ある企業が社内のナレッジベース（社内 Wiki・マニュアル・FAQ 集）を対象にした質問応答ボットを構築したい。従業員が自然言語で質問すると、ナレッジベース内の最も関連する箇所を引用して回答する。このシナリオで Azure AI Language の質問応答サービスを選択した場合、主な知識源として取り込めるデータ形式はどれか。
- A. URL・FAQ ページ・構造化/非構造化ドキュメント（PDF・Word・テキスト）など
- B. リレーショナルデータベース（SQL）のテーブル形式データのみ
- C. 音声ファイル（MP3・WAV）のみ
- D. 構造化 CSV ファイルのみ
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正解: A
Azure AI Language の質問応答サービスは URL・FAQ ページ・PDF・Word・テキストファイルなど多様な形式のドキュメントを知識源として取り込める。非構造化テキストから質問・回答ペアを自動抽出し、ユーザーの質問に回答する。選択肢BのSQLテーブルは構造化データであり、質問応答サービスが直接取り込めるネイティブ形式ではない（テキストエクスポートが必要）。選択肢Dの CSV のみというのは誤りで、より多くの形式をサポートしている。選択肢Cの音声ファイルは Azure AI Speech の領域であり、質問応答サービスは音声ファイルを直接取り込めない。