تصفية الاستجابات باستخدام بيانات التعريف

يتيح لك QnA Maker إضافة بيانات التعريف، في شكل أزواج المفاتيح والقيمة، إلى أزواج الأسئلة والأجوبة. يمكنك بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتصفية النتائج لاستعلامات المستخدم، وتخزين معلومات إضافية يمكن استخدامها في محادثات المتابعة.

ملاحظة

سيتم إنهاء خدمة QnA Maker في 31 مارس 2025. يتوفر الآن إصدار أحدث من إمكانية السؤال والإجابة كجزء من Azure الذكاء الاصطناعي Language. للحصول على قدرات الإجابة على الأسئلة داخل خدمة اللغات، انظر سؤال الإجابة. بدءًا من 1 أكتوبر 2022 لن تتمكن من إنشاء موارد جديدة لـ QnA Maker. للحصول على معلومات حول ترحيل قواعد المعرفة الموجودة، راجع دليل الترحيل.

تخزين الأسئلة والأجوبة باستخدام كيان QnA

من المهم فهم كيفية تخزين QnA Maker لبيانات الأسئلة والأجوبة. يوضح الرسم التوضيحي التالي كيان QnA:

يحتوي كل كيان QnA على معرف فريد ومستمر. يمكنك استخدام المعرف لإجراء تحديثات إلى كيان QnA معين.

استخدام بيانات التعريف لتصفية الإجابات حسب علامات بيانات التعريف المخصصة

تسمح لك إضافة بيانات التعريف بتصفية الإجابات بواسطة علامات بيانات التعريف هذه. أضف عمود بيانات التعريف من القائمة خيارات العرض. أضف بيانات التعريف إلى قاعدة معارف عن طريق تحديد أيقونة بيانات التعريف + لإضافة زوج بيانات التعريف. يتكون هذا الزوج من مفتاح واحد وقيمة واحدة.

تصفية النتائج باستخدام عوامل تصفية صارمة لعلامات بيانات التعريف

ضع في اعتبارك سؤال المستخدم "متى يتم إغلاق هذا الفندق؟"، حيث يتم تضمين الهدف لمطعم "الجنة."

نظراً لأن النتائج مطلوبة فقط لمطعم "الجنة"، يمكنك تعيين عامل تصفية في استدعاء GenerateAnswer على بيانات التعريف "اسم المطعم". يوضح المثال التالي ما يلي:

{
    "question": "When does this hotel close?",
    "top": 1,
    "strictFilters": [ { "name": "restaurant", "value": "paradise"}]
}

التصفية حسب المصدر

في حال وجود مصادر محتوى متعددة في قاعدة معارف وكنت ترغب في قصر النتائج على مجموعة معينة من المصادر، يمكنك القيام بذلك باستخدام الكلمة الأساسية source_name_metadata المحجوزة كما هو موضح أدناه.

"strictFilters": [
    {
        "name": "category",
        "value": "api"
    },
   {
        "name": "source_name_metadata",
        "value": "boby_brown_docx"
    },
   {
        "name": "source_name_metadata",
        "value": "chitchat.tsv"
   }
]

---

Logical AND بشكل افتراضي

لدمج العديد من عوامل تصفية بيانات التعريف في الاستعلام، أضف عوامل تصفية بيانات التعريف الإضافية إلى صفيف الخاصية strictFilters. بشكل افتراضي، يتم دمج القيم منطقياً (AND). يتطلب الجمع المنطقي أن تتطابق جميع عوامل التصفية مع أزواج QnA من أجل إرجاع الزوج في الإجابة.

وهذا يعادل استخدام الخاصية strictFiltersCompoundOperationType بقيمة AND.

منطقي أو باستخدام خاصية strictFiltersCompoundOperationType

عند الجمع بين العديد من عوامل تصفية بيانات التعريف، إذا كنت مهتماً فقط بواحد أو بعض عوامل التصفية المطابقة، فاستخدم الخاصية strictFiltersCompoundOperationType بقيمة OR.

يسمح هذا لقاعدة معارفك بإرجاع الإجابات عند تطابق أي عامل تصفية ولكنه لن يرجع إجابات لا تحتوي على بيانات تعريف.

{
    "question": "When do facilities in this hotel close?",
    "top": 1,
    "strictFilters": [
      { "name": "type","value": "restaurant"},
      { "name": "type", "value": "bar"},
      { "name": "type", "value": "poolbar"}
    ],
    "strictFiltersCompoundOperationType": "OR"
}

أمثلة على بيانات التعريف في التشغيل السريع

تعرف على المزيد حول بيانات التعريف في التشغيل السريع لمدخل QnA Maker لبيانات التعريف:

• التأليف - إضافة بيانات التعريف إلى زوج QnA
• توقع الاستعلام - تصفية الإجابات حسب بيانات التعريف

استخدام نتائج الأسئلة والأجوبة للاحتفاظ بسياق المحادثة

تحتوي الاستجابة لـ GenerateAnswer على معلومات بيانات التعريف المقابلة لزوج الأسئلة والأجوبة المتطابقة. يمكنك استخدام هذه المعلومات في تطبيق العميل لتخزين سياق المحادثة السابقة لاستخدامها في المحادثات اللاحقة.

{
    "answers": [
        {
            "questions": [
                "What is the closing time?"
            ],
            "answer": "10.30 PM",
            "score": 100,
            "id": 1,
            "source": "Editorial",
            "metadata": [
                {
                    "name": "restaurant",
                    "value": "paradise"
                },
                {
                    "name": "location",
                    "value": "secunderabad"
                }
            ]
        }
    ]
}

الخطوات التالية

تحليل قاعدة المعارف الخاصة بك