Erstellen eines FAQ-Bots aus vorhandenen Daten mit kontinuierlicher Verbesserung unter der Führung von Datenexperten

App Service
Botdienst
Language Understanding
QnA Maker
Application Insights
Azure Active Directory for External Identities

Lösungsidee

Wenn Sie möchten, dass wir diesen Artikel um weitere Informationen ergänzen, z. B. potenzielle Anwendungsfälle, alternative Dienste, Überlegungen zur Implementierung oder Preisempfehlungen, lassen Sie es uns über Feedback auf GitHub wissen!

Mit QnA Maker können Sie FAQ-Chatbots aus vorhandenen Daten erstellen. Dieser Lösungsansatz zeigt, wie Sie mithilfe von QnA Maker häufig gestellte Fragen von Mitarbeitern beantworten können. Der Bot antwortet unter Verwendung vorhandener Wissensdatenbanken (Knowledge Bases, KB) des Unternehmens. Basierend auf der Absicht der Abfrage kann der Bot aus mehreren Wissensdatenbanken auswählen. Durch aktives Lernen können Datenexperten im Unternehmen die Qualität der Wissensdatenbanken basierend auf Mitarbeiterfeedback verbessern.

Architektur für einen Chatbot mit häufig gestellten Fragen von Mitarbeitern

Architekturdiagramm: Beantworten von Mitarbeiterfragen mithilfe interner Wissensdatenbanken und QnA Maker. Laden Sie eine SVG-Datei dieser Architektur herunter.

Datenfluss zum Beantworten von Mitarbeiterfragen

  1. Ein Mitarbeiter greift auf den FAQ-Chatbot zu.
  2. Azure Active Directory überprüft die Identität des Mitarbeiters.
  3. Die Abfrage wird an ein LUIS-Modell (Language Understanding) gesendet, um die Absicht der Abfrage zu erfassen.
  4. Basierend auf der Absicht wird die Abfrage an die entsprechende Wissensdatenbank weitergeleitet.
  5. QnA Maker liefert die am besten passende Antwort auf die eingehende Abfrage.
  6. Das Ergebnis wird dem Mitarbeiter angezeigt.
  7. Datenexperten verwalten und aktualisieren ihre QnA-Wissensdatenbanken basierend auf dem Feedback der Benutzer.

Komponenten

Nächste Schritte

Artikel zur Übersicht über Azure Architecture Center:

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Microsoft Learn-Module: