データ チャンピオン モデルを使用した FAQ チャットボット

App Service
ボット サービス
Language Understanding
QnA Maker

ソリューションのアイデア Solution Idea

さらなる情報、実装の詳細、価格ガイダンス、コード例を追加してこの記事を拡張することをお望みの場合は、GitHub のフィードバックでご連絡ください。If you'd like to see us expand this article with more information, implementation details, pricing guidance, or code examples, let us know with GitHub Feedback!

QnA Maker ツールを使用すると、コンテンツ所有者は、質問と回答のナレッジ ベースを簡単に管理できます。The QnA Maker tool makes it easy for the content owners to maintain their knowledge base of Questions and Answers. Bot Service と Language Understanding と組み合わせることで、クエリの意図に応じて、さまざまなナレッジ ベースから応答する FAQ チャットボットを簡単に設定できます。Combined with Bot Service and Language Understanding, it becomes simple to setup a FAQ chatbot which responds from different knowledge bases depending on the intent of the query.

ArchitectureArchitecture

アーキテクチャ図 このアーキテクチャの SVG をダウンロードしてください。Architecture diagram Download an SVG of this architecture.

Data FlowData Flow

  1. 従業員が FAQ ボットにアクセスしますEmployee access FAQ Bot
  2. Azure Active Directory で従業員の ID が検証されますAzure Active Director validates the employee's identity
  3. クエリが LUIS モデルに送信され、クエリの意図が取得されますQuery is send to a LUIS model to get the intent of the query
  4. 意図に基づいて、クエリが適切なナレッジ ベースにリダイレクトされますBased in the intent, the query is redirected to the appropriate Knowledge base
  5. QnA Maker によって、受信クエリに最適な一致が提供されますQnA Maker gives the best match to the incoming query
  6. 結果が従業員に表示されますThe result is shown to the employee
  7. Data Champions によって、ユーザー トラフィックからのフィードバックに基づいて、QnA ナレッジ ベースの管理と更新が行われますData Champions manage and update their QnA Knowledge base based on the feedback from user traffic