اليوم لدينا درس عملي حول إنشاء برامج الدردشة الآلية باستخدام خدمة Azure Bot و Microsoft QnA Maker. في بضع ساعات فقط من الدراسة العملية ، يمكنك إتقان هذه التقنيات. انضم الآن!
يرجى الانتباه
للحصول على إتقان أفضل للدورة ، يجدر قضاء حوالي ساعتين عليها. في الدورة ستجد الكثير من التدريب والعمل في آلة افتراضية. بالإضافة إلى ذلك ، نطلب منك تحديد الوقت لتكوين البنية التحتية ، والتي ستكون مطلوبة لإكمال هذه الوحدة (يمكن العثور على جميع كلمات المرور لإدخال الجهاز الظاهري في علامة التبويب "الموارد").
توفر خدمة Azure Bot ، إلى جانب QnA Maker ، أدوات التطوير اللازمة لإنشاء ونشر الروبوتات الذكية التي تتفاعل بشكل طبيعي مع المستخدمين من خلال مجموعة من الخدمات.
ستتعلم في هذه الوحدة كيفية أداء المهام التالية:
- إنشاء روبوت تطبيق ويب Azure لاستضافة البوت.
- إنشاء قاعدة معرفية وملئها بالبيانات وربط الروبوت بها.
- تضمين برامج التتبع في الكود وتصحيح برامج التتبع التي تم إنشاؤها.
- نشر برامج الروبوت واستخدام التكامل المستمر لإبقائها محدثة.
- إجراء تصحيح محلي لبرنامج التتبع باستخدام Visual Studio Code و Microsoft Bot Framework Emulator.
هام!
في هذا البرنامج التعليمي ، ستحتاج إلى الوصول إلى جهاز افتراضي. إذا لم تكن متصلاً بعد ، فقم بتسجيل الدخول وانقر فوق تشغيل وضع الجهاز الظاهري . سيتم وضع كلمة المرور الخاصة بحسابك في علامة التبويب "الموارد". عند الضغط عليه ، سيتم ملؤه تلقائيًا.
إنشاء بوت لتطبيق Azure Web
الخطوة الأولى في إنشاء بوت هي توفير مكان لاستضافة البوت في أزور. يعد مكون تطبيق Azure Web في Azure Application Services مثاليًا لاستضافة تطبيقات الروبوت ، وتم تصميم خدمة Azure Bot لإعدادها. سيستخدم هذا الدرس بوابة Azure لإنشاء روبوت تطبيق الويب Azure.
1. قم
بتسجيل الدخول إلى بوابة Azure عن طريق فتح
portal.azure.com في مستعرض الجهاز الظاهري.
2. حدد + إنشاء مورد ، ثم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وبوت تطبيق الويب.
3. في حقل اسم التطبيق ، أدخل اسمًا ، على سبيل المثال qa-factbot. يجب أن يكون هذا الاسم فريدًا في Azure. تأكد من عرض علامة اختيار خضراء بجوار الاسم.
4. في قسم الاشتراك ومجموعة الموارد ، حدد الموارد المتاحة.
5. حدد الموقع الصحيح (عادة لا تحتاج إلى تغيير خيار محدد بالفعل).
6. حدد فئة السعر S1.
7. ثم حدد قالب Bot. حدد SDK v3 كإصدار ، و Node.js كلغة SDK ، وسؤال وجواب كنوع القالب. ثم ، في أسفل العمود ، انقر فوق تحديد.
8. انقر فوق خطة خدمة التطبيق أو الموقع ، ثم انقر فوق إنشاء ، ثم قم بإنشاء خطة خدمة تطبيق باسم "qa-factbot-service-plan" أو خطة أخرى مماثلة في نفس المنطقة المحددة في الخطوة السابقة. بمجرد القيام بذلك ، انقر فوق إنشاء في أسفل العمود الروبوت لتطبيق الويب لبدء النشر.
ملاحظة
يستغرق النشر عادةً دقيقتين أو أقل.
