微軟認知服務中的QnA Maker– (1) 什麼是QnA Maker?

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前面我們介紹過了LUIS，你大概差不多也慢慢知道了Chat bot要跟人類對談在開發時是有一定難度的。然而，我們大部分時候，也並非真的要讓chat bot和人1 on 1的對談，更多時候我們只是要讓chat bot回答一些知識庫中存在的問題而已。

這個時候，你其實有另外一個選擇，就是我們接著要介紹的QnA Maker 服務，它值得一提的地方是，你可以透過該服務，以REST API的形式，輸入特定的問題，它會自動從知識庫裡面找到最符合的答案。你不需要管intent或entities，只需要匯入Q/A問題來建立知識庫就可以了。

在你開始建立QnA Maker服務前，請先花一點點時間來了解該服務背後的機制。這有助於你在使用該服務時，得以用最經濟(便宜)的方式來運作，同時達成最好的呈現效果。

首先，你還記得底下這張圖嗎?

如果你還有印象，這是我們在前面介紹WebHook的時候談過，你應該也已經知道我們負責回應Chat bot的WebHook就是上圖中的asp.net WebAPI的部分。

好，確定了這個概念之後，我們來看，如果要設計一個chat bot，回覆用戶傳來的各種問題，顯然我們必須把相關的程式碼撰寫在WebAPI(WebHook)那部分。例如，當用戶傳來某個問題，我們就去資料庫中找該問題所對應的答案，找到了，就以ReplyAPI回覆給用戶即可，這意味著，我們應該會需要建立一個類似底下這樣的資料表：

當你有了一個類似上面這樣的資料表之後，用戶輸入了某個問題，你就可以透過SQL去資料庫中搜尋是否有該問題，如果有，則取出答案回覆，聽起來很簡單，但…你會開始碰到幾個狀況…

首先，用戶輸入的問題不可能100%完全一樣，那怎麼找出句子中的關鍵字呢? 又要用LUIS來處理斷句和語意嗎?

其次，當資料庫越來越大時，搜尋的速度就會開始明顯的降低，這時候該怎麼透過索引機制來加快搜尋速度呢?

好， QnA Maker就是這些問題的解答。

QnA Maker的功能

QnA Maker可以透過匯入Excel/Word或是爬網頁抓取資料的方式，自動在雲端建立一分Q & A知識庫(因此我們也不需要自己建立資料庫了)，有了這個知識庫之後，我們的WebHook就可以利用REST API呼叫的方式，把用戶傳來的問題丟給該服務，該服務就會以JSON方式回傳最佳的答案回來。

例如，底下這是一個校務資訊的例子，當我們在QnA Maker的管理後台，建立了底下這幾個Q/A之後：

若你問chat bot相關的問題，你會發現chat bot就開始懂得該如回答，底下是QnA Maker 的測試畫面。當我們問系統：

請注意有趣的地方是，用戶輸入的文字可以和資料庫中的Question不完全一樣，QnA Maker會自己透過index/search機制，找到最符合的問句，並且取得該問句的預設答案來回答。

更重要的是，這整個動作可以讓我們透過程式碼，以類似底下這樣的http post方式來呼叫：

這表示，我們在WebHook中，就可以直接以上面這樣的http post方式來呼叫並串接QnA Maker，如此一來，我們就可以透過該服務，輕易地完成一個Q/A LINE Bot了。

知道了概念之後，下一篇，我們來看如何建立QnA Maker。

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