自訂問題解答在模型變更、語句範例、部署及從端點查詢收集資料的反覆循環中學習時，成效最佳。
建立專案
自訂問題解答專案會根據專案的內容，提供最符合使用者查詢的答案。 建立專案是指為問題、解答和相關聯的中繼資料設定內容存放庫的一次性動作。 您可以藉由為預先存在的內容進行編目來建立專案，例如下列來源：
- 常見問題集頁面
- 產品手冊
- Q-A 組
了解如何建立專案。
測試和更新您的專案
專案在填入內容 (透過編輯或自動擷取) 後即可供測試。 互動式測試可以在 Language Studio 中，透過 [測試] 面板在自訂的問題回答功能表中完成。 您輸入一般使用者查詢。 然後，確認傳回回應具有正確回應和足夠的信賴分數。
- 若要修正偏低的信賴分數：新增替代問題。
- 當查詢不正確地傳回預設回應時：將新的解答新增至正確的問題。
「測試-更新」的這個密封迴圈會持續執行，直到您得到滿意的結果為止。
部署您的專案
完成專案的測試之後，您就可以將其部署到生產環境。 部署會將已測試的最新版專案推送至代表「已發佈」專案的專用 Azure AI 搜尋服務索引。 它也會建立可在您的應用程式或聊天機器人中呼叫的端點。
由於部署動作的緣故，任何對專案測試版本所做的進一步變更都不會對已發佈版本產生影響。 已發佈的版本可能存在於生產應用程式中。
這些專案全都可以個別進行測試。
監視器使用狀況
若要能夠記錄服務的聊天記錄並取得其他分析，您必須在建立語言資源之後，啟用 Azure 監視器診斷記錄。
您可以根據從分析得出的結論，適當更新您的專案。
專案中資料的版本控制
資料的版本控制是透過 Language Studio [自訂問題解答] 區段中 [專案] 頁面上的 [匯入/匯出功能] 來提供。
您可以使用 .tsv 或 .xls 格式來匯出專案，以備份專案。 一旦匯出之後，請納入此檔案以作為定期原始檔控制檢查的一部分。
當您需要回到特定版本時，您需要從本機系統匯入該檔案。 匯出的項目必須透過 [專案] 頁面上的 [匯入] 使用。 其無法當作檔案或 URL 文件資料來源使用。 這將會以匯入檔案內容取代專案中目前的問題和解答。
測試和生產專案
專案是透過自訂問題解答來建立、維護和使用的問答集存放庫。 每個語言資源都可以容納多個專案。
專案有兩種狀態：測試和已發佈。
測試專案
測試專案是目前已編輯和儲存的版本。 測試版本已通過正確性和回應完整性的測試。 對測試專案所做的變更，不會對應用程式或聊天機器人的終端使用者產生影響。 測試專案在 HTTP 要求中稱為 test。 您可以透過 Language Studio 的入口網站互動式 [測試] 窗格來取得 test 知識。
生產專案
已發佈的專案是聊天機器人或應用程式中所使用的版本。 發佈知識庫會將其測試版本的內容放入其已發佈版本中。 已發佈的專案是應用程式透過端點所使用的版本。 請確定內容正確且已經過妥善測試。 已發佈的專案在 HTTP 要求中稱為 prod。