9. بعد اكتمال النشر ، انقر فوق مجموعات الموارد في الشريط الموجود على اليسار في بوابة Azure.
10. حدد مجموعة الموارد التي تم إنشاؤها مسبقًا لهذه المجموعة لفتح مجموعة الموارد حيث قمنا بنشر روبوت تطبيق الويب Azure.
من المفترض أن ترى العديد من الموارد التي تم إنشاؤها لبرنامج تتبع الويب الخاص بـ Azure. وقعت عدة أحداث أثناء نشر روبوت تطبيق الويب Azure. تم إنشاء البوت وتسجيله ، وتم إنشاء
تطبيق الويب Azure لاستضافته ، وتم تكوين البوت للعمل مع
Microsoft QnA Maker . الخطوة التالية هي إنشاء قاعدة معرفية مع أسئلة وأجوبة باستخدام صانع QnA لإعطاء الروبوت "ذكاء".
بناء قاعدة معارف باستخدام Microsoft QnA Maker
يعد QnA Maker جزءًا من حزمة
الخدمات Azure Cognitive Services ، والتي تتضمن الخدمات وواجهات برمجة التطبيقات لبناء تطبيقات ذكية تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. بدلاً من تضمين رد فعل على جميع أسئلة المستخدم الممكنة وجميع الإجابات الضرورية في كود الروبوت ، يمكنك توصيله بقاعدة المعرفة بأسئلة وأجوبة تم إنشاؤها في QnA Maker. إحدى حالات الاستخدام الشائعة هي إنشاء قاعدة معرفية استنادًا إلى قائمة عناوين URL لصفحة أسئلة وأجوبة تسمح للبوت بالإجابة على أسئلة متخصصة مثل "كيفية العثور على مفتاح منتج Windows؟" أو "أين يمكنني تنزيل Visual Studio Code؟"
في هذا التمرين ، ستستخدم QnA Maker لإنشاء قاعدة معرفية تحتوي على مجموعة من الأسئلة ، على سبيل المثال ، "ما هي فرق اتحاد كرة القدم الأميركي التي فازت بأكبر عدد من الأطباق؟" و "ما هي أكبر مدينة في العالم؟" ستنشر بعد ذلك قاعدة المعارف هذه في تطبيق ويب Azure بحيث تصبح متاحة من خلال نقطة نهاية HTTPS.
1. افتح بوابة
QnA Maker عن طريق فتح
www.qnamaker.ai في متصفح الجهاز الظاهري وحدد تسجيل الدخول لتسجيل الدخول باستخدام نفس حساب المختبر الذي قمت بتسجيل الدخول إلى بوابة Azure.
2. حدد قائمة الهامبرغر وانقر على إنشاء قاعدة معارف.
3. انقر فوق إنشاء خدمة QnA.
4. في علامة التبويب Azure Portal التي تفتح ، أدخل اسمًا في حقل الاسم. يجب أن يكون هذا الاسم فريدًا في Azure. تأكد من عرض علامة اختيار خضراء بجوار الاسم وبجانب حقل اسم التطبيق في العمود أدناه.
5. حدد استخدام الموجود في قسم مجموعة الموارد ، ثم حدد مجموعة الموارد التي تم إنشاؤها مسبقًا لهذا التمرين.
6. حدد موقعًا من القائمة المنسدلة (عادةً ليس من الضروري تغيير خيار محدد بالفعل).
7. حدد F0 لخيار فئة التحكم في الأسعار.
8. حدد F لفئة سعر البحث.
9. تحقق من أن اسم التطبيق فريد في Azure.
10. حدد الموقع الأقرب إليك في القائمتين المنسدلتين ، ثم انقر فوق الزر إنشاء في أسفل العمود.
