Créer un chatbot à l'aide d'Azure Bot

Aujourd'hui, nous avons une leçon pratique sur la création de chatbots à l'aide du service Azure Bot et de Microsoft QnA Maker. En seulement quelques heures d'étude pratique, vous pouvez maîtriser ces technologies. Rejoignez-nous maintenant!

Veuillez faire attention

Pour une meilleure maîtrise du cours, il vaut la peine d'y consacrer environ deux heures. Dans le cours, vous trouverez beaucoup de pratique et de travail dans une machine virtuelle. De plus, nous vous demandons de prévoir le temps de mise en place de l'infrastructure, qui sera nécessaire pour compléter ce module (Tous les mots de passe pour entrer dans la machine virtuelle se trouvent dans l'onglet «Ressources»).

Le service Azure Bot, avec QnA Maker, fournit les outils de développement nécessaires pour créer et publier des robots intelligents qui interagissent naturellement avec les utilisateurs via une gamme de services.

Dans ce module, vous apprendrez à effectuer les tâches suivantes:

• Créez un bot d'application web Azure pour héberger le bot.
• Créer une base de connaissances, la remplir de données et y connecter un bot.
• Incorporation de bots dans le code et débogage des bots créés.
• Publiez des robots et utilisez l'intégration continue pour les maintenir à jour.
• Effectuer le débogage local des bots à l'aide de Visual Studio Code et de l'émulateur Microsoft Bot Framework.

Important!

Dans ce didacticiel, vous aurez besoin d'accéder à une machine virtuelle. Si vous n'êtes pas encore connecté, connectez -vous et cliquez sur Lancer le mode machine virtuelle . Le mot de passe de votre compte sera situé dans l'onglet «Ressources». Lorsqu'il est pressé, il se remplit automatiquement.

Créer un robot d'application Web Azure

La première étape de la création d'un bot consiste à fournir un emplacement pour héberger le bot dans Azure. Le composant Azure Web Application d'Azure Application Services est idéal pour l'hébergement d'applications bot, et le service Azure Bot est conçu pour les préparer. Cette leçon utilisera le portail Azure pour créer le robot d'application Web Azure.

1. Connectez-vous au portail Azure en ouvrant portal.azure.com dans le navigateur de la machine virtuelle.

2. Sélectionnez + Créer une ressource, puis Intelligence artificielle et Machine Learning et Bot d'application Web.



3. Dans le champ Nom de l'application, entrez un nom, par exemple qa-factbot. Ce nom doit être unique dans Azure. Assurez-vous qu'une coche verte est affichée à côté du nom.

4. Dans la section Abonnement et groupe de ressources, sélectionnez les ressources disponibles.

5. Sélectionnez l'emplacement correct (vous n'avez généralement pas besoin de modifier une option déjà sélectionnée).

6. Sélectionnez une catégorie de prix S1.

7. Sélectionnez ensuite le modèle de bot. Sélectionnez SDK v3 comme version, Node.js comme langue du SDK et Question et réponse comme type de modèle. Ensuite, en bas de la colonne, cliquez sur Sélectionner.



8. Cliquez sur Plan de service d'application ou emplacement, puis cliquez sur Créer, puis créez un plan de service d'application avec le nom «qa-factbot-service-plan» ou un autre similaire dans la même région sélectionnée à l'étape précédente. Une fois cela fait, cliquez sur Créer en bas de la colonne de bot d'application Web pour commencer le déploiement.

Remarque

Le déploiement prend généralement deux minutes ou moins.

9. Une fois le déploiement terminé, cliquez sur Groupes de ressources dans le ruban à gauche dans le portail Azure.

10. Sélectionnez le groupe de ressources précédemment créé pour ce groupe pour ouvrir le groupe de ressources dans lequel nous avons déployé le bot d'application Web Azure.

Vous devriez voir plusieurs ressources créées pour votre bot d'application web Azure. Plusieurs événements se sont produits lors du déploiement du bot d'application Web Azure. Le bot a été créé et enregistré, l' application Web Azure a été créée pour l'héberger, le bot a été configuré pour fonctionner avec Microsoft QnA Maker . L'étape suivante consiste à créer une base de connaissances avec des questions et réponses en utilisant QnA Maker pour donner au bot «l'intelligence».

Création d'une base de connaissances à l'aide de Microsoft QnA Maker

QnA Maker fait partie du package Azure Cognitive Services , qui comprend des services et des API pour créer des applications intelligentes basées sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Au lieu d'inclure une réaction à toutes les questions des utilisateurs possibles et à toutes les réponses nécessaires dans le code du bot, vous pouvez le connecter à la base de connaissances avec des questions et réponses créées dans QnA Maker. Un cas d'utilisation courant consiste à créer une base de connaissances basée sur une liste d'URL d'une page de questions et réponses qui permet à un bot de répondre à des questions spécialisées telles que "Comment trouver une clé de produit Windows?" ou "Où puis-je télécharger Visual Studio Code?"

Dans cet exercice, vous allez utiliser QnA Maker pour créer une base de connaissances avec un ensemble de questions, par exemple, "Quelles équipes de la NFL ont remporté le plus de Super Bowls?" et "Quelle est la plus grande ville du monde?" Vous déploierez ensuite cette base de connaissances dans une application Web Azure afin qu'elle devienne disponible via le point de terminaison HTTPS.

