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使用 QnA Maker 门户添加问题和回答

  • 项目

创建知识库后，添加具有元数据的问题和回答 (QnA) 对，以便筛选回答。 下表中的问题涉及到 Azure 服务限制，但每个问题与不同的 Azure 搜索服务相关。

注意

QnA Maker 服务将于 2025 年 3 月 31 日停用。 问答功能的较新版本现已作为 Azure AI 语言的一部分提供。 有关语言服务中的问答功能，请参阅问答。 从 2022 年 10 月 1 日开始，你将无法创建新的 QnA Maker 资源。 有关将现有 QnA Maker 知识库迁移到问题解答的信息，请参阅迁移指南。

对 问题 Answer 元数据
#1 How large a knowledge base can I create?

What is the max size of a knowledge base?

How many GB of data can a knowledge base hold?		 The size of the knowledge base depends on the SKU of Azure search you choose when creating the QnA Maker service. Read [here](../concepts/azure-resources.md) for more details. service=qna_maker
link_in_answer=true
#2 How many knowledge bases can I have for my QnA Maker service?

I selected an Azure Cognitive Search tier that holds 15 knowledge bases, but I can only create 14 - what is going on?

What is the connection between the number of knowledge bases in my QnA Maker service and the Azure Cognitive Search service size?		 Each knowledge base uses 1 index, and all the knowledge bases share a test index. You can have N-1 knowledge bases where N is the number of indexes your Azure Cognitive Search tier supports. service=search
link_in_answer=false

将元数据添加到 QnA 对之后，客户端应用程序可以：

  • 请求仅与特定元数据匹配的回答。
  • 接收所有回答，但根据每个回答的元数据对回答进行后处理。

先决条件

登录到 QnA Maker 门户

  1. 登录到 QnA Maker 门户。

  2. 选择来自上一个快速入门的现有知识库。

添加其他采用替代句式的问题

当前知识库具有 QnA Maker 故障排除 QnA 对。 这些对是在创建过程中向知识库添加 URL 时创建的。

导入此 URL 后，只创建了具有一种回答的一个问题。 在此过程中添加其他问题。

  1. 在“编辑”页上，使用问题和回答对上方的搜索文本框查找问题 How large a knowledge base can I create?

  2. 在“问题”列中，选择“+ 添加替代句式”，然后添加下表中提供的每种新句式。

    替代句式
    What is the max size of a knowledge base?
    How many GB of data can a knowledge base hold?

  3. 选择保存并训练以重新训练知识库。

  4. 选择“测试”，然后输入一个与新替代句式接近、但措辞不完全相同的问题：

    What GB size can a knowledge base be?

    正确的回答将以 markdown 格式返回：

    The size of the knowledge base depends on the SKU of Azure search you choose when creating the QnA Maker service. Read [here](../concepts/azure-resources.md) for more details.

    如果在返回的回答下选择“检查”，可以查看与问题相符、但置信度级别不一样高的其他回答。

    不要添加替代句式的每种可能组合。 当启用 QnA Maker 的主动学习后，可以查找能够最好地帮助知识库符合用户需求的替代句式。

  5. 再次选择“测试”关闭测试窗口。

添加用于筛选回答的元数据

将元数据添加到问题和回答对可让客户端应用程序请求筛选的回答。 此筛选器将在应用第一个和第二个排名器之前应用。

  1. 从此快速入门的第一个表格中，添加不具有元数据的第二个问题和回答对，然后继续执行以下步骤。

  2. 依次选择“视图选项”、“显示元数据”。

  3. 对于刚刚添加的 QnA 对，选择“添加元数据标记”，然后添加名称 service 和值 search。 它将如下所示：service:search。

  4. 添加名为 link_in_answer 且值为 false 的另一个元数据标记。 它将如下所示：link_in_answer:false。

  5. 在表 How large a knowledge base can I create? 中搜索第一个回答。

  6. 为相同的两个元数据标记添加元数据对：

    link_in_answer : true
    service: qna_maker

    现在，有两个问题具有相同的元数据标记，但这些标记的值不同。

  7. 选择保存并训练以重新训练知识库。

  8. 选择顶部菜单中的“发布”转到“发布”页。

  9. 选择“发布”按钮，将当前知识库发布到终结点。

  10. 发布知识库后，继续学习下一个快速入门，了解如何从知识库生成回答。

你完成了哪些操作？

你已编辑了你的知识库来支持更多问题，并提供了名称/值对以在搜索最佳回答时或者在返回回答后进行后处理时支持筛选。

清理资源

如果你不继续学习下一个快速入门，请在 Azure 门户中删除 QnA Maker 和 Bot 框架资源。

后续步骤

使用 Visual Studio Code REST 客户端扩展或 cURL 获取答案