Чат-бот для часто задаваемых вопросов и модель контролера данных

Служба приложений
Служба Bot
Распознавание речи
QnA Maker

Концепция решения Solution Idea

Если вы хотите ознакомиться с этой статьей, дополнительные сведения, сведения о реализации, рекомендации по ценам или примеры кода, сообщите нам о них.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!

Средство QnA Maker упрощает владельцам содержимого поддержание своей базы знаний с вопросами и ответами.The QnA Maker tool makes it easy for the content owners to maintain their knowledge base of Questions and Answers. В сочетании со службами и Language Understandingами Bot очень просто настроить часто задаваемые вопросы, которые отвечают различным базам знаний в зависимости от цели запроса.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

Схема архитектуры . Скачайте SVG этой архитектуры.Architecture diagram Download an SVG of this architecture.

Поток данныхData Flow

  1. Программа-робот по доступу к сотрудникамEmployee access FAQ Bot
  2. Azure Active Directory проверяет удостоверение сотрудника.Azure Active Director validates the employee's identity
  3. Запрос отправляется в модель LUIS, чтобы получить цель запроса.Query is send to a LUIS model to get the intent of the query
  4. В соответствии с намерением запрос перенаправляется к соответствующей базе знаний.Based in the intent, the query is redirected to the appropriate Knowledge base
  5. QnA Maker обеспечивает наилучшее соответствие входящему запросуQnA Maker gives the best match to the incoming query
  6. Результат отображается для сотрудникаThe result is shown to the employee
  7. Чемпионатов данных для управления и обновления их базы знаний QnA на основе отзывов о трафике пользователейData Champions manage and update their QnA Knowledge base based on the feedback from user traffic