#QnAMaker マネージドの Short Answer を #BotFramework Composer で利用する

この記事は Microsoft Azure Cognitive Services Advent Calendar 2020 に参加しています。

QnA Maker のバージョン 2 (予定?)、QnA Maker マネージド で登場した “ショートアンサー” 機能を Bot Framework Composer で利用してみます。

残念ながら今のところ、Bot Framework Composer 側にショートアンサーに対応した Trigger やアクションは用意されていないようです。
タイミングからして当然ですし、そもそもショートアンサーは日本語など対応していない言語があるので専用 Trigger を用意されても紛らわしいだけ。

今回は、普通に “Send an HTTP Request” を利用することにしました。
Bot Framework Composer の使い方としては新規性も何もない記事になってしまいますが、QnA Maker 連携でこういうやり方もあるよねと思いながら読んでいただければ。

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#QnAMaker マネージドのショートアンサー機能を調べてみた

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QnA Maker のバージョン 2 (予定?)、QnA Maker マネージド の 新機能 の一つが “ショートアンサー” です。
ナレッジベースにある回答そのものではなく、自動生成された回答の要約、短縮版を応答してくれる機能です。

チャットボットは UI の物理的サイズから、長い回答は見づらくて適切ではないことがあります。
まず短い回答を返して、必要に応じて(例えばユーザーが要求したら)詳細な解答を返すやり方もありそうです。

ショートアンサーはそんな時に役に立ちそうな機能です。

チームブログでは機能について触れていますし、QnA Maker ポータルのテストペインでも動作は確認できます。
ただ公式ドキュメントなどには記載がないようです・・・ということで調べてみました。
プレビューだしドキュメントに書いていない内容なので、今後変更される可能性ありです。

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#QnAMaker マネージドの多言語対応

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QnA Maker のバージョン 2 にあたる(予定?)のが QnA Maker マネージド です。

いくつか 新機能 はありますが、ナレッジベースの多言語対応もその一つ。

ナレッジベースの多言語対応とは、Azure の一つのリソース (Cognitive Search) に複数のナレッジベースのインデクスを作成する機能のことです。

以下では、多言語対応のナレッジベースを作成する手順と少しだけ Tips を紹介します。

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#QnAMaker マネージドで作成されるリソースを見てみる

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QnA Maker の新しいバージョンが QnA Maker マネージド です。

マネージドの新機能の概要は前の記事に書きました。(公式をまとめて日本語にしただけですけど)
https://yseosoft.wordpress.com/2020/11/28/qnamaker_managed_features/

今回は、作成されるリソースが従来の QnA Makerからどう変わるのかを見てみます。
※以下では、従来の QnA Maker を V1 と呼びます。

変更のポイントは、

  • 作成されるリソースは 2つ、QnA Maker, および 検索サービス (Azure Cognitive Search)
  • App Service、および App Service プランは隠蔽されるようになった
  • QnA Maker 作成時の Appilcation Insights 作成オプションはなくなった
  • Azure Cognitive Search は他の Cognitive Search リソースに切り替え可能

です。

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#QnAMaker マネージドがパブリックプレビューになりました

QnA Maker の新しいバージョンが QnA Maker マネージド です。

11月前半にプレビューが始まりました。
https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-ai/introducing-qna-maker-managed-now-in-public-preview/ba-p/1845575

次の投稿以降で気になる機能を見てみるとして、今回は新機能の概要を勝手に日本語にまとめてみました。(翻訳の品質は無保証)

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「 Bot Framework Composer + QnA Maker で作る Q&A チャットボット」のハンズオン資料を公開しました

Bot Framework Composer + QnA Maker で作る Q&A チャットボット 作成のハンズオン資料を公開しました。

https://github.com/seosoft/BfCompQnaBot

なかなか触れてなかった Bot Framework Composer ですが、まずは超入門の範囲でハンズオン資料にまとめました。

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#QnAMaker #Bot 作成のハンズオン資料を作りました

