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Architecture de bot conversationnel de FAQ

L’outil QnA Maker facilite pour les propriétaires de contenu la tenue à jour de leur base de connaissances de questions et réponses. En combinant Bot Service et Language Understanding, il devient simple de configurer un bot conversationnel de FAQ qui répond en puisant dans différentes bases de connaissances en fonction de l’intention de la requête.

Architecture de bot conversationnel de FAQL’outil QnA Maker facilite pour les propriétaires de contenu la tenue à jour de leur base de connaissances de questions et réponses. En combinant Bot Service et Language Understanding, il devient simple de configurer un bot conversationnel de FAQ qui répond en puisant dans différentes bases de connaissances en fonction de l’intention de la requête.Customer mobileConsume, PC, MobileCloudAzure ActiveDirectory234Azure Bot ServicesAzure App ServiceApplication BotFinance IntentFinance Knowledge baseHR Knowledge basePayrollKnowledge baseManage Knowledge baseHR IntentPayroll IntentApplication InsightsLanguage Understanding (LUIS)QnA Maker516Data Champion7

L’employé accède au bot FAQ

Azure Active Directory valide l’identité de l’employé

Une requête est envoyée à un modèle LUIS pour obtenir l’intention associée

En fonction de l’intention, la requête est redirigée vers la base de connaissances appropriée

QnA Maker donne la meilleure correspondance à la requête entrante

Le résultat est présenté à l’employé

Les Data Champions gèrent et mettent à jour leur base de connaissances de questions et réponses en fonction des retours des utilisateurs

  1. 1 L’employé accède au bot FAQ
  2. 2 Azure Active Directory valide l’identité de l’employé
  3. 3 Une requête est envoyée à un modèle LUIS pour obtenir l’intention associée
  4. 4 En fonction de l’intention, la requête est redirigée vers la base de connaissances appropriée
  1. 5 QnA Maker donne la meilleure correspondance à la requête entrante
  2. 6 Le résultat est présenté à l’employé
  3. 7 Les Data Champions gèrent et mettent à jour leur base de connaissances de questions et réponses en fonction des retours des utilisateurs