WISDOM Xの使い方 WISDOM Xは、あなたが入力した質問に、インターネットにあるいろんな人の意見や事例を探してきて回答します。従来の検索エンジンとは異なり、端的な回答を場合によっては数百件表示しますので、情報の全体像や価値ある想定外を把握するのが容易となります。WISDOM Xの開発は、そうした情報の全体像や価値ある想定外を、考えるヒントや「気付き」として、様々な分野でのイノベーションやリスク管理等でご活用いただけるのではないかということで開始されました。 現在は、次世代音声対話システムWEKDAや 高齢者介護用マルチモーダル音声対話システムMICSUS等のコンポーネントとしても開発が進んでおります。 WISDOM Xをお使いいただく際、質問は、下の図にあるように、ページの一番上にある四角い箱に入力し、「質問する」ボタンをクリックしてください。また、WISDOM Xのアクセス直後
最終更新日:2022年8月3日 このブログはAIを活用したFAQシステム『sAI Search』を提供する、株式会社サイシードが作成しています。 今回の記事で紹介する社内wikiとは、業務のノウハウや企業の知識など社内の情報をストックできるツールです。 簡単に言うと、ウィキペディアの社内版にあたります。 今回は、そんな社内wikiを選ぶ際のポイントや、おすすめのツールを紹介していきます。 ぜひ参考にしてみて下さい! 記事の最後では「高速高精度!次世代のFAQ検索システム『sAI Search』概要資料」をプレゼントいたしますので、ぜひ最後までお付き合いくださいね! また、コールセンターや社内問い合わせ業務で活用できる「社内FAQシステム」をお探しの方であれば、こちらの記事が参考になります。併せてご確認ください! 社内wikiを選ぶ際に注目したい4つのポイント ナレッジマネジメントを成功させ
2018年にはヘルプデスクにAIを導入することが普及し、大企業では複数のベンダーのソリューションを比較検討して導入を決定することも珍しくなくなりました。 その中で一つの指標として用いられるのが回答精度の比較です。AIを導入するにあたって、「正確に答えること」が期待されるのですから、検討項目に入ってしかるべきものでしょう。精度の測り方にはいくつかのアプローチがありますが、効果の低い方法で精度を計測しても意味がありませんし、その後の導入効果に影響が出てしまいます。 そこで、こちらでは機械学習による質問応答システムを例に取りながら、弊社の推奨する正解率の比較検証方法の一例の概略をお話したいと思います。 弊社の推奨する検証の手法は単純で、以下の2つとなります。 対象サービスとなるべく同じ性質やドメインのデータで学習を行い、比較をする 検証の質問は学習データに含まれる質問とは異なるものを用いる まず
注意書き)2021/11/26 この記事はもともと 2021 年 2 月に書かれたものですが、この 9 カ月間に色々アップデートがあったので、諸々 書き直しました! 差分の気になる方は GitHub の commit log に。(この記事は git 管理されています) 2021 年 11 月末現在で最新の情報を書いています。 『無料で手早く作る:Teams で動く FAQ bot 開発』について書きました! ただ、これは(ハンズオン資料としても使って欲しいので)スクショを大量に入れたら めちゃくちゃ長くなってしまったので 前編 と 後編 に分けました! 登場人物 Azure Cognitive Service for Language の question answering 機能でナレッジベースを作り Visual Studio でクライアント (bot) を開発し それを Micro
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