質問応答と Azure AI Language Understanding を比較する

完了

質問応答ナレッジ ベースは言語モデルの 1 つの形式であるため、いつ質問応答を使用するべきで、いつ Azure AI Language の "会話言語理解" 機能を使用するべきなのかという疑問が生じます。

2 つの機能はどちらも、自然言語表現を使ってクエリを実行できる言語モデルを定義できるという点で似ています。 ただし、次の表に示すように、それらが対処するように設計されているユース ケースにいくつかの違いがあります。

	質問応答	言語の理解
使用パターン	ユーザーが質問を送信し、回答を待つ	ユーザーが発話を送信し、適切な応答またはアクションを待つ
クエリ処理	サービスでは自然言語の理解を使用して、ナレッジ ベースの回答に質問を一致させる	サービスでは自然言語の理解を使用して発話を解釈し、意図と一致させ、エンティティを特定する
応答	応答は既知の質問に対する静的な回答である	応答では、最も可能性の高い意図と参照されるエンティティが示される
クライアント ロジック	通常、クライアント アプリケーションによってユーザーに回答が表示される	クライアント アプリケーションには、検出された意図に基づいて適切なアクションを実行する責任がある

2 つのサービスは、実際には補完的なものです。 言語理解モデルと質問応答ナレッジ ベースを組み合わせた、包括的な自然言語ソリューションを構築できます。