Migrieren von QnA Maker zu „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“
Zweck dieses Dokuments: In diesem Artikel finden Sie Informationen zum erfolgreichen Migrieren von Anwendungen von QnA Maker zu „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“. Mit diesem Artikel sollen Kund*innen Klarheit über Folgendes erhalten:
- Vergleich von Features in QnA Maker und „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“
- Preisberechnung
- Vereinfachte Bereitstellung und Entwicklung
- Migrationsphasen
- Häufige Migrationsszenarien
- Schritte bei der Migration
Beabsichtigte Zielgruppe: Kund*innen, die derzeit QnA Maker verwenden
Wichtig
„Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“, ein Feature von Azure KI Language, wurde im November 2021 mit mehreren neuen Funktionen eingeführt, darunter verbesserte Relevanz mithilfe eines Deep Learning-Bewerters, präzise Antworten und End-to-End-Unterstützung für Regionen. Jedes Projekt von „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ entspricht einer Wissensdatenbank in QnA Maker. Einstellungen auf Ressourcenebene wie die rollenbasierte Zugriffssteuerung (Role-Based Access Control, RBAC) werden nicht zur neuen Ressource migriert. Diese Einstellungen auf Ressourcenebene müssen nach der Migration für die Sprachressource neu konfiguriert werden:
- Automatisches RBAC für Sprachprojekte (nicht Ressource)
- Automatische Aktivierung von Analysen.
Außerdem müssen Sie die Analyse für die Sprachressource erneut aktivieren.
Vergleich der Features
Zusätzlich zu neuen Features bietet „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ viele technische Verbesserungen für allgemeine Features.
| Funktion | QnA Maker | Benutzerdefinierte Fragen und Antworten | Details |
|---|---|---|---|
| Modernste transformatorenbasierte Modelle | ➖ | ✔️ | Turing-basierte Modelle, mit denen QnA im Webmaßstab durchsucht werden kann |
| Vordefinierte Funktionalität | ➖ | ✔️ | Mithilfe dieser Funktion können Sie die Leistungsfähigkeit von „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ nutzen, ohne Inhalte erfassen und Ressourcen verwalten zu müssen. |
| Präzise Antworten | ➖ | ✔️ | „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ unterstützt präzise Antworten mithilfe von SOTA-Modellen. |
| Intelligente URL-Aktualisierung | ➖ | ✔️ | „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ bietet eine Möglichkeit, erfasste Inhalte aus öffentlichen Quellen mit einem einzigen Klick zu aktualisieren. |
| Q&A über Wissensdatenbank (hierarchische Extraktion) | ✔️ | ✔️ | |
| Aktives Lernen | ✔️ | ✔️ | „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ verfügt über ein verbessertes aktives Lernmodell. |
| Alternative Fragen | ✔️ | ✔️ | Die verbesserten Modelle bei „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ reduzieren die Notwendigkeit, alternative Fragen hinzuzufügen. |
| Synonyme | ✔️ | ✔️ | |
| Metadaten | ✔️ | ✔️ | |
| Fragegenerierung (private Vorschau) | ➖ | ✔️ | Dieses neue Feature ermöglicht die Generierung von Fragen zu Text. |
| Unterstützung für unstrukturierte Dokumente | ➖ | ✔️ | Benutzer*innen können jetzt unstrukturierte Dokumente als Eingabequellen erfassen und den Inhalt für Antworten abfragen. |
| .NET SDK | ✔️ | ✔️ | |
| API | ✔️ | ✔️ | |
| Einheitliche Benutzeroberfläche für die Dokumenterstellung | ➖ | ✔️ | Eine einzige Erstellungsumgebung für die gesamte Azure KI Language-Instanz |
| Unterstützung für mehrere Regionen | ➖ | ✔️ |
Preiskalkulation
Wenn Sie die Migration zu „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ in Erwägung ziehen, sollten Sie Folgendes berücksichtigen:
| Komponente | QnA Maker | Benutzerdefinierte Fragen und Antworten | Details |
|---|---|---|---|
| Kosten für den QnA Maker-Dienst | ✔️ | ➖ | Die Fixkosten pro Ressource pro Monat. Gilt nur für QnAMaker. |
| Kosten für den Dienst „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ | ➖ | ✔️ | Die Kosten für „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ gemäß dem Modell für die nutzungsbasierte Bezahlung Gilt nur für „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“. |
| Kosten für Azure Search | ✔️ | ✔️ | Gilt für QnA Maker und „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“. |
| Kosten für App Service | ✔️ | ➖ | Gilt nur für QnA Maker. Dies ist die größte Kostenersparnis für Benutzer, die auf „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ umstellen. |
Benutzer können eine höhere Ebene mit höherer Kapazität auswählen. Dies wirkt sich auf den bezahlten Gesamtpreis aus. Es wirkt sich nicht auf den Preis für die Sprachkomponente von „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ aus.
