QnAMakerサービスを使用する小売チャットボットを構築しています。
モデルをトレーニングするための内部サポートドキュメントをアップロードします。このドキュメントには、次の質問が含まれています。
「保証期間はどのくらいですか?」
ユーザーは、次の質問をすると、チャットボットがデフォルトのQnAMakerの回答を返すと報告しています。
「保証期間はどのくらいですか?」
ユーザーが次の質問をすると、チャットボットは正解を返します。「保証期間はどのくらいですか?」どちらの質問も同じ答えを返すはずです。
チャットボットの応答の精度を上げる必要があります。
順番に実行する必要がある3つのアクションはどれですか?回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。(3つ選択してください。)

正解:

説明

ステップ1:質問と回答(QnA)のペアに代替フレーズを追加します。
既存のQnAペアに代替の質問を追加して、ユーザークエリと一致する可能性を高めます。
ステップ2:モデルを再トレーニングします。
変更が失われないように、編集を行った後は定期的に[保存してトレーニング]を選択してください。
ステップ3:モデルを再公開する
注:ナレッジベースは、質問と回答(QnA)のペアで構成されています。各ペアには1つの回答があり、ペアにはその回答に関連するすべての情報が含まれています。
参照:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/how-to/edit-knowledge-base