QCon 演讲火热征集中,快来分享技术实践与洞见! 了解详情
写点什么

微软发布了云 Bot-as-a-Service 平台

  • 2017-01-09
  • 本文字数:1661 字

    阅读完需:约 5 分钟

在去年十一月,微软发布了号称“业界首款云Bot-as-a-Service”平台。Bot 和更多专用的对话应用是近期非常受欢迎的主题。亚马逊谷歌最近也发布了深度学习公告。

Azure Bot 服务由微软Bot 框架提供支持,并且拥有建立在 Azure 功能之上的无服务器计算后台。采用 Bot 服务可以允许开发者创建对话应用程序,并且将它嵌入许多流行的聊天应用程序之中,包括 Slack、Facebook Messenger、Skype、Microsoft Teams、Kik 和 Office 365 等等。它还支持文本和 SMS 消息服务,并且可以嵌入客户自己的网站。

Lili Cheng 是一位在微软人工智能和研究小组工作的杰出的工程师。她解释了为什么微软决定创建这项服务:

对于软件开发人员来说,创建一个对话服务需要我们转变设计和构建软件的方式。事实证明,要做好这一点是相当困难的。对于对话来说,它自身的特点决定了不固定和突然转换主题都是常态。

当大家喜欢在移动平台上开发完成任务式的应用程序时,还有那么一些人,包括 Amino 的市场营销主管 Carine Carmy,却在呼吁移动应用程序不要再开发消息机器人相关的东西了。这种公开式的反对很大程度上与寻找合适的移动应用程序过程中引发的摩擦不愉快有关:

移动应用程序很适合一直使用现有的,但不适合换新的。

Lars Liden 是在微软工作的首席软件工程师,他描述了在构建传统移动应用程序的时候,开发人员所面临的一些挑战:

应用程序的问题在于用户必须把它们安装在他们的手机里。现实中,人们只会频繁使用他们手机上的五个或六个应用程序。作为开发人员来说,开发跨平台应用软件是非常痛苦的。这个任务的工作量很大。Bot 的伟大之处在于你一旦创建了它,它就无处不在。它使你的生活变得更简单。当大多数人拿着手机时,他们会把大部分时间花在聊天类应用程序上。所以,当人们在使用他们的聊天应用程序的时候,他们就可以从 Bot 服务请求信息了。

当开发人员改去开发对话应用程序时,他们可能会落入一些陷阱。当开发人员构建 Bot 时,他们通常会把时间花在两个方面,一方面是实现 Bot 的逻辑或者说是智能,另一方面是把你的 Bot 集成到不同的服务中,以便它可以展示给用户。Liden 建议说:

当开发人员实际上想把时间花在开发真正的对话机器人时,大多数开发人员 80% 的时间却陷入了泥潭中,他们在试图将自己的对话机器人连接到各种服务上。

微软的 Bot-as-a-Service 平台旨在简化开发人员的体验。为了加快开发进程,微软也提供了示例代码、Visual Studio 和 Visual Code 支持、模板和一个集成的聊天窗口,可以在你向 Azure 发布 Bot 之前, 先进行本地测试。一旦你的 Bot 已经发布到 Azure 了,它就可以通过 Azure 提供的功能按需扩展规模。在 Git 和 Visual Studio Online 的支持下,也可以支持持续部署。

图片来源:(截图

微软支持集成到第三方渠道,以及微软的认知服务等其它API。通过结合认知服务,开发人员可以利用微软在自然语言处理方面的积累来进行关键短语检测、情感分析、语言检测或主题检测。开发人员还可以创建语言理解智能服务(Language Understanding Intelligent Service,LUIS)模型。此模型支持上下文感知,以及在Bot 内部的自学习式对话。

这里有一个关于语言理解的例子。微软已经谈过了这个例子,就是关于一个可以检索股票行情的聊天应用程序。虽然是根据固定的股票报价编码返回一个结果,构建一个这样的应用程序并不是非常具有挑战性,但是如果在用户一边的是一个自由输入的文本框,那么这件事情就不一样了。使用LUIS(语言理解智能服务模型),开发人员可以训练机器学习算法,让它理解询问股票价格的问句的各种不同表达方式。这通过在LUIS 控制台里定义的意图和实体来完成。然后开发者就可以在把他们自己的模型提供给一个Bot 应用程序使用之前,先训练和测试它们。

