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从现有数据创建 FAQ bot,并通过数据拥护者指导不断改进

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QnA Maker
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解决方案构想

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QnA Maker 使你可以从现有数据创建 FAQ 聊天机器人。 此解决方案构想显示了如何使用 QnA Maker 回答常见的员工问题。 机器人使用现有公司知识库 (KB) 来做出响应。 机器人可以根据查询的意图从多个知识库中进行选择。 而且,通过 活动学习,公司中的数据拥护人员可以根据员工反馈提高知识库的质量。

体系结构

体系结构关系图:使用内部知识库和 QnA Maker 回答员工问题。下载此体系结构的 SVG

数据流

  1. 员工访问 FAQ 机器人。
  2. Azure Active Directory 验证员工的身份。
  3. 查询将发送到语言理解 (LUIS) 模型,以获取查询的意图。
  4. 根据此目的,将查询重定向到相应的知识库。
  5. QnA Maker 提供与传入查询的最佳匹配项。
  6. 结果将显示给员工。
  7. 数据拥护商使用用户流量反馈来管理和更新其 QnA 知识库。

组件

后续步骤

Microsoft Learn 模块:

Azure 体系结构中心概述文章:

在此 docset 中探索相关的聊天机器人解决方案想法和体系结构: