言語サービスと Azure Bot Service の使用を開始する
次の 2 つのコア サービスを組み合わせて使用すると、Microsoft Azure でユーザー サポート ボット ソリューションを簡単に作成できます。
- Azure AI Language: カスタム質問応答機能が含まれており、これを使用すると、自然言語で入力してクエリを実行できる、質問と回答のペアで構成されるナレッジ ベースを作成できます。
- Azure AI Bot Service: これを使用すると、Azure でボットを開発、公開、管理するためのフレームワークを利用できます。
カスタム質問応答ナレッジ ベースの作成
Azure AI Language Studio を使って、質問応答プロジェクトの作成、トレーニング、発行、管理を行うことができます。
Note
Azure AI Language REST API または SDK を使って、プロジェクトを作成および管理するコードを記述することができます。 ほとんどのシナリオでは、Language Studio を使用する方が簡単です。
プロジェクトを作成するには、まず Azure サブスクリプションで Language リソースをプロビジョニングする必要があります。
質問と回答の定義
言語リソースをプロビジョニングした後、Language Studio のカスタム質問応答機能を使って、質問と回答のペアで構成されるプロジェクトを作成できます。 これらの質問と回答は、次のようになります。
- 既存の FAQ ドキュメントまたは Web ページから生成する。
- 手動で入力および編集する。
多くの場合、プロジェクトはこれらすべての手法を組み合わせて作成されます。つまり、既存の FAQ ドキュメントから得た質問と回答の基本データセットから開始し、追加の手動エントリでナレッジ ベースを拡張します。
プロジェクトの質問に "別の言い回し" を割り当てて、同じ意味の質問を統合することができます。 たとえば、以下のような質問を含めるとします。
"本社の所在地はどこですか?"
以下のような別の言い回しを追加することで、同じ内容の質問の異なる尋ね方を予測できます。
"本社はどこにありますか?"
プロジェクトをテストする
質問と回答のペアのセットを作成したら、それを保存する必要があります。 このプロセスでは、リテラルの質問と回答を分析し、組み込みの自然言語処理モデルを適用して、質問の定義で指定されたとおりに表現されていない場合でも、質問に対する適切な回答を照合します。 その後、Language Studio の組み込みテスト インターフェイスを使用して、質問を送信し、返された回答を確認することで、ナレッジ ベースをテストできます。
Azure AI Bot Service を使用してボットを構築する
ナレッジ ベースを作成してデプロイしたら、ボットを通じてそれをユーザーに提供できます。 カスタム ボットは、Microsoft Bot Framework SDK を使用して、会話フローを制御しナレッジ ベースと統合するコードを記述することで作成できます。 ただし、より簡単な方法として、自動ボット作成機能を使用できます。これにより、数回クリックするだけで、デプロイしたナレッジ ベースのボットを作成し、Azure AI Bot Service アプリケーションとして公開できます。
チャネルへの接続
ボットをユーザーに配信する準備ができたら、それを複数の "チャネル" に接続できます。これにより、ユーザーは、Web チャット、電子メール、Microsoft Teams、およびその他の一般的な通信メディアを使用して対話できるようになります。
ユーザーは、任意のチャネルを通じてボットに質問を送信し、ボットのベースであるナレッジ ベースから適切な回答を受け取ることができます。