11. حدد مجموعات الموارد في الشريط الموجود على الجانب الأيسر من المدخل وافتح مجموعة الموارد التي تم إنشاؤها مسبقًا لهذا التمرين. انتظر حتى يتم تغيير نص "النشر قيد التقدم" أعلى العمود إلى "ناجح" ، والذي يشير إلى النشر الناجح لخدمة QnA والموارد المرتبطة بها. إذا اختفت الرسالة ، يمكنك تحديد رمز الجرس في شريط القائمة لعرض الحالة. يمكنك أيضًا النقر فوق "تحديث" أعلى العمود لتحديث حالة النشر.
12. عد إلى قسم إنشاء قاعدة المعارف عن طريق فتح
www.qnamaker.ai/Create في متصفح الجهاز الظاهري ومرر لأسفل إلى الخطوة 2 للاتصال بخدمة QnA.
13. في قسم معرف Microsoft Azure Directory ، حدد Microsoft Learn Location.
14. حدد Microsoft Learn Location من القائمة المنسدلة اسم اشتراك Azure.
15. في قسم خدمات Azure QnA ، حدد خدمة QnA التي حددتها سابقًا. إذا لم تكن هناك خدمات في القائمة ، فقم بتحديث الصفحة.
16. ثم قم بتسمية قاعدة المعرفة ، على سبيل المثال ، Factbot Knowledge Base.
17. يمكن إدخال الأسئلة والأجوبة في قاعدة معارف QnA Maker يدويًا أو استيرادها من قائمة الأسئلة الشائعة (FAQ) أو نشرها على الإنترنت أو حفظها في الملفات المحلية. التنسيقات التالية مدعومة: ملفات نصية محددة بعلامات جدولة ، ومستندات Microsoft Word ، وجداول بيانات Excel ، وملفات PDF.
للحصول على عرض توضيحي ، افتح
github.com/MicrosoftDocs/mslearn-build-chat-bot-with-azure-bot-service/blob/master/Factbot.tsv.zip في متصفح الجهاز الظاهري وقم بتنزيل ملف Factbot.tsv.zip. يحتوي هذا المجلد المضغوط على ملف نصي يسمى Factbot.tsv. قم باستخراج ونسخ الملف إلى الكمبيوتر المحلي. قم بالتمرير لأسفل صفحة مدخل QnA Maker في متصفح الجهاز الظاهري ، انقر فوق + إضافة ملف وحدد ملف Factbot.tsv. يحتوي هذا الملف على 20 سؤالاً وإجابة بتنسيق نص مع محددات علامات التبويب.
18. انقر فوق إنشاء قاعدة معارف أسفل الصفحة وانتظر حتى يكتمل. لن تستغرق العملية أكثر من دقيقة.
19. تأكد من ظهور الأسئلة والأجوبة من ملف Factbot.tsv في قاعدة المعرفة. ثم انقر فوق حفظ وتدريب وانتظر اكتمال التدريب.
20. انقر فوق الزر اختبار على يمين الزر حفظ وتدريب. اكتب "مرحبًا" في مربع الرسالة واضغط على Enter. تأكد من الحصول على رد "مرحبًا بكم في برنامج QnA Factbot" (ترحب شركة QnA Factbot) ، كما هو موضح أدناه.
21. أدخل السؤال "أي كتاب باع أكبر عدد من النسخ؟" (ما أكثر نسخ الكتاب مبيعًا؟) في مربع الرسالة واضغط ENTER. ما هو ردك؟
22. لإغلاق لوحة الاختبار ، انقر فوق الزر اختبار مرة أخرى.
23. انقر الآن فوق نشر في القائمة في أعلى الصفحة ، ثم انقر فوق الزر نشر في أسفل الصفحة لنشر قاعدة المعرفة التي تم إنشاؤها. سيؤدي النشر إلى إتاحة قاعدة المعرفة كنقطة نهاية HTTPS.
انتظر حتى تكتمل عملية النشر وتحقق من نشر خدمات QnA. الآن يتم استضافة قاعدة المعرفة في تطبيق الويب Azure ويمكنك نشر الروبوت الذي سيستخدم قاعدة البيانات هذه.
تمر الأجزاء التالية من الدليل عبر مورد Microsoft Learn المحدث:
تابع .