설명:
신뢰성 및 안전성
https://en.wikipedia.org/wiki/Tay_(봇)
신뢰를 구축하려면 AI 시스템이 정상적인 상황과 예상치 못한 상황에서 모두 안정적이고 안전하며 일관되게 작동하는 것이 중요합니다. 이러한 시스템은 원래 설계된 대로 작동하고, 예상치 못한 상황에 안전하게 대응하며, 유해한 조작에 저항할 수 있어야 합니다. 또한 이러한 시스템이 실제 운영 조건에서 의도한 대로 작동하는지 검증하는 것도 중요합니다. 시스템의 작동 방식과 안정적이고 안전하게 처리할 수 있는 다양한 조건은 개발자가 설계 및 테스트 과정에서 예상하는 다양한 상황과 환경을 크게 반영합니다. AI 시스템이 예상치 못한 상황과 경계 상황에서 안전하게 대응하고, 예상치 못한 성능 오류가 발생하지 않으며, 원래 예상과 다른 방식으로 발전하지 않도록 시스템 개발 및 배포 과정에서 엄격한 테스트가 필수적이라고 생각합니다.

Microsoft Azure AI Fundamentals(AI-900) 공식 학습 가이드와 Microsoft Learn 모듈 "Microsoft Azure에서 대화형 AI 살펴보기"에 따르면, 간단하고 미리 정의된 사용자 질문에 자동으로 답변할 수 있는 챗봇을 만들려면 대화 인터페이스를 처리하는 하나와 지식 및 언어 이해 측면을 관리하는 다른 하나, 이렇게 두 가지 주요 Azure AI 구성 요소가 필요합니다.
* Azure Bot Service(A) 이 서비스는 텍스트 또는 음성을 통해 사용자와 상호 작용하는 챗봇을 생성, 관리 및 배포하는 데 사용됩니다. 봇 서비스는 대화 관리, 사용자 상호 작용 및 채널 통합(예: 웹 채팅, Microsoft Teams, Skype)을 위한 프레임워크를 제공합니다. 대화형 AI 애플리케이션의 기반 역할을 하며 언어 서비스와 같은 다른 인지 서비스와의 통합을 지원합니다.
* 언어 서비스(D) Azure AI 언어 서비스(이전 QnA Maker였던 Question Answering 포함)는 미리 정의된 질문과 답변으로 구성된 지식 기반을 구축하고 관리하는 데 사용됩니다. 이 서비스를 통해 챗봇은 사용자 질의를 이해하고 적절한 답변을 자동으로 반환할 수 있습니다. QnA 기능을 사용하면 문서, FAQ 또는 구조화된 데이터를 가져와서 검색 가능한 챗봇 답변 데이터베이스를 만들 수 있습니다.
다른 옵션이 틀린 이유:
* B. Azure Machine Learning: 이 서비스는 챗봇 Q&A 자동화가 아닌 사용자 지정 머신 러닝 모델을 구축, 학습 및 배포하는 데 사용됩니다.
* C. 번역기: 이 서비스는 미리 정의된 질문에 답변하는 데 필요하지 않은 언어 번역을 수행하지만, 다국어 지원이 특별히 필요한 경우는 예외입니다.
따라서 간단하고 반복적인 사용자 질문에 답변하고 인간 운영자의 업무 부담을 줄일 수 있는 챗봇을 구현하려면 Azure Bot Service(상호 작용용)와 Language Service(질문과 답변 인텔리전스용)를 결합합니다.

참조:
https://azure.microsoft.com/es-es/blog/머신 지원 텍스트 분류 콘텐츠 조정자 공개 미리 보기/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural-language-processing