QNA Maker ナレッジベースから回答を取得する

[アーティクル]
01/19/2024

Note

Azure Open AI On Your Data は、大規模言語モデル (LLM) を利用して、QnA Maker と同様の結果を生成します。 QnA Maker プロジェクトを Azure Open AI On Your Data に移行する場合は、ガイドを確認してください。

Note

QnA Maker サービスは、2025 年 3 月 31 日に廃止される予定です。 Azure AI Language の一部として、質問応答機能の新しいバージョンが提供されました。言語サービス内の質問応答機能については、質問応答に関する記事を参照してください。 QnA Maker の新しいリソースは、2022 年 10 月 1 日以降作成できません。既存の QnA Maker のナレッジベースを質問応答に移行する方法については、移行ガイドを参照してください。

Note

このドキュメントは、最新のリリースには適用されません。最新の質問応答 API の使用については、質問応答作成ガイドに関する記事を参照してください。

この cURL ベースのクイックスタートでは、ナレッジベースから回答を取得する手順を紹介しています。

前提条件

以下が必要です。
- 最新の cURL。
- Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に無料アカウントを作成してください。

Azure portal で作成された QnA Maker リソース。リソースを作成したときに選んだ Microsoft Entra ID、サブスクリプション、QnA リソース名を覚えておいてください。

メタデータとおしゃべりで構成され、質問と回答を持つトレーニングおよび発行済みのナレッジベース (前のクイックスタートで作成)。

Note

ナレッジベースからの質問への回答を生成する準備ができたら、ナレッジベースをトレーニングして発行する必要があります。ナレッジベースが発行されると、 [発行] ページに、回答を生成するための HTTP 要求の設定が表示されます。 [cURL] タブに、コマンドラインツールから回答を生成するために必要な設定が表示されます。

メタデータを使用して回答をフィルター処理する

前のクイックスタートのナレッジベースを使用して、メタデータに基づいて回答を照会します。

ナレッジベースの [Settings](設定) ページで [CURL] タブを選択し、ナレッジベースからの回答を生成するために使用される cURL の例を表示します。
このコマンドを編集できるように、編集可能な環境 (テキストファイルなど) にコピーします。次のように質問の値を編集して、service:qna_maker のメタデータが QnA ペアのフィルターとして使用されるようにします。
```
curl -X POST https://replace-with-your-resource-name.azurewebsites.net/qnamaker/knowledgebases/replace-with-your-knowledge-base-id/generateAnswer -H "Authorization: EndpointKey replace-with-your-endpoint-key" -H "Content-type: application/json" -d "{'top':30, 'question':'size','strictFilters': [{'name':'service','value':'qna_maker'}]}"
```
質問はたったの 1 単語 (size) です。これにより、2 つの QnA ペアのいずれかを返すことができます。 strictFilters 配列の指定により、qna_maker の回答のみに応答が限定されます。

この応答には、フィルター条件を満たした回答のみが含まれます。次の cURL 応答は、読みやすくするために書式設定されています。

{
    "answers": [
        {
            "questions": [
                "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?"
            ],
            "answer": "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.",
            "score": 68.76,
            "id": 3,
            "source": "https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/qnamaker/troubleshooting",
            "metadata": [
                {
                    "name": "link_in_answer",
                    "value": "true"
                },
                {
                    "name": "service",
                    "value": "qna_maker"
                }
            ],
            "context": {
                "isContextOnly": false,
                "prompts": []
            }
        }
    ],
    "debugInfo": null
}

検索語句は満たしていないもののフィルターの条件は満たしているような質問と回答のペアがあったとしても、それは返されません。代わりに一般的な回答 No good match found in KB. が返されます。

デバッグクエリプロパティを使用する

Note

すべての依存関係に Debug プロパティの使用をお勧めするわけではありません。このプロパティは、トラブルシューティングで製品チームを支援するために追加されました。

デバッグ情報により、返された回答がどのように決定されたかを理解できます。これは役に立ちますが、必須ではありません。デバッグ情報を含む回答を生成するには、debug プロパティを追加します。

Debug: {Enable:true}

cURL コマンドを編集して debug プロパティを含め、詳細を表示します。

curl -X POST https://replace-with-your-resource-name.azurewebsites.net/qnamaker/knowledgebases/replace-with-your-knowledge-base-id/generateAnswer -H "Authorization: EndpointKey replace-with-your-endpoint-key" -H "Content-type: application/json" -d "{'question':'size', 'Debug':{'Enable':true}}"

