[chatbot + AI = 下一代操作模式][42]回顧整個系列 - 開發Chatbot的整個生命周期
![[chatbot + AI = 下一代操作模式][42]回顧 - 開發Chatbot的整個生命周期.jpg](/posts/2018/09/2018-09-01-bot-framework-with-ai-cognitive-service-42-review-post-series-lifecycle-of-chatbot-development/bc204a9c-760e-4616-86de-4b2f3854cb08.jpg)
在上一篇([41]使用Chatdown做Chatbot的UI Prototyping)，介紹完了可以用來做Prototyping的UI工具Chatdown之後，這個系列想要介紹的東西都介紹完了。
這篇想要整個重新在review一次整個開發chatbot的開發流程（lifecycle），并且看看再每一個環節這個系列都介紹了什麽可以使用。
[chatbot + AI = 下一代操作模式][38]用Application Insight看使用者都在QnA Maker查什麽
![[chatbot + AI = 下一代操作模式][38]用Application Insight看使用者都在QnA Maker查什麽.jpg](/posts/2018/08/2018-08-22-bot-framework-with-ai-cognitive-service-38-use-application-insight-to-find-how-user-is-using-qnamaker/09a55eec-848e-4613-899f-dc88f3a3a960.jpg)
在上一篇([37]維護QnA Maker的知識庫 - 設定url或者檔案為來源、多人維護以及離綫定義知識庫)介紹完了如何更容易的去維護Knowledge Base了之後，這篇來看另外一個問題：就算再怎麽維護Knowledge Base，如果裡面内容不符合使用者的查詢，那麽一點意義都沒有。
因此瞭解到使用者怎麽詢問這些Knowledge Base非常的重要。
在這一篇將來看看如何透過Application Insight看看使用者都在搜索什麽問題。
[chatbot + AI = 下一代操作模式][37]維護QnA Maker的知識庫 - 設定url或者檔案為來源、多人維護以及離綫定義知識庫
![[chatbot + AI = 下一代操作模式][37]維護QnA Maker的知識庫 - 設定url或者檔案為來源、多人維護以及離綫定義知識庫.jpg](/posts/2018/08/2018-08-21-bot-framework-with-ai-cognitive-service-37-manage-qnamaker-knowledge-use-url-and-file-add-collaborator-and-mange-knowledge-offline-using-tool/226376f3-a5fa-4370-968f-25547a95b819.jpg)
上一篇([36]Chatbot整合QnAMaker - 使用對話查找知識集)介紹完了如何把QnA Maker整合到Bot Builder SDK裡面，讓使用者可以透過問答的方式去搜索設定好的Knowledge。
這篇要來介紹維護Knowledge Base這件事。如何透過設定截取網頁内容或者截取檔案内容來設定Knowledge、怎麽多個人維護和怎麽Offline 透過LUDown這個工具來Offline備份以及設定。
[chatbot + AI = 下一代操作模式][36]Chatbot整合QnAMaker - 使用對話查找知識集
![[chatbot + AI = 下一代操作模式][36]Chatbot整合QnAMaker - 使用對話查找知識集.jpg](/posts/2018/08/2018-08-19-bot-framework-with-ai-cognitive-service-36-integrate-qnamaker-into-chatbot/833d0d69-8690-44db-95a0-e20e3eb73975.jpg)
在上一篇([35]使用QnA Maker打造問答知識類型資料集服務)介紹了QnA Maker的主要目的，以及如何使用之後，下一個問題就是要怎麽把QnA Maker整合到程式裡面。
在這一篇將介紹如何把QnA Maker的服務整合到Chatbot裡面。
這篇的程式碼github頁面是alantsai-samples/mhat-hotelbot:blog/chapter-36
[chatbot + AI = 下一代操作模式][35]使用QnA Maker打造問答知識類型資料集服務
![[chatbot + AI = 下一代操作模式][35]使用QnA Maker打造問答知識類型資料集服務.jpg](/posts/2018/08/2018-08-18-bot-framework-with-ai-cognitive-service-35-intro-to-QnAMaker-create-qa-knwoledge-index/29f8c9b4-794e-42fc-bae1-cb21bb59815d.jpg)
在上一篇([34]賦予Chatbot用語音下指令以及翻譯的功能)介紹完了Translator Speech Api之後，基本上這個系列想要介紹的Cognitive Service基本服務都介紹完了，這些服務包含了文字、圖片以及語音的智能處理。
在這系列接下來的部分將在介紹幾個Cognitive Service的進階服務、以及管理和維護這些Cognitive Service工具以及微軟在AI這方面還提供什麽樣的未來藍圖。
這篇先介紹知識庫類型的服務QnA Maker，看看這個服務能夠做什麽。
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