce note transparency per comprendere il funzionamento della tecnologia di intelligenza artificiale. Ciò include le scelte che i proprietari del sistema possono fare che influenzano le prestazioni e il comportamento del sistema, e l'importanza di pensare all'intero sistema, tra cui la tecnologia, le persone e l'ambiente. È possibile usare le note sulla trasparenza durante lo sviluppo o la distribuzione del proprio sistema o condividerle con le persone che useranno o saranno interessate dal sistema.
Le note sulla trasparenza fanno parte di un impegno più ampio in Microsoft per mettere in pratica i principi di IA. Per altre informazioni, vedere Microsoft principi di intelligenza artificiale.
Introduzione alla risposta alle domande
La risposta alle domande è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale basato sul cloud che crea facilmente un livello di conversazione naturale sui dati. Può essere usato per trovare la risposta più appropriata per un input del linguaggio naturale specificato dalla tua base di conoscenza personalizzata delle informazioni. Vedere l'elenco delle lingue supportate qui.
La risposta alle domande viene comunemente usata per creare applicazioni client conversazionali, che includono applicazioni di social media, chat bot e applicazioni desktop abilitate per il riconoscimento vocale. Un'applicazione client basata sulla risposta alle domande può essere qualsiasi applicazione conversazionale che comunica con un utente in linguaggio naturale per rispondere a una domanda.
La risposta alle domande usa diverse risorse Azure, ognuna per uno scopo diverso: Ricerca cognitiva di Azure e Monitoraggio di Azure. Tutti i dati dei clienti (risposte alle domande e chatlog) vengono archiviati nell'area in cui il cliente distribuisce le istanze del servizio dipendente. Per altri dettagli sui servizi dipendenti, vedere qui.
Nozioni di base sulla risposta alle domande
Il primo passaggio nell'uso della risposta alle domande è la formazione e la preparazione del servizio QnA per riconoscere le domande e le risposte che possono essere sviluppate dai contenuti. La risposta alle domande importa il contenuto in una knowledge base di coppie di domande e risposte. Il processo di importazione estrae informazioni sulla relazione tra le parti del contenuto strutturato e semistrutturato per dedurre le relazioni tra le coppie di domande e risposte.
Le coppie QnA estratte vengono visualizzate nel modo seguente:
È possibile modificare queste coppie di domande e risposte e aggiungere nuove coppie manualmente. Quando si è soddisfatti del contenuto della knowledge base, è possibile pubblicarlo, che lo renderà pronto per essere usato per rispondere alle domande inviate alle applicazioni client. Al secondo passaggio, l'applicazione client invia la domanda dell'utente all'API del servizio di risposta alle domande. Il servizio di risposta alle domande elabora la domanda e risponde con la risposta migliore.
Per altri dettagli, vedere la documentazione relativa alla risposta alle domande.
Termini e definizioni
| Termine | Definizione |
|---|---|
| Base di Conoscenza | Raccolta di domande, risposte e metadati estratti da origini di contenuto o aggiunti manualmente. La raccolta viene quindi usata per sviluppare coppie di domande e risposte. Le query al servizio QnA vengono confrontate con il contenuto della Knowledge Base. |
| Apprendimento attivo | Utilizza il feedback dall'uso del sistema per fornire suggerimenti (sotto forma di nuove domande) al proprietario della knowledge base per migliorare il contenuto della knowledge base. Altre informazioni sono disponibili qui. |
| A più turni | In alcuni casi sono necessarie informazioni aggiuntive per rispondere alle domande per determinare la risposta migliore a una domanda dell'utente. La risposta alle domande pone una domanda di completamento all'utente. |
| Metadati | Informazioni aggiuntive sotto forma di nome e valore che è possibile associare a ogni coppia QnA nella knowledge base. I metadati possono essere usati per passare il contesto e filtrare i risultati. |
| Sinonimi | Termini alternativi che possono essere usati in modo intercambiabile nella Knowledge Base. |
Casi d'uso di esempio
È possibile usare la risposta alle domande in più scenari e in diversi settori. In genere, i casi d'uso di recupero delle informazioni sono più adatti per rispondere alle domande in cui in genere sono presenti una o solo poche risposte corrette a una domanda dell'utente. Scenari o argomenti con un'ampia gamma di punti di vista, visioni mondiali, visualizzazioni geopolitiche, contenuti controversi e così via, saranno più difficili da rispondere correttamente. I clienti devono essere consapevoli che fornire questo tipo di contenuto tramite la risposta alle domande può creare sentimenti negativi e reazioni e causare pubblicità negativa. Se si specifica questo tipo di contenuto, è consigliabile aggiungere l'attribuzione dell'origine per consentire agli utenti di valutare autonomamente le risposte.