图片来源:(截图

当开发者使用Azure Bot-as-a-Service 提供的服务时,他们只需支付应用程序所消耗的资源的费用。这包括与Azure 功能相关的计算,还有通过Bot 做出的对任何认知服务的API 调用。可以在这里找到更多有关定价的信息。

查看英文原文 Microsoft Launches Cloud Bot-as-a-Service Platform

2017-01-09 18:002053
用户头像

发布了 152 篇内容, 共 72.5 次阅读, 收获喜欢 64 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

ElasticSearch java API - 聚合查询

爱好编程进阶

Java 面试 后端开发

ETCD 安全模式

爱好编程进阶

Java 面试 后端开发

英特尔承诺到2040 年实现温室气体净零排放

科技新消息

在线ASCII流程图编辑器工具

入门小站

工具

2022年最新面试手册,在Github爆火,96人拿下大厂offer

爱好编程进阶

Java 面试 后端开发

GitHub上已获赞百万!阿里架构师最新发布的图解网络协议文档(2021版)开源分享

爱好编程进阶

Java 面试 后端开发

HDU-3038-How Many Answers Are Wrong【 带权并查集 】题解

爱好编程进阶

Java 面试 后端开发

干掉丑陋的swagger,堪称开发者的瑞士军刀!

Liam

后端 Jmeter Postman 后端开发 swagger

虎符交易所「虎年玩虎符」活动攻略 三天赠送三万美金

区块链前沿News

虎符交易所

英特尔公布可持续发展新目标,到2040 年实现温室气体净零排放

科技新消息

Bootstrap.yml的作用

Rubble

4月日更 4月月更

InnoDB 和 MyISAM 的数据分布是什么样的?

爱好编程进阶

Java 面试 后端开发

漏洞挖掘之Spring Cloud注入漏洞

网络安全学海

网络安全 信息安全 渗透测试 WEB安全 漏洞挖掘

英特尔最新计划:到2040 年实现温室气体净零排放

科技新消息

linux之dos2unix命令

入门小站

Linux

在线CSV转HTMLTable工具

入门小站

工具

【OB实践】意出望外的一次相遇|利楚初探 OceanBase

OceanBase 数据库

oceanbase

为什么要对我们的sql进行优化

乌龟哥哥

4月月更

Canal 如何实现数据库库事务的一致性

爱好编程进阶

Java 面试 后端开发

iReport 使用手册(生成 PDF 表单)

爱好编程进阶

Java 面试 后端开发

TASKCTL 调度高可用架构服务与安装

敏捷调度TASKCTL

kettle 批量任务 调度引擎 ETL 调度任务

亚信科技两方案入围工信部“数字技术融合创新解决方案”评选

亚信AntDB数据库

AntDB #数据库 奖项

Elasticsearch的安装和基本使用

爱好编程进阶

Java 面试 后端开发

Flink on Yarn三部曲之二:部署和设置

爱好编程进阶

Java 面试 后端开发

火山引擎支持 Pico 完成业界首场 8K 3D 实时互动 VR 演唱会

字节跳动视频云技术团队

音视频 火山引擎 视频云 VR开发应用

以海洋为主题的元宇宙Aquqnee,为GameFi带来新的标杆

BlockChain先知

IntelliJ Idea 常用快捷键列表

爱好编程进阶

Java 面试 后端开发

首届全球基础软件创新大会明天开幕!

OpenAnolis小助手

开源 操作系统 龙蜥社区 国产 基础软件创新大会

Element-UI 要怎么学?官方文档!

爱好编程进阶

Java 面试 后端开发

Java 里面的异常

爱好编程进阶

Java 面试 后端开发

1-4 云商城项目工程搭建

爱好编程进阶

Java 面试 后端开发

微软发布了云Bot-as-a-Service平台_亚马逊云科技_Kent Weare_InfoQ精选文章