QnA Maker を使って ノンコーディングで(!)Q&A ボット を作成するハンズオン資料を作ってみました。

https://github.com/seosoft/QnaMakerBot

内容は相当薄いんですが(苦笑)、シンプルな Q&A ボットくらいなら簡単に作れるんだよということ自体を知らない人もいらっしゃるので、そういう方に向けて手順をまとめてみました。

Bot 開発とか AI 開発とかを頑張るついでに、どんなものを作れるかイメージを固めるヒントとしてお使いください。
あっという間に終わる(待ち時間は何回か発生しますが)コンテンツなので、気分転換にでも QnA Maker でボットを一度作ってみていただければ。
簡単すぎて、自力でスクラッチで組み上げるのが嫌になるかもしれません。そこは覚悟しておいてください。

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「チャットボットの自然言語処理」 LT をしました (第2回 八王子AI / 2019年8月24日) #qnamaker #luis #botservice

チャットボットの自然言語処理」というテーマで LT @ 八王子AI しました。(LT とか久しぶり)

“自然言語処理” と大きめのタイトルですが、実際のサービスとして QnA MakerLUIS とを紹介しました。

クリエイター色が強めの勉強会なので、SaaS を使って課題を解決する方法もあるよというメッセージです。(大きく出た)
あとは Azure がびっくりするほど通用しない場なので、ちょっとは宣伝してあげようかと。Google さんの技術だとみなさん目を輝かせるんですけどね(笑)
この辺りはまだ MS = エンタープライズ なイメージが残ってたりするのか、伝え方が拙かったのか思うと、ちょっと反省します、すいません。

本題から離れてしまいましたが、何が言いたいかというと、QnA Maker って手軽なのに便利なサービス作れる よねということです。もちろん要件にもよりますが。

ノンコーディングで Q&A ボットの基本機能が作れるよというのを体験してもらえるように、ハンズオン資料っぽいものでも作ってみようかな。・・・と言うだけ言っておきます。

セッション資料「Bot Builder V4 SDK + QnA Maker / LUIS」とデモアプリのソースコードを公開しました。(2018年8月28日 #Cogbot 勉強会 16) #bot #botframework

Cogbot勉強会!#16 (2018年8月28日 (火) 開催) で、

Bot Builder V4 SDK + QnA Maker / LUIS

セッションを担当しました。

扱った内容は、

  • Bot Builder V4 SDK の復習
  • AI Bot 用の NuGet パッケージ
  • QnA Maker 用の NuGet パッケージ
  • LUIS 用の NuGet パッケージ
  • (おまけ) QnA Maker のナレッジベースを RESTful に呼び出す方法

です。

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「QnA Maker “逆” 入門」 LT やりました #qnamaker #bot #cogbot (2018年8月10日)

最近、「ゼロから作る Deep Learning 2 (自然言語処理編) 輪読&勉強会」という勉強会に参加しています。

輪読後の LT の時間に時間をいただいて、QnA MakerCustom Vision の説明(デモ)をしました。

当日発表の予定だった資料をアップロードしました。(結局、アドリブでほぼデモだけやったので資料は公開したものの使われないまま)

輪読が自然言語処理ということで、QnA Maker を紹介する内容です。

その代わりということでもないですが、デモを見て「ちょっと試してみようかな」と思ってくれる人がいることを期待して、ハンズオン資料も公開しています。

ハンズオンの内容を試す程度なら無償でできる範囲です。手順のできるだけ細かい部分まで紹介しているので、ぜひ遊んでみてください。

実は、ハンズオンのほうを覗いていただければと思っています。


LT 資料で、“逆” 入門 としたのは、こんな理由からです。

勉強会は文字通り、書籍「ゼロから作る Deep Learning 2 – 自然言語処理編」の輪読です。(何の説明にもなってない気がする・・・)

参加した勉強会には、データのプロとか統計のプロとか、深層学習が詳しい人、それらを目指している人が集まっています。すごい人たちです。

が、すごいことをやっている分だけ、中には AI サービスなどを軽視したり、理解していなかったりすることがあるのではないかと、気になっていました。

すごい技術や知識を持った人が、中身を詳しく知らなくても利用できるサービスを理解してほしいということで、”逆” 入門。

思いが伝わっていればうれしいです。