ファイナル確認応用
企業がAzure AI Searchを活用した検索エンジンを導入した直後、検索結果の関連性に対するユーザー満足度が予想より低いことが判明しました。改善するための段階的アプローチはどれか。
A.ユーザーから改善リクエストを待ちながら、現在の設定のまま継続運用する
✗ 受動的な運用では問題解決が遅れ、ユーザー満足度の改善機会を逃します。
B.検索スコアリング設定の確認→ユーザー行動ログ分析→関連性フィードバック収集→インデックスと検索設定を段階的に最適化する← 正解
✓ 正解です。継続的な監視、ユーザーフィードバック、段階的な設定最適化は、検索品質向上の標準的なアプローチです。
C.ユーザーに高度な検索構文を学習させることで、より正確な検索クエリを入力するよう強制する
✗ ユーザーに複雑な検索スキルの習得を求めるのは、ユーザー体験を悪化させます。
D.インデックス全体を削除し、異なるAIサービスに完全に切り替える
✗ 完全な切り替えは、既存の投資を無駄にし、新たな学習曲線が発生します。
この問題のポイント
継続的な監視、ユーザーフィードバック、段階的な設定最適化は、検索品質向上の標準的なアプローチです。
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