Alcuni scenari tipici in cui è consigliabile rispondere alle domande sono:
Supporto tecnico: Nella maggior parte degli scenari di supporto clienti, le domande frequenti vengono poste di frequente. La risposta alle domande consente di creare immediatamente un chatbot da contenuto di supporto esistente e questo bot può fungere da sistema front-line per la gestione delle query dei clienti. Se le domande non possono essere risposte dal bot, i componenti aggiuntivi possono aiutare a identificare e contrassegnare la domanda per l'intervento umano.
Bot domande frequenti aziendali: Il recupero delle informazioni è una sfida per i dipendenti aziendali. I bot di domande frequenti interni sono un ottimo strumento per aiutare i dipendenti a ottenere risposte alle domande comuni. La risposta alle domande consente a vari reparti, ad esempio risorse umane o retribuzioni, di creare chatbot di domande frequenti per aiutare i dipendenti.
Risposte istantanee sulla ricerca: Molti sistemi di ricerca aumentano i risultati della ricerca con risposte istantanee, che consentono all'utente di accedere immediatamente alle informazioni rilevanti per la query. Le risposte dalla risposta alle domande possono essere combinate con i risultati della ricerca di documenti per offrire un'esperienza di risposta immediata all'utente finale.
Considerazioni per la scelta di altri casi d'uso
Evitare scenari ad alto rischio: L'algoritmo machine learnt usato dalle risposte alle domande ottimizza le prestazioni in base ai dati su cui viene eseguito il training, tuttavia ci saranno sempre casi limite in cui la risposta corretta non viene restituita per una query utente su cui il sistema non comprende bene. Quando si progettano gli scenari con la risposta alle domande, tenere presente la possibilità di risultati falsi positivi. È consigliabile creare un set di dati delle query principali richieste nello scenario e le risposte previste corrispondenti e testare periodicamente il servizio per verificare la correttezza delle risposte. Per esempio:
- Sanità: Ciò spesso richiede una precisione elevata e le informazioni errate possono avere conseguenze potenzialmente letali. Si consideri l'esempio di un bot assistente medico che usa la risposta alle domande per comprendere i sintomi del paziente e abbinarlo alle malattie comuni. Analogamente, tutti i bot progettati per conversare con i pazienti con problemi di salute mentale, come la depressione o l'ansia, devono essere molto attenti alle risposte restituite. la risposta alle domande può essere utile per analizzare la terminologia clinica e derivare coppie di domande e risposte utili, ma non è progettato, progettato o reso disponibile per creare dispositivi medici, e non è progettato o previsto e non deve essere utilizzato come sostituto per consulenza medica professionale, diagnosi, trattamento o giudizio. Il cliente è esclusivamente responsabile della visualizzazione e/o dell'acquisizione di consenso, avvisi, dichiarazioni di non responsabilità e riconoscimenti appropriati per gli utenti finali dell'implementazione.
Evitare scenari di dominio aperti: la risposta alle domande è destinata a rispondere a domande provenienti da una particolare knowledge base del dominio, non domande aperte o domande fuori dominio. L'uso di domande fuori dominio con la risposta alle domande comporta il rischio di restituire risposte errate. Per esempio:
Bot di social networking: I bot destinati a chit-chat generici, non correlati a un particolare dominio, sono difficili da progettare con la risposta alle domande. In questi scenari, le finalità e i punti di vista dell'utente possono variare ampiamente (ad esempio, sport, moda, politica e religione). La creazione di una knowledge base di risposte alle domande è ideale per i fatti e/o l'individuazione del contenuto. L'uso della risposta alle domande per argomenti di diversa visione del mondo può essere impegnativo e consigliamo ai clienti di prendere in considerazione una revisione più attenta o la curazione di tali contenuti.
Gestione di conversazioni inappropriati: È possibile che gli utenti avviino conversazioni inappropriati con il bot, inclusi gli espletivi o i discorsi di odio. Il progettista del bot deve prestare molta attenzione a come gestire queste conversazioni e assicurarsi che questi intenti vengano rilevati con elevata accuratezza e che venga fornita la risposta appropriata. È difficile creare una knowledge base completa nella risposta alle domande contenente ogni variante di espressioni inappropriate possibili. È quindi preferibile gestire tali casi con un sistema basato su regole, ad esempio le espressioni utente possono essere controllate rapidamente per verificare la presenza di qualsiasi parola da un elenco di parole chiave non elaborate in modo predefinito. Questo non fa parte del servizio di risposta alle domande e deve essere sviluppato oltre al servizio di risposta alle domande.
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Considerazioni legali e normative: le organizzazioni devono valutare potenziali obblighi legali e normativi specifici quando si usano strumenti e soluzioni Foundry, che potrebbero non essere appropriati per l'uso in ogni settore o scenario. Inoltre, gli strumenti o le soluzioni Foundry non sono progettati per e non possono essere usati in modi vietati in termini di servizio applicabili e codici di comportamento pertinenti.