1. Ouvrez le portail QnA Maker en ouvrant www.qnamaker.ai dans le navigateur de la machine virtuelle et sélectionnez Connexion pour vous connecter en utilisant le même compte de laboratoire avec lequel vous vous êtes connecté au portail Azure.

2. Sélectionnez le menu hamburger et cliquez sur Créer une base de connaissances.

3. Cliquez sur Créer un service QnA.

4. Dans l'onglet Azure Portal qui s'ouvre, entrez un nom dans le champ Nom. Ce nom doit être unique dans Azure. Assurez-vous qu'une coche verte est affichée à côté du nom et à côté du champ Nom de l'application dans la colonne ci-dessous.

5. Sélectionnez Utiliser existant dans la section Groupe de ressources, puis sélectionnez le groupe de ressources précédemment créé pour cet exercice.

6. Sélectionnez un emplacement dans la liste déroulante (il n'est généralement pas nécessaire de modifier une option déjà sélectionnée).

7. Sélectionnez F0 pour l'option Catégorie de contrôle des prix.

8. Sélectionnez F pour la catégorie de prix de recherche.

9. Vérifiez que le nom de l'application est unique dans Azure.

10. Sélectionnez l'emplacement le plus proche de vous dans les deux listes déroulantes, puis cliquez sur le bouton Créer au bas de la colonne.



11. Sélectionnez Groupes de ressources dans le ruban sur le côté gauche du portail et ouvrez le groupe de ressources précédemment créé pour cet exercice. Attendez que le texte «Deployment In Progress» en haut de la colonne passe à «Successful», qui indique le déploiement réussi du service QnA et des ressources associées. Si le message disparaît, vous pouvez sélectionner l'icône de cloche dans la barre de menus pour afficher l'état. Vous pouvez également cliquer sur Actualiser en haut de la colonne pour mettre à jour l'état du déploiement.

12. Revenez à la section Créer une base de connaissances en ouvrant www.qnamaker.ai/Create dans le navigateur de la machine virtuelle et faites défiler jusqu'à l'étape 2 pour vous connecter à notre service QnA.

13. Dans la section Microsoft Azure Directory Id, sélectionnez Microsoft Learn Location.

14. Sélectionnez Emplacement Microsoft Learn dans la liste déroulante Nom de l'abonnement Azure.

15. Dans la section Services Azure QnA, sélectionnez le service QnA que vous avez spécifié précédemment. S'il n'y a aucun service dans la liste, actualisez la page.

16. Nommez ensuite la base de connaissances, par exemple, Base de connaissances Factbot.

17. Les questions et réponses peuvent être saisies manuellement dans la base de connaissances QnA Maker ou importées de la liste des questions fréquemment posées (FAQ), publiées sur Internet ou enregistrées dans des fichiers locaux. Les formats suivants sont pris en charge: fichiers texte séparés par des tabulations, documents Microsoft Word, feuilles de calcul Excel et fichiers PDF.

Pour une démonstration, ouvrez github.com/MicrosoftDocs/mslearn-build-chat-bot-with-azure-bot-service/blob/master/Factbot.tsv.zip dans le navigateur de la machine virtuelle et téléchargez le fichier Factbot.tsv.zip. Ce dossier zip contient un fichier texte appelé Factbot.tsv. Extrayez et copiez le fichier sur l'ordinateur local. Faites défiler la page du portail QnA Maker dans le navigateur de la machine virtuelle, cliquez sur + Ajouter un fichier et sélectionnez le fichier Factbot.tsv. Ce fichier contient 20 questions et réponses au format texte avec des délimiteurs d'onglets.

18. Cliquez sur Créer une base de connaissances en bas de la page et attendez qu'elle se termine. L'opération ne prendra pas plus d'une minute.

19. Assurez-vous que les questions et réponses du fichier Factbot.tsv apparaissent dans la base de connaissances. Cliquez ensuite sur Enregistrer et former et attendez la fin de la formation.



20. Cliquez sur le bouton Test à droite du bouton Enregistrer et former. Tapez "Salut" dans la boîte de message et appuyez sur Entrée. Assurez-vous d'obtenir une réponse «Bienvenue dans QnA Factbot» (QnA Factbot vous souhaite la bienvenue), comme indiqué ci-dessous.



21. Entrez la question «Quel livre a vendu le plus d'exemplaires?» (Quels exemplaires du livre se sont vendus le plus?) Dans la boîte de message et appuyez sur ENTRÉE. Quelle est votre réponse?

22. Pour fermer le panneau de test, cliquez à nouveau sur le bouton Test.

23. Cliquez maintenant sur Publier dans le menu en haut de la page, puis cliquez sur le bouton Publier en bas de la page pour publier la base de connaissances créée. La publication rendra la base de connaissances disponible en tant que point de terminaison HTTPS.

Attendez la fin du processus de publication et vérifiez que les services QnA sont déployés. Maintenant, la base de connaissances est hébergée dans l'application Web Azure et vous pouvez déployer le bot qui utilisera cette base de données.

Les parties suivantes du guide passent par notre ressource Microsoft Learn mise à jour: suite .