https://dotblogs.com.tw/maduka/2017/09/03/155724
AI在這兩年來一直都是一個很熱門的話題，自從去年微軟推出了LUIS(Language Understanding Intelligent Service, 語意辨識服務)以及Bot Framework後，越來越多的公司與第一線服務開始透過這兩個雲端功能打造自己的智慧無人客服或是問答系統。但是透過LUIS的訓練，必須花費大量的人力與時間並輸入大量的語句進行訓練，才能得到有效並準確的識別。2017年3月，微軟在Cognitive識別服務中，加入了QnA Maker的辨識服務，可以更快速的打造問答服務的訓練，並找出詢問內容中所需要的解答。
簡單來說，QnA Maker完整的機制就是可以將已經整理好的FAQ內容，透過文字檔、PDF檔或是Word檔的方式匯入至QnA Maker並進行訓練，完成後再透過Microsoft Bot Framework的介接，將這樣的問答內容串接至不同的Channel上，讓多種IM或是訊息溝通平台都可以完成Q&A的服務整合，看似很像以前透過LUIS的串接與整合方式，但是QnA Maker的訓練內容與辨識卻不用像LUIS那樣的複雜。使用者只要將常用的FAQ匯入並訓練，QnA Maker就會完成後續學習的機制與任務。
QnA Maker這個辨識服務，透過問答的方式比對問題的內容並回傳有可能的答案，這樣快速方便的機制，除了省去需要大量訓練語意辨識的資料外，對於希望能快速建立無人客服或是線上機器人回覆的機制，大大加快了開發的效益並縮短開發時間。
QnA Maker這個辨識服務，透過問答的方式比對問題的內容並回傳有可能的答案，這樣快速方便的機制，除了省去需要大量訓練語意辨識的資料外，對於希望能快速建立無人客服或是線上機器人回覆的機制，大大加快了開發的效益並縮短開發時間。