„Textdatensätze“ in „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ bezieht sich auf die Abfragen, die von Benutzer:innen an die Runtime übermittelt werden. Dieses Konzept gilt für alle Features innerhalb des Language-Diensts. Manchmal enthält eine Abfrage möglicherweise mehrere Textdatensätze, wenn die Abfrage länger ist.
Beispiele für Preisschätzungen
| Verwendung | Anzahl der Ressourcen in QnA Maker | Anzahl der App-Dienste in QnA Maker (Ebene) | Monatliche Rückschlussaufrufe in QnA Maker | Suchpartitionen x Suchreplikat (Ebene) | Relative Kosten in „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ |
|---|---|---|---|---|---|
| Hoch | 5 | 5(P1) | 8M | 9x3(S2) | Teurer |
| High | 100 | 100(P1) | 6 Mio. | 9x3(S2) | Günstiger |
| Medium | 10 | 10(S1) | 800.000 | 4x3(S1) | Günstiger |
| Niedrig | 4 | 4(B1) | 100k | 3x3(S1) | Günstiger |
Zusammenfassung: Wie in der Spalte mit relativen Kosten zu sehen ist, sollten die Kund:innen bei den gängigsten Konfigurationen Kosten sparen.
Hier finden Sie Preisdetails für Benutzerdefinierte Fragen und Antworten und QnA Maker.
Der Azure-Preisrechner bietet noch ausführlichere Informationen.
Vereinfachte Bereitstellung und Entwicklung
Mit dem Sprachdienst profitieren QnA Maker-Kund*innen jetzt von einem einzigen Dienst, der Textanalyse, LUIS und „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ als Features der Sprachressource bereitstellt. Der Sprachdienst bietet Folgendes:
- Eine Sprachressource für den Zugriff auf alle oben genannten Funktionen
- Ein einzelner Bereich für die Dokumenterstellung über Funktionen hinweg
- Ein einheitlicher Satz von APIs über alle Funktionen hinweg
- Ein zusammenhängendes, einfacheres und leistungsstarkes Produkt
Erfahren Sie mehr über die ersten Schritte mit Language Studio.
Migrationsphasen
Wenn Sie oder Ihr Unternehmen Anwendungen in der Entwicklungs- oder Produktionsumgebung nutzen, die QnA Maker verwenden, sollten Sie diese so schnell wie möglich aktualisieren, um „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ zu nutzen. Unter den folgenden Links finden Sie die verfügbaren APIs, SDKs, Bot-SDKs und Codebeispiele.
Im Folgenden werden die allgemeinen Migrationsphasen beschrieben, die Sie berücksichtigen sollten:
Weitere hilfreiche Links finden Sie unten:
- Dokumenterstellungsportal
- API
- SDK
- Bot-SDK: Damit Bots „Fragen und Antworten“ verwenden können, verwenden Sie das SDK Bot.Builder.AI.QnA. Kund*innen wird empfohlen, dieses weiterhin für ihre Botintegrationen zu verwenden. Beispielverwendungen im Botcode finden Sie unter Beispiel 1 Beispiel 2.
Häufige Migrationsszenarien
In diesem Thema werden zwei hypothetische Szenarien bei einer Migration von QnA Maker zu „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ verglichen. Diese Szenarien können Ihnen helfen, die richtigen Migrationsschritte zu ermitteln, die für das angegebene Szenario ausgeführt werden sollten.
Hinweis
Es wurde versucht sicherzustellen, dass diese Szenarien repräsentativ für echte Kundenmigrationen sind, einzelne Kundenszenarien unterscheiden sich aber natürlich. Außerdem enthält dieser Artikel keine Preisdetails. Weitere Informationen hierzu finden Sie in der Preisübersicht.
