ナレッジ記事の質問と回答作成のヒント

顧客またはエージェントが質問をするとき、彼らは情報を必要とします。例:

お客様に適切な情報を提供するためには、ナレッジワークベンチが、お客様が本当に求めているものを見極める必要があります。

よくある質問とそれに対応する回答を知識記事知識ベースにまとめ終わったら、知識ワークベンチはこれらの質問を付随する回答とともに分析し、このトレーニングで学んだことを記憶するように学習します。

正確で多様で意味のある質問と回答を作成すると、ナレッジワークベンチが顧客とエージェントに正しい回答を提供する可能性が高くなります。

正しい表現を使う

ナレッジワークベンチは、お客様が追加した質問、代替質問、回答を使って、お客様が質問しそうなことを検出する自然言語理解モデルを作成します。質問、代替の質問、および回答内の最も重要な単語、概念、またはフレーズを認識する機能により、それらを受信したクエリと確実に関連付けることができます。

似たような答えを持つ様々な問題を認識するために必要な情報を知識ワークベンチに提供できるよう、十分な語彙の幅を持つようにしてください。質問、代替質問、回答が曖昧にならないように、互いに区別できるようにすること。

そのためには、少なくとも5つの完全な質問と回答の記事を提供すること。これらの記事には、顧客が使いそうなキーワードが含まれていることを確認する。また、別の質問を使用して、同じFAQ回答に対してさまざまな質問方法を提供する単語やフレーズのバリエーションを提供します。

優先

各質問が異なる重要な単語のセットを使用していることに注意してください。「時間」、「オープン」、「クローズ」、「土曜日」、「今日」。これらの質問を、AIに必要な情報を提供しない質問と比較してください。

好ましくない

最適な検索結果を得るために、ジェネシスは質問と回答のタイトルを500ワード以下に制限することを推奨します。

上記の良い質問で使われている重要な言葉（「オープン」「時間」など）は、積み木のようなものだと考えてください。

ビルディングブロックは、最終的に関連する質問を構成します。ただし、最初にシステムは入力をデコードまたは解析し、ビルディングブロックとして使用する個々の要素を探します。次に、ビルディングブロックは、かなり高いレベルの信頼性で、顧客が必要とする答えを形成するのに役立ちます。

トレーニングデータには、質問の意図に関係のない単語も含まれています。システムは、たとえばボットが顧客やエージェントからの質問に答えたときに破棄されるのと同じように、トレーニング中にこれらの単語を破棄します。

注意： トレーニングの質問と回答の記事には、無関係な言葉だけが含まれていないことを確認してください。

質問に取り組むときは、次のベストプラクティスを念頭に置いてください。

最も一般的な質問に焦点を当てます。ほとんどの顧客からの問い合わせは、比較的少数の質問を中心に展開されます。例えば、上位3つのリコールを高め、顧客の質問の80%に対応する100の質問と回答の記事を持つ知識ベースは、顧客の質問の90%に対応する1000の質問と回答の組より有益である。
質問は短めに。
1つの回答内で他の質問と回答の記事を相互参照しないこと。