応答には、回答に関する関連情報が含まれます。簡潔にするために、次の JSON 出力では、一部のデバッグの詳細が省略記号に置き換えられています。

{
    "answers": [
        {
            "questions": [
                "How do I share a knowledge base with others?"
            ],
            "answer": "Sharing works at the level of a QnA Maker service, that is, all knowledge bases in the service will be shared.",
            "score": 56.07,
            "id": 5,
            "source": "https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/qnamaker/troubleshooting",
            "metadata": [],
            "context": {
                "isContextOnly": false,
                "prompts": []
            }
        }
    ],
    "debugInfo": {
        "userQuery": {
            "question": "How do I programmatically update my Knowledge Base?",
            "top": 1,
            "userId": null,
            "strictFilters": [],
            "isTest": false,
            "debug": {
                "enable": true,
                "recordL1SearchLatency": false,
                "mockQnaL1Content": null
            },
            "rankerType": 0,
            "context": null,
            "qnaId": 0,
            "scoreThreshold": 0.0
        },
        "rankerInfo": {
            "specialFuzzyQuery": "how do i programmatically~6 update my knowledge base",
            "synonyms": "what s...",
            "rankerLanguage": "English",
            "rankerFileName": "https://qnamakerstore.blob.core.windows.net/qnamakerdata/rankers/ranker-English.ini",
            "rankersDirectory": "D:\\home\\site\\wwwroot\\Data\\QnAMaker\\rd0003ffa60fc45.24.0\\RankerData\\Rankers",
            "allQnAsfeatureValues": {
                "WordnetSimilarity": {
                    "5": 0.54706300120043716,...
                },
                ...
            },
            "rankerVersion": "V2",
            "rankerModelType": "TreeEnsemble",
            "rankerType": 0,
            "indexResultsCount": 25,
            "reRankerResultsCount": 1
        },
        "runtimeVersion": "5.24.0",
        "indexDebugInfo": {
            "indexDefinition": {
                "name": "064a4112-bd65-42e8-b01d-141c4c9cd09e",
                "fields": [...
                ],
                "scoringProfiles": [],
                "defaultScoringProfile": null,
                "corsOptions": null,
                "suggesters": [],
                "analyzers": [],
                "tokenizers": [],
                "tokenFilters": [],
                "charFilters": [],
                "@odata.etag": "\"0x8D7A920EA5EE6FE\""
            },
            "qnaCount": 117,
            "parameters": {},
            "azureSearchResult": {
                "continuationToken": null,
                "@odata.count": null,
                "@search.coverage": null,
                "@search.facets": null,
                "@search.nextPageParameters": null,
                "value": [...],
                "@odata.nextLink": null
            }
        },
        "l1SearchLatencyInMs": 0,
        "qnaL1Results": {...}
    },
    "activeLearningEnabled": true
}

テストナレッジベースを使用する

テストナレッジベースから回答を取得するには、本文のプロパティ isTest を使用します。

このプロパティはブール値です。

isTest:true

cURL コマンドは次のようになります。

curl -X POST https://replace-with-your-resource-name.azurewebsites.net/qnamaker/knowledgebases/replace-with-your-knowledge-base-id/generateAnswer -H "Authorization: EndpointKey replace-with-your-endpoint-key" -H "Content-type: application/json" -d "{'question':'size', 'IsTest':true}"

JSON 応答では、発行されたナレッジベースクエリと同じスキーマが使用されます。

Note

テストナレッジベースと発行されたナレッジベースがまったく同じ場合でも、テストインデックスはリソース内のすべてのナレッジベース間で共有されるため、少し異なるバリエーションが存在する可能性があります。

cURL を使用しておしゃべりの回答を照会する

cURL 対応のターミナルで、ユーザーからのボットの会話を終了する文言 (Thank you など) を質問として使用します。他に設定するプロパティはありません。

curl -X POST https://replace-with-your-resource-name.azurewebsites.net/qnamaker/knowledgebases/replace-with-your-knowledge-base-id/generateAnswer -H "Authorization: EndpointKey replace-with-your-endpoint-key" -H "Content-type: application/json" -d "{'question':'thank you'}"

cURL コマンドを実行し、スコアと回答を含む JSON 応答を受け取ります。

{
  "answers": [
      {
          "questions": [
              "I thank you",
              "Oh, thank you",
              "My sincere thanks",
              "My humblest thanks to you",
              "Marvelous, thanks",
              "Marvelous, thank you kindly",
              "Marvelous, thank you",
              "Many thanks to you",
              "Many thanks",
              "Kthx",
              "I'm grateful, thanks",
              "Ahh, thanks",
              "I'm grateful for that, thank you",
              "Perfecto, thanks",
              "I appreciate you",
              "I appreciate that",
              "I appreciate it",
              "I am very thankful for that",
              "How kind, thank you",
              "Great, thanks",
              "Great, thank you",
              "Gracias",
              "Gotcha, thanks",
              "Gotcha, thank you",
              "Awesome thanks!",
              "I'm grateful for that, thank you kindly",
              "thank you pal",
              "Wonderful, thank you!",
              "Wonderful, thank you very much",
              "Why thank you",
              "Thx",
              "Thnx",
              "That's very kind",
              "That's great, thanks",
              "That is lovely, thanks",
              "That is awesome, thanks!",
              "Thanks bot",
              "Thanks a lot",
              "Okay, thanks!",
              "Thank you so much",
              "Perfect, thanks",
              "Thank you my friend",
              "Thank you kindly",
              "Thank you for that",
              "Thank you bot",
              "Thank you",
              "Right on, thanks very much",
              "Right on, thanks a lot",
              "Radical, thanks",
              "Rad, thanks",
              "Rad thank you",
              "Wonderful, thanks!",
              "Thanks"
          ],
          "answer": "You're welcome.",
          "score": 100.0,
          "id": 75,
          "source": "qna_chitchat_Professional.tsv",
          "metadata": [
              {
                  "name": "editorial",
                  "value": "chitchat"
              }
          ],
          "context": {
              "isContextOnly": false,
              "prompts": []
          }
      }
  ],
  "debugInfo": null,
  "activeLearningEnabled": true
}

