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。

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。

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。

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。

在上一篇([33]C#使用Translator Speech API服務達到語音轉文字加翻譯)瞭解了如何用C# Console使用Translator Speech Api的服務達到語音轉文字加翻譯。那麽要整合到Chatbot就更加沒有問題了。

這一篇將介紹如何把Translator Speech Api整合到Chatbot裡面，語音能夠轉文字就能夠達到用說來叫Chatbot做事，并且提供一些多國語言的使用情景，例如不會說中文的客戶，可以透過chatbot達到及時語音翻譯。

在上一篇([32]Cognitive Service語音服務相關介紹)介紹了Cognitive Service裡面對於語音相關的服務介紹，在接下來將會關注在語音轉文字加翻譯的服務上面。

上篇提到有兩個服務在做這件事情，分別為Speech Service以及Translator Speech API。個人使用經驗是Translator Speech API比較準確，因此在這篇將環繞在如何在C#使用Translator Speech API。

在上一篇([31]Custom Vision Train好的Model匯出離線和給app使用)介紹完了把Custom Vision的Model匯出并且用Docker File版本讓他本地執行之後，在Cognitive Service裡面的圖片相關就介紹到一個段落。

在接下來的篇幅將來介紹另外一種常見的輸入方式，也就是透過語音的方式。任何科幻電影的指令輸入模式都是語音，例如《鋼鐵人》裡面的助理系統Jarvis，想象一下如果可以用説的就讓電腦做事有多方便。

這邊就來看看Cognitive Service裡面對於語音這塊處理有什麽幫助。