Wichtig
Jedes Projekt von „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ entspricht einer Wissensdatenbank in QnA Maker. Einstellungen auf Ressourcenebene wie die rollenbasierte Zugriffssteuerung (Role-Based Access Control, RBAC) werden nicht zur neuen Ressource migriert. Diese Einstellungen auf Ressourcenebene müssen nach der Migration für die Sprachressource neu konfiguriert werden. Außerdem müssen Sie die Analyse für die Sprachressource erneut aktivieren.
Migrationsszenario 1: Kein benutzerdefiniertes Dokumenterstellungsportal
Im ersten Migrationsszenario verwenden die Kund*innen qnamaker.ai als Dokumenterstellungsportal und möchten ihre QnA Maker-Wissensdatenbanken zu „Benutzerdefinierten Fragen und Antworten“ migrieren.
Migrieren Ihres Projekts von QnA Maker zu „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“
Nach der Migration zu „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“:
- Die Einstellungen auf Ressourcenebene müssen für die Sprachressource neu konfiguriert werden.
- Kundenüberprüfungen sollten mit den migrierten Wissensdatenbanken beginnen:
- Validierung der Größe
- Die Anzahl der QnA-Paare in allen Wissensdatenbanken müssen vor und nach der Migration übereinstimmen.
- Kund*innen müssen neue Schwellenwerte für ihre Wissensdatenbanken in „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ einrichten, da die Konfidenzbewertungszuordnung sich von der in QnA Maker unterscheidet.
- Antworten auf Beispielfragen vor und nach der Migration
- Antwortzeit für Fragen, die in v1 bzw. v2 beantwortet wurden
- Beibehaltung von Äußerungen
- Kund*innen können das Batchtesttool nach der Migration verwenden, um das neu erstellte Projekt in „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“ zu testen.
Alte QnA Maker-Ressourcen müssen manuell gelöscht werden.
Hier finden Sie einige detaillierte Schritte zum Migrationsszenario 1.
Migrationsszenario 2
In diesem Migrationsszenario haben die Kund*innen möglicherweise ein eigenes Front-End für die Dokumenterstellung erstellt, das die QnA Maker-APIs für die Dokumenterstellung oder QnA Maker SDKs nutzt.
Sie sollten diese Schritte ausführen, die für die Migration von SDKs erforderlich sind:
Dieser SDK-Migrationsleitfaden soll Sie bei der Migration von der alten Clientbibliothek Microsoft.Azure.CognitiveServices.Knowledge.QnAMaker zur neuen Clientbibliothek für benutzerdefinierte Fragen und Antworten Azure.AI.Language.QuestionAnswering unterstützen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Vergleichen von ähnlichen Vorgängen in beiden Paketen.
Sie sollten die Schritte ausführen, die für die Migration von Wissensdatenbanken zum neuen Project innerhalb der Sprachressource erforderlich sind.
Nach der Migration zu „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“:
- Die Einstellungen auf Ressourcenebene müssen für die Sprachressource neu konfiguriert werden.
- Kundenüberprüfungen sollten mit den migrierten Wissensdatenbanken beginnen.
- Validierung der Größe
- Die Anzahl der QnA-Paare in allen Wissensdatenbanken müssen vor und nach der Migration übereinstimmen.
- Konfidenzbewertungszuordnung
- Antworten auf Beispielfragen vor und nach der Migration
- Antwortzeit für Fragen, die in v1 bzw. v2 beantwortet wurden
- Beibehaltung von Äußerungen
- Batchtests vor und nach der Migration
- Alte QnA Maker-Ressourcen müssen manuell gelöscht werden.
Darüber hinaus wird der aktualisierte Botcode von Kund*innen, die einen Bot migrieren und aktualisieren müssen, als NuGet-Paket veröffentlicht.
Hier finden Sie einige Codebeispiele: Beispiel 1 Beispiel 2
Hier finden Sie detaillierte Schritte zum Migrationsszenario 2.
Erfahren Sie mehr über die vordefinierte API.
Erfahren Sie mehr über die REST-API für „Benutzerdefinierte Fragen und Antworten“.
Schritte bei der Migration
Beachten Sie, dass abhängig von der vorhandenen Architektur der Kund*innen einige dieser Schritte erforderlich sind. Sehen Sie sich die oben angegebenen Migrationsphasen an, um mehr Klarheit darüber zu erhalten, welche Schritte für die Migration erforderlich sind.
