Saya tahu bahwa Bot Framework SDK adalah open-source, sementara ini tidak berlaku untuk Layanan Bot Azure.

Dari tautan ini Saya berasumsi bahwa itu dapat digunakan hampir di setiap perpustakaan/kerangka pembelajaran mendalam dengan kerangka kerja chatbot, tetapi apakah ini juga berlaku untuk SDK gratis atau hanya jika saya menggunakan Layanan bot Azure?

Selain itu, apakah mungkin untuk menyebarkan chatbot yang dibuat dengan SDK pada platform yang bukan Azure?

Banyak terima kasih sebelumnya

1
sergio zavota 19 November 2020, 10:41

1 menjawab

Jawaban Terbaik

SDK dan dukungan komunitas mencakup implementasi standar dari pengenal

RegExRecognizer – berguna untuk tugas pengenalan sederhana seperti pengujian unit.

LuisRecognizer – gunakan model LUIS.ai untuk pengenalan maksud/entitas

QnAMakerRecognizer – gunakan QnAMaker KB untuk mengenali FAQ

CrossTrainedRecognizer – menggabungkan beberapa pengenal yang dilatih silang bersama-sama (seperti Luis/Qna)

Pengenal komunitas – BERT, spaCy.io, DialogFlow, dll.

SDK mendefinisikan file deklaratif umum untuk pengenalan bahasa yang disebut file .LU. File LU adalah file penurunan harga sederhana yang mudah diedit dan ditangkap konsep dasar NLU tentang maksud, entitas, data berlabel, kamus, dll. SDK menyediakan plugin untuk BF CLI yang mem-parsing file LU dan membuat model LUIS darinya. Layanan seperti Power Virtual Agents dapat menggunakan file LU untuk melatih pengenal NLU kustom internal mereka. Komunitas open source telah membuat parser LU yang menargetkan mesin NLU open source dari model Spacey.io dan BERT.

Pada akhirnya, aplikasi bot harus dapat memutuskan komponen mana yang seharusnya menangani input. Setiap komponen dapat menggunakan pengenal yang berbeda untuk memproses input, jadi kami memerlukan cara standar untuk membuat model pengiriman, yaitu model yang mengarahkan lalu lintas ke komponen yang benar. Ini meletakkan dasar untuk mengatur bot berdasarkan departemen atau mengintegrasikan "keterampilan" dari sumber lain.

Untuk membuat model pengiriman, kami telah menentukan bagaimana setiap komponen dapat mengekspos data bahasa (sekali lagi memanfaatkan format file deklaratif .LU agnostik teknologi) yang memaparkan informasi yang diperlukan bagi pemanggil untuk membuat model pengiriman.

Alat pengiriman kami saat ini menggunakan LUIS untuk model pengiriman, tetapi memiliki versi pratinjau baru yang telah diubah namanya menjadi Orchestrator. Orkestra menggunakan model bahasa berbasis transformator (misalnya: BERT, RoBERTa) untuk membangun model pengiriman. Model ini telah dioptimalkan agar cukup kecil untuk dapat disematkan (~200mb untuk bahasa Inggris), bekerja untuk skenario latensi rendah, dan menggunakan informasi dari file .LU untuk membangun model pengiriman kaya yang dapat digunakan secara offline, dalam skenario tersemat, dan ditawarkan sebagai bagian dari Layanan Bot Azure.

1
Ram-msft 19 November 2020, 10:43