答案的信賴分數
當使用者查詢與某個知識庫相符時，QnA Maker 會傳回相關的答案以及信賴分數。 此分數表示該答案針對指定之使用者查詢正確比對的信賴度。
信賴分數是介於 0 到 100 之間的數字。 100 分是極可能完全相符，而 0 分表示找不到相符的答案。 分數越高，表示答案的信賴度越好。 針對指定的查詢，可能會傳回多個答案。 在這種情況下，會以信賴分數遞減的順序傳回答案。
在下列範例中，您可以看到一個 QnA 實體和 2 個問題。
針對上述的範例，對不同的使用者查詢類型來說，您可以預期分數惠如下列的範例分數範圍：
下表指出與指定分數相關聯的一般信賴度。
| 分數值 | 分數意義 | 範例查詢 |
|---|---|---|
| 90 - 100 | 使用者查詢和 KB 問題接近完全相符 | 「我的變更在發行後並未在 KB 中更新」 |
| > 70 | 高信賴度：通常是良好的答案，能完整回答使用者查詢 | 「我發行了我的 KB 但它不會更新」 |
| 50 - 70 | 中信賴度：通常是相當不錯的答案，能回答使用者查詢的主要意圖 | 「我應該要先儲存更新再發行 KB 嗎？」 |
| 30 - 50 | 低信賴度：通常是相關聯的答案，能對使用者意圖進行部分的回答 | 「儲存和訓練的作用為何？」 |
| < 30 | 信賴度非常低：通常無法回答使用者的查詢，但有一些相符的字組或片語 | 「我可以從哪裡新增同義字到 KB」 |
| 0 | 沒有相符項目，所以不會傳回答案。 | 「服務的成本是多少」 |
選擇分數閾值
上表顯示大部分 KB 預期的分數。 不過，因為每個 KB 都不相同，且具有不同類型的字組、意圖和目標，建議您測試並選擇最適合您的閾值。 根據預設，閾值會設為 0，因此會傳回所有可能的答案。 應可適用於大部分 KB 的建議閾值為 50。
選擇您自己的閾值時，請記住在精確度和涵蓋範圍之間取得平衡，並根據您的需求調整閾值。
如果您的案例中精確度比較重要，則提升您的閾值。 如此一來，在每次傳回答案時，就會是更高信賴度的情況，且更可能接近使用者所需的答案。 在這種情況下，您最後可能會留下更多未回答的問題。 例如：如果您將閾值設為 70，您可能會遺漏一些模稜兩可的問題，例如「什麼是儲存和訓練？」。
如果涵蓋範圍 (或重新叫用) 更重要，且您想要盡可能回答更多問題 (即使答案與使用者的問題只有部分相關)，則您可以降低閾值。 這表示會有更多答案無法回答使用者實際查詢，但能提供一些其他可能相關之答案的情況。 例如：如果您將閾值設為 30，您可能會提供「我可以在哪裡編輯 KB？」之類查詢的答案
設定閾值
將閾值分數設定為 GenerateAnswer API JSON 主體的屬性。 這表示您可以針對每個 GenerateAnswer 呼叫進行設定。
從 Bot 架構中，使用 C# 或 Node.js，將分數設定為選項物件的一部分。
改善信賴分數
若要改善使用者查詢特定回應的信賴分數，您可以將使用者查詢加入至知識庫做為該回應的替代問題。 您也可以使用不區分大小寫的文字變異形式 \(英文\)，來將同義字新增至 KB 中的關鍵字。
類似的信賴分數
多個回應有類似的信賴分數時，表示查詢過於不具體，因此有多個同等可能性的相符答案。 請嘗試進一步調整 QnA，以便每個 QnA 實體的意圖彼此相異。
測試與生產環境之間的信賴分數差異
在測試和發佈的知識庫版本之間，即使內容相同，不過答案的信賴分數可能會略微變化。 這是因為測試和發佈的知識庫位於不同的 Azure AI 搜尋服務索引中。
測試索引會保留知識庫的所有 QnA 配對。 查詢測試索引時，查詢會套用至整個索引，然後將結果限制為該特定知識庫的分割。 如果測試查詢結果對您驗證知識庫的能力有負面影響，您可以：
- 使用下列其中一項來組織您的知識庫：
- 1 個資源限制為 1 個 KB：將您的單一 QnA 資源 (和產生的 Azure AI 搜尋服務測試索引) 限制為單一知識庫。
- 2 個資源 - 1 個用於測試，1 個用於生產：有兩個 QnA Maker 資源，其中一個用於測試 (其中包含自己的測試和生產索引)，另一個用於生產 (也有自己的測試和生產索引)
- ，以及查詢您的測試和生產知識庫時，請一律使用相同的參數，例如 top。
發佈知識庫時，知識庫的問題與答案內容會從測試索引移到 Azure 搜尋服務中的生產索引。 請查看發佈作業的運作方式。
如果您的知識庫位於不同區域，則每個區域都會使用自己的 Azure AI 搜尋服務索引。 由於會使用不同的索引，因此，分數將不會完全相同。
未找到相符項目
順位排定程式找不到適當的相符項目時，會傳回 0.0 的信賴分數或「無」，而且預設回應是「在資料庫中找不到適當的相符項目」。 在呼叫端點的 Bot 和應用程式碼中，您可以覆寫這個預設回應。 或者，您也可以在 Azure 中設定覆寫回應，這會變更特定 QnA Maker 服務中部署的所有知識庫預設值。