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[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

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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

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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

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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BotBuilder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

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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

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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。