以下のWebページを参考に、IBM BluemixのRetrieve & Rankサービスを利用して、問い合わせに対応できるボットを作成しています。
質問: 問い合わせに対するユーザーの回答に基づいて、ランカーを一度学習した後、継続的に学習して回答精度を向上させる仕組みをどのように構築できますか?
前提：R&R サービスには、ユーザーの問い合わせ回答結果から継続的に学習する API がなかったため、GroundTruth ファイルをチューニングしたり、ランカーを再度トレーニングしたりするなどのプロセスを定期的に実行する必要があると考えられます。
想定GTファイルのチューニング内容：
- 新しい質問がある場合は、質問と回答のセットを追加します
- 既存の質問でうまく答えられなかったものがある場合は、応答の関連性スコアを増減します (ボットが間違って答えた場合はスコアを下げ、有用な答えがあればスコアを上げます)