Creación de un bot de preguntas frecuentes a partir de datos existentes con mejora continua guiada por los expertos en datos

App Service
Servicio de bots
Language Understanding
QnA Maker
Application Insights
Active Directory External Identities

Idea de solución

Si le gustaría que expandamos este artículo con más información, como posibles casos de uso, servicios alternativos, consideraciones de implementación o una guía de precios, comuníquese a través de los Comentarios de GitHub.

QnA Maker le permite crear bots de chat de preguntas frecuentes a partir de datos existentes. La idea de esta solución muestra cómo usar QnA Maker para responder a preguntas comunes de los empleados. El bot responde mediante las knowledge bases (KB) existentes de la compañía. El bot puede elegir entre varias knowledge bases en función de la intención de la consulta. Además, con el aprendizaje activo, los expertos en datos de la empresa pueden mejorar la calidad de las knowledge bases en función de los comentarios de los empleados.

Arquitectura de un bot de chat de preguntas frecuentes de los empleados

Diagrama de la arquitectura: Responda a las preguntas de los empleados mediante knowledge bases internas y QnA Maker. Descargue un SVG de esta arquitectura.

Flujo de datos para responder a las preguntas de los empleados

  1. El empleado accede al bot de preguntas frecuentes.
  2. Azure Active Directory valida la identidad del empleado.
  3. La consulta se envía a l modelo de Language Understanding (LUIS) para obtener la intención de la consulta.
  4. En función de la intención, la consulta se redirige a la knowledge base adecuada.
  5. QnA Maker aporta la mejor coincidencia para la consulta entrante.
  6. El resultado se muestra al empleado.
  7. Los expertos en datos administran y actualizan su knowledge base de QnA en función de los comentarios del tráfico de usuarios.

Componentes

Pasos siguientes

Artículos de información general del Centro de arquitectura de Azure:

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Módulos de Microsoft Learn: