Azure QnA Maker

Azure QnA Maker 初学者指南

Azure QnA Maker 是一个云服务，它使用 机器学习 和 自然语言处理 (NLP) 技术，让您可以轻松从 FAQ 页面、文档和其他文本内容中创建问答系统。对于希望快速构建智能聊天机器人或知识库的开发者来说，它是一个强大的工具。虽然它本身与 二元期权 无直接关联，但理解其工作原理，可以帮助开发者将 QnA Maker 集成到金融信息服务中，例如提供关于期权交易的常见问题解答。

什么是 QnA Maker？

QnA Maker 的核心功能是将您的内容转化为问答对 (QnA pairs)。它通过分析您的文档，自动提取问题和答案。当然，您也可以手动添加、编辑和改进这些 QnA pairs，以提高系统的准确性和相关性。

QnA Maker 的优势在于其易用性。您不需要具备深厚的机器学习背景，就可以构建一个功能强大的问答系统。它提供了一个用户友好的界面，允许您轻松上传文档、测试知识库并将其部署到各种渠道，例如 Microsoft Bot Framework、Azure Web App 或直接嵌入到您的网站。

QnA Maker 的工作原理

QnA Maker 的工作流程大致如下：

1. 内容摄取: 您提供包含问题的文档或 FAQ 页面。这可以是常见的文件格式，如 Word 文档、PDF、网站 URL 或纯文本文件。 2. 提取和处理: QnA Maker 使用 NLP 技术解析您的内容，提取潜在的问题和答案。它会尝试识别句子中的问题结构，并将其与相应的答案关联起来。 3. 知识库创建: 基于提取的信息，QnA Maker 创建一个知识库，该知识库包含一系列的 QnA pairs。 4. 测试和改进: 您可以通过 QnA Maker 的测试界面测试知识库，并根据需要进行改进。您可以添加新的 QnA pairs、编辑现有的 QnA pairs，并提供用户反馈来提高系统的准确性。 5. 部署: 一旦您对知识库感到满意，就可以将其部署到您选择的渠道。

创建 QnA Maker 知识库的步骤

以下是使用 QnA Maker 创建知识库的步骤：

1. 创建 QnA Maker 服务: 首先，您需要在 Azure 门户 中创建一个 QnA Maker 服务实例。您需要选择一个订阅、资源组和区域。 2. 创建知识库: 在 QnA Maker 服务中，创建一个新的知识库。您需要提供一个知识库名称、一个描述和一些初始内容。 3. 添加内容: 您可以选择从以下来源添加内容：

   *   URL: 提供一个包含 FAQ 页面的网站 URL。
   *   文件: 上传一个或多个文档，例如 Word 文档或 PDF 文件。
   *   手动添加:  手动输入 QnA pairs。

4. 编辑和改进: QnA Maker 会对您的内容进行处理，并提取潜在的 QnA pairs。您需要检查这些 QnA pairs，并进行编辑和改进。您可以添加新的 QnA pairs、编辑现有的 QnA pairs，并删除不正确的 QnA pairs。 5. 测试知识库: 使用 QnA Maker 的测试界面测试知识库。输入一些问题，并查看系统返回的答案。根据需要进行改进。 6. 部署知识库: 将知识库部署到您选择的渠道。您可以将其部署到 Azure Bot Service，创建一个聊天机器人；或者将其部署到 Azure Web App，创建一个 Web 应用程序。

QnA Maker 的高级功能

除了基本的功能，QnA Maker 还提供了一些高级功能，例如：

• Active Learning: Active Learning 允许 QnA Maker 从用户反馈中学习，并自动改进知识库的准确性。
• Metadata: 您可以为 QnA pairs 添加元数据，例如主题或类别。这可以帮助您更好地组织和管理知识库。
• 个性化: 您可以根据用户的上下文信息个性化 QnA Maker 的答案。
• 多语言支持: QnA Maker 支持多种语言，您可以创建多语言知识库。
• 正则表达式: 使用正则表达式来匹配更复杂的问题模式。

QnA Maker 与金融信息（例如二元期权）

虽然 QnA Maker 本身不进行期权交易，但它可以作为提供相关信息的工具。例如：

• 期权交易术语表: 构建一个包含常见期权交易术语（例如 价外期权、行权价、到期日）的知识库，帮助新手理解相关概念。
• 风险提示: 提供关于 期权交易风险 的常见问题解答，帮助交易者了解潜在的风险。
• 交易策略解释: 解释不同的 期权交易策略（例如 备兑看涨期权、保护性看跌期权），并回答关于这些策略的常见问题。
• 平台使用指南: 提供关于期权交易平台的常见问题解答，帮助用户了解如何使用平台进行交易。
• 成交量分析解释: 解答关于 成交量指标 及如何将其用于判断市场趋势的问题。
• 技术分析基础: 解释 移动平均线、相对强弱指数 (RSI) 等技术分析工具的用法。

优化 QnA Maker 知识库的技巧

为了获得最佳的 QnA Maker 性能，可以尝试以下技巧：

• 高质量的内容: 确保您的内容准确、清晰和易于理解。
• 多样化的问题: 为每个答案提供多种不同的问题措辞。
• 使用关键词: 在问题和答案中使用相关的关键词。
• 利用元数据: 使用元数据来组织和管理知识库。
• 持续改进: 定期测试知识库，并根据用户反馈进行改进。
• 关注 布林带 和 MACD 指标的解读。
• 了解 K线图 的形态分析。
• 阅读关于 日内交易 的常见问题解答。
• 学习如何进行 风险管理。
• 研究 资金管理 的重要性。
• 了解 波动率 对期权价格的影响。
• 学习如何使用 期权链。
• 关注 希腊字母 在期权交易中的作用。
• 掌握 价差策略 的应用。
• 了解 事件驱动型交易 的策略。

QnA Maker 的定价

QnA Maker 的定价基于知识库的使用量。您需要支付存储费用、事务费用和额外功能费用。Azure 提供免费层，允许您免费使用 QnA Maker 的一部分功能。

总结

Azure QnA Maker 是一个强大的工具，可以帮助您快速构建智能问答系统。它易于使用、功能强大，并且可以集成到各种渠道。虽然它与二元期权没有直接关联，但它可以用于构建提供金融信息的知识库，从而帮助交易者更好地了解期权交易。通过遵循最佳实践，您可以优化 QnA Maker 知识库的性能，并为用户提供最佳的体验。 记住，有效的知识库依赖于持续的维护和更新，以确保信息的准确性和相关性，这对于涉及快速变化的市场，例如 期权市场，尤其重要。

QnA Maker 关键组件

组件	描述	示例
知识库	存储 QnA pairs 的容器	包含关于期权交易风险的常见问题解答
QnA Pair	一个问题及其对应的答案	问题：什么是行权价？ 答案：...
NLP (自然语言处理)	用于理解和处理自然语言的技术	用于识别问题中的关键词和意图
Active Learning	从用户反馈中学习并改进知识库的功能	根据用户对答案的反馈，自动调整知识库

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