共用方式為

使用 QnA Maker 入口網站新增問題和答案

  • 發行項

建立知識庫之後，請使用中繼資料新增成對的問與答 (QnA)，以篩選出答案。 下表中的問題與 Azure 服務限制有關，但每個問題都與不同的 Azure 搜尋服務有關。

注意

QnA Maker 服務即將於 2025 年 3 月 31 日淘汰。 較新版的問題和解答功能現在隨附於 Azure AI 語言。 如需瞭解語言服務內的問題解答功能，請參閱問題解答。 從 2022 年 10 月 1 日開始，您將無法建立新的 QnA Maker 資源。 如需將現有 QnA Maker 知識庫移轉至問題解答的相關資訊，請參閱移轉指南。

配對 問題 回答 中繼資料
#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

將中繼資料新增至 QnA 配對之後，用戶端應用程式可以：

  • 要求僅符合特定中繼資料的答案。
  • 接收所有答案，但根據每個答案的中繼資料來對答案進行後置處理。

必要條件

登入 QnA Maker 入口網站

  1. 登入 QnA Maker 入口網站。

  2. 選取來自先前快速入門的現有知識庫。

新增其他採用不同說法的問題

目前的知識庫具有 QnA Maker 疑難排解 QnA 配對。 在建立程序期間，將 URL 新增至知識庫時，便已建立了這些成對的問與答。

匯入此 URL 時，只會建立一個有單一答案的問題。 在此程序中，請新增其他問題。

  1. 在 [編輯] 頁面上，使用成對問與答上方的搜尋文字方塊，尋找問題 How large a knowledge base can I create?

  2. 在 [問題] 資料行中，選取 [+ 新增不同說法]，然後新增下表所提供的每個新說法。

    不同說法
    What is the max size of a knowledge base?
    How many GB of data can a knowledge base hold?

  3. 選取 儲存並訓練 來重新訓練知識庫。

  4. 選取 [測試]，然後輸入接近其中一個新的不同說法，但用語不是完全相同的問題：

    What GB size can a knowledge base be?

    正確答案會以 Markdown 格式傳回：

    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.

    如果您在傳回的答案下選取 [檢查]，則可以看到更多符合問題，但信賴度不同的答案。

    請勿新增每個可能的不同說法組合。 當您開啟 QnA Maker 的主動式學習時，這會尋找最能讓知識庫符合使用者需求的不同說法。

  5. 再次選取 [測試] 來關閉測試視窗。

新增中繼資料以篩選答案

將中繼資料新增至成對的問與答，可讓用戶端應用程式要求經過篩選的答案。 系統會先套用此篩選條件，再套用第一個和第二個順位排定程式。

  1. 從此快速入門的第一個表格中，新增第二個成對的問與答，但不包含中繼資料，然後繼續進行下列步驟。

  2. 選取 [檢視選項]，然後選取 [顯示中繼資料]。

  3. 針對您剛才新增的 QnA 配對，選取 [新增中繼資料標籤]，然後新增 service 的名稱和 search 的值。 其看起來像這樣：service:search。

  4. 使用 link_in_answer 的名稱和 false 的值新增其他中繼資料標籤。 其看起來像這樣：link_in_answer:false。

  5. 在資料表中搜尋第一個答案：How large a knowledge base can I create?。

  6. 為相同的兩個中繼資料標籤新增中繼資料組合：


    %

    現在，您有兩個具有相同中繼資料標籤，但值不同的問題。

  7. 選取 儲存並訓練 來重新訓練知識庫。

  8. 選取頂端功能表中的 [發佈]，以移至 [發佈] 頁面。

  9. 選取 [發佈] 按鈕，將目前的知識庫發佈至端點。

  10. 知識庫發佈完成後，請繼續進行下一個快速入門，以了解如何從知識庫產生答案。

您完成了哪些工作？

您已編輯知識庫以支援更多問題，並提供名稱/值組以支援在搜尋期間於一或多個答案傳回後，篩選出最佳答案或進行後續處理。

清除資源

如果您不想繼續進行下一個快速入門，請刪除 Azure 入口網站中的 QnA Maker 和 Bot Framework 資源。

下一步

使用 Visual Studio Code REST 用戶端延伸模組或 cURL 取得答案