手动创建我们自己的 QnA 服务

提供你的 Microsoft 帐户凭据,你可以对服务进行身份验证和接收订阅密钥。本文档描述了创建自己的知识库的工具中的各种流程。

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QnA Maker 分三个步骤:提取,培训和发布。首先,将其从现有的常见问题解答网址提供给文档和编辑内容。我手动创建了自己的问题和答案。

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QnA Maker 提取所有可能的问题和答案对,通过易于使用的 Web 界面,你可以编辑,删除或添加任何对,以及测试和培训知识库。响应的相关性是 QnA 服务中最重要的部分。

通过列车功能,你可以评估响应的正确性并进行纠正,并重新培训知识库。

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有两种方法可以提高响应的相关性。

一个。与你的知识库聊天:

与你的知识库聊天,以查看响应的相关性。你可以为现有问题添加变体,也可以为问题选择不同的答案。确保按保存并重新训练,以反映你提供的任何更改/输入。

湾重播实时聊天记录:

一个非常有用的功能是查看服务返回的实时流量响应,然后进行适当的训练。你可以通过单击下载聊天日志下载命中已发布端点的实时聊天流量。这将按频率降序下载所有触及终点的问题。查看聊天记录,你可以决定要测试哪些问题并培训你的知识库,如上一节所述。

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一旦你对响应范围感到满意,就可以将你的知识库发布为 API 端点。

我们可以查看对 QnA Bot 服务所做的更改,然后单击发布按钮。

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我们的 QnA Bot 服务将成功部署。它将显示带有知识库 ID 和订阅密钥的示例 HTTP 请求。通过使用 HTTP 请求,我们可以为此 QnA Bot 服务构建我们自己的 UI,或者直接使用 Azure Bot 服务来使用它 [](https://azure.microsoft.com/en-us/services/bot-service/)

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即使在发布后,你也可以实时查看交互并根据需要优化响应。QnA Maker 可以无缝且大规模地与其他 API 和解决方案集成。

通过设置选项卡,你可以更新所需的更改,并使你每次都进行保存和培训。

通过将其他认知服务与 QnA Maker 一起使用,你可以创建一些简单的东西,如聊天机器人,它可以回答常见问题解答,或者像交互式虚拟指南一样复杂。

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