什麼是問題解答？
問題解答是一項雲端式自然語言處理 (NLP)，可讓您透過您的資料建立自然對話層。 它用來從客戶輸入或專案尋找適當的答案。
問題解答通常用來建置交談式用戶端應用程式，其中包括社交媒體應用程式、聊天機器人，以及具備語音功能的傳統型應用程式。 此供應專案包含使用深度學習排名器、精確答案和端對端區域支援等增強相關性等功能。
問題解答包含兩個功能：
- 自訂問題解答：使用這項功能，使用者可以自訂從內容來源擷取的編輯問題和答案配對、定義同義字和中繼資料、接受問題建議等不同層面。
- 預先建置的問題解答：這項功能可讓使用者透過查詢文字段落來取得回應，而不需要管理知識庫。
此文件包含下列文章類型：
- 快速入門是逐步指示，可讓您呼叫服務並在短時間內取得結果。
- 操作指南包含以更具體或自訂的方式使用服務的指示。
- 概念性文章提供服務功能和特徵的深入說明。
- 教學課程是更長的指南，示範如何使用服務作為更廣泛商務解決方案中的元件。
使用問題解答的時機
- 當您有靜態資訊時 - 當您專案中有靜態資訊時，請使用問題回答。 此專案是自訂您的需求，您已使用 PDF 和 URL 等檔所建置。
- 當您想要為要求、問題或命令提供相同的答案時 - 當不同使用者提交相同問題時，系統會傳回相同的答案。
- 當您想要根據中繼資訊來篩選靜態資訊時 - 新增中繼資料標籤，以提供與用戶端應用程式使用者和資訊相關的其他篩選選項。 常見的中繼資料資訊包括閒聊、內容類型或格式、內容用途和內容有效期限。
- 當您想要管理包含靜態資訊的 Bot 交談時 ， 您的專案會採用使用者的交談文字或命令並回答它。 如果答案是預先決定交談流程的一部分，以 多回合內容表示于專案中，Bot 可以輕鬆地提供此流程。
什麼是專案？
回答問題 會將您的內容匯 入包含問題和答案配對的專案。 匯入程序會擷取結構化和半結構化內容各部分之間關聯性的相關資訊，來表示問答組之間的關聯性。 您可以編輯這些問答組或新增問答組。
問答組的內容包括：
- 問題的所有替代形式
- 在搜尋期間用來篩選答案選擇的中繼資料標籤
- 後續提示，以繼續精簡搜尋
發佈專案之後，用戶端應用程式會將使用者的問題傳送至您的端點。 問題解答服務會處理問題，並以最佳答案回應。
以程式設計方式建立聊天機器人
發行問題解答專案之後，用戶端應用程式會將問題傳送至您的專案端點，並以 JSON 回應的形式接收結果。 問題解答的常見用戶端應用程式是聊天機器人。
| 步驟 | 動作 |
|---|---|
| 1 | 用戶端應用程式會將使用者的問題 (文字，以自己的文字) 「如何?以程式設計方式更新我的專案？」傳送至您的專案端點。 |
| 2 | 問題解答會使用定型的專案來提供正確的答案，以及任何可用來精簡搜尋最佳答案的後續提示。 問題解答會傳回 JSON 格式的回應。 |
| 3 | 用戶端應用程式使用 JSON 回應來決定如何繼續對話。 這些決定可能包括顯示最佳解答和呈現更多選擇來精簡搜尋以獲得最佳解答。 |
建立低程式碼聊天機器人
Language Studio入口網站提供完整的專案撰寫體驗。 您可以將其目前表單中的檔匯入至您的專案。 這些文件 (例如常見問題集、產品手冊、試算表或網頁) 會轉換成問答組。 系統會分析每個問答組來提供後續提示，且這些問答組各自都會與其他問答組連結。 最終的 Markdown 格式支援豐富的呈現方式，包括影像和連結。
編輯專案之後，請將專案發佈至運作中的 Azure Web 應用程式 Bot ，而不需撰寫任何程式碼。 在 Azure 入口網站中測試聊天機器人，或下載聊天機器人並繼續開發。
具有排名層的高品質回應
問題解答系統會使用階層式排名方法。 資料會儲存在 Azure 搜尋服務中，這也會作為第一個排名層。 接著，會透過問題解答的 NLP 重新排名模型傳遞 Azure 搜尋服務的前幾個結果，以產生最終結果和信賴分數。
多回合交談
問題解答提供多回合提示和主動式學習，可協助您改善基本的問答組。
多回合提示讓您有機會連結問題和答案配對。 此連結可讓用戶端應用程式提供最佳答案，並提供更多問題來精簡搜尋以獲得最終答案。
專案在已發佈的端點收到使用者的問題之後，問題回答會將 主動式學習 套用至這些真實世界的問題，以建議您專案的變更以改善品質。
開發生命週期
問題解答提供撰寫、定型及發佈功能以及共同作業權限，來整合到完整的開發生命週期。
完成快速入門
我們會以最熱門的程式設計語言提供快速入門，目的是教您基本的設計模式，並讓您能在 10 分鐘內執行程式碼。
下一步
問題解答提供建置、管理及部署自訂專案所需的一切。