تصفية الردود باستخدام البيانات الوصفية
يتيح لك QnA Maker إضافة بيانات وصفية ، في شكل أزواج مفاتيح وقيم ، إلى أزواج الأسئلة والأجوبة. يمكنك بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتصفية النتائج إلى استعلامات المستخدمين، ولتخزين معلومات إضافية يمكن استخدامها في محادثات المتابعة.
ملاحظة
سيتم إيقاف خدمة QnA Maker في 31 مارس 2025. يتوفر الآن إصدار أحدث من إمكانية طرح الأسئلة والإجابة عليها كجزء من Azure Cognitive Service for Language. للحصول على إمكانيات الإجابة على الأسئلة داخل خدمة اللغة، راجع الإجابة على الأسئلة. اعتبارا من 1 أكتوبر 2022 ، لن تتمكن من إنشاء موارد QnA Maker جديدة. للحصول على معلومات حول ترحيل قواعد معارف QnA Maker الحالية للإجابة على الأسئلة، راجع دليل الترحيل.
تخزين الأسئلة والأجوبة مع كيان QnA
من المهم أن نفهم كيف يقوم QnA Maker بتخزين بيانات الأسئلة والأجوبة. يوضح الرسم التوضيحي التالي كيان QnA:
كل كيان من كيانات QnA لديه معرف فريد ومستمر. يمكنك استخدام المعرف لإجراء تحديثات على كيان QnA معين.
استخدام البيانات الوصفية لتصفية الإجابات حسب علامات البيانات الوصفية المخصصة
تتيح لك إضافة البيانات الوصفية تصفية الإجابات بواسطة علامات البيانات الوصفية هذه. أضف عمود بيانات التعريف من قائمة خيارات العرض . أضف بيانات التعريف إلى قاعدة معارف عن طريق تحديد رمز البيانات + الوصفية لإضافة زوج بيانات وصفية. يتكون هذا الزوج من مفتاح واحد وقيمة واحدة.
تصفية النتائج باستخدام الفلاتر الصارمة لعلامات البيانات الوصفية
فكر في سؤال المستخدم "متى يغلق هذا الفندق؟" ، حيث يتم تضمين النية لمطعم "Paradise".
نظرا لأن النتائج مطلوبة فقط للمطعم "Paradise" ، يمكنك تعيين فلتر في مكالمة GenerateAnswer على البيانات الوصفية "اسم المطعم". يوضح المثال التالي هذا:
{
"question": "When does this hotel close?",
"top": 1,
"strictFilters": [ { "name": "restaurant", "value": "paradise"}]
}
تصفية حسب المصدر
في حال كان لديك مصادر محتوى متعددة في قاعدة معارف الخاص بك وكنت ترغب في قصر النتائج على مجموعة معينة من المصادر ، يمكنك القيام بذلك باستخدام الكلمة source_name_metadata الرئيسية 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"
}
]
منطقي وافتراضي
لدمج العديد من عوامل تصفية بيانات التعريف في الاستعلام، أضف عوامل تصفية بيانات التعريف الإضافية إلى صفيف strictFilters الموقع. بشكل افتراضي، يتم دمج القيم منطقيا (AND). يتطلب المزيج المنطقي مطابقة جميع المرشحات لأزواج QnA حتى يتم إرجاع الزوج في الإجابة.
وهذا يعادل استخدام الخاصية strictFiltersCompoundOperationType بقيمة AND.
منطقي أو باستخدام الخاصية strictFiltersCompoundOperationType
عند دمج العديد من عوامل تصفية البيانات الوصفية، إذا كنت مهتما فقط بواحد أو بعض عوامل تصفية المطابقة، فاستخدم strictFiltersCompoundOperationType الخاصية بقيمة OR.
يسمح ذلك قاعدة معارف بإرجاع الإجابات عند تطابق أي فلتر ولكنه لن يعرض إجابات لا تحتوي على بيانات وصفية.
{
"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 البيانات الوصفية في عمليات التشغيل السريع
تعرف على المزيد حول بيانات التعريف في التشغيل السريع لمدخل QnA Maker للبيانات الوصفية:
استخدام نتائج الأسئلة والأجوبة للحفاظ على سياق المحادثة
تحتوي الاستجابة على GenerateAnswer على معلومات بيانات التعريف المقابلة لزوج الأسئلة والأجوبة المطابق. يمكنك استخدام هذه المعلومات في تطبيق العميل الخاص بك 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"
}
]
}
]
}