Thank you という質問はおしゃべりの質問に完全に一致したため、QnA Maker は 100 というスコアにより完全に信頼できます。 QnA Maker からは、関連するすべての質問のほか、おしゃべりのメタデータタグ情報を含むメタデータプロパティも返されました。

しきい値と既定の回答を使用する

回答の最小しきい値を要求できます。しきい値が満たされない場合は、既定の回答が返されます。

threshold プロパティを追加し、しきい値 80% 以上を指定して size に対する回答を要求します。ナレッジベースでは、質問のスコアが 71% であるためその回答が見つかりません。結果では、ナレッジベースの作成時に指定した既定の回答が返されます。
```
curl -X POST https://replace-with-your-resource-name.azurewebsites.net/qnamaker/knowledgebases/replace-with-your-knowledge-base-id/generateAnswer -H "Authorization: EndpointKey replace-with-your-endpoint-key" -H "Content-type: application/json" -d "{'question':'size', 'scoreThreshold':80.00}"
```

cURL コマンドを実行し、JSON 応答を受け取ります。

{
    "answers": [
        {
            "questions": [],
            "answer": "No good match found in KB.",
            "score": 0.0,
            "id": -1,
            "source": null,
            "metadata": []
        }
    ],
    "debugInfo": null,
    "activeLearningEnabled": true
}

QnA Maker からは、信頼できないことを意味するスコア 0 が返されました。既定の回答も返されました。

しきい値を60% に変更し、クエリを再度要求します。

curl -X POST https://replace-with-your-resource-name.azurewebsites.net/qnamaker/knowledgebases/replace-with-your-knowledge-base-id/generateAnswer -H "Authorization: EndpointKey replace-with-your-endpoint-key" -H "Content-type: application/json" -d "{'question':'size', 'scoreThreshold':60.00}"

返された JSON で回答が見つかりました。

{
    "answers": [
        {
            "questions": [
                "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?"
            ],
            "answer": "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.",
            "score": 71.1,
            "id": 3,
            "source": "https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/qnamaker/troubleshooting",
            "metadata": [
                {
                    "name": "link_in_answer",
                    "value": "true"
                },
                {
                    "name": "server",
                    "value": "qna_maker"
                }
            ],
            "context": {
                "isContextOnly": false,
                "prompts": []
            }
        }
    ],
    "debugInfo": null,
    "activeLearningEnabled": true
}

非構造化データソースを使用する

QnA の抽出に使用できない非構造化ドキュメントを追加する機能がサポートされるようになりました。クエリへの応答をフェッチするときに、GenerateAnswer API に非構造化データセットを含めるか除外するかを選択できます。 GA サービスでは非構造化データセットはサポートされていません。これは、カスタムの質問と回答にのみ含まれています。

この Postman ベースのクイックスタートでは、ナレッジベースから回答を取得する手順を紹介しています。

前提条件

以下が必要です。
- 最新の Postman。
- Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に無料アカウントを作成してください。

Azure portal で作成された QnA Maker リソース。リソースを作成したときに選んだ Microsoft Entra ID、サブスクリプション、QnA リソース名を覚えておいてください。

メタデータとおしゃべりで構成され、質問と回答を持つトレーニングおよび発行済みのナレッジベース (前のクイックスタートで作成)。

Note

ナレッジベースからの質問への回答を生成する準備ができたら、ナレッジベースをトレーニングして発行する必要があります。ナレッジベースが発行されると、 [発行] ページに、回答を生成するための HTTP 要求の設定が表示されます。 [Postman] タブには、回答の生成に必要な設定が表示されます。

要求に対して Postman を設定する

このクイックスタートでは、Postman の POST 要求と同じ設定を使用し、照会する内容に基づいて、サービスに送信される本文の JSON を POST するように構成します。

この手順を使用して Postman を構成し、次に、後続の各セクションを読んで POST 本文の JSON を構成します。

ナレッジベースの [Settings](設定) ページで [Postman] タブを選択し、ナレッジベースからの回答を生成するために使用される構成を表示します。 Postman で使用する次の情報をコピーします。

名前	設定	目的と値
`POST`	`/knowledgebases/replace-with-your-knowledge-base-id/generateAnswer`	これは、URL の HTTP メソッドとルートです。
`Host`	`https://YOUR-RESOURCE_NAME.azurewebsites.net/qnamaker`	これは URL のホストです。 Host と Post の値を連結して、完全な generateAnswer URL を取得します。
`Authorization`	`EndpointKey xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx`	Azure に対する要求を承認するためのヘッダー値。
`Content-type`	`application/json`	コンテンツのヘッダー値。
	`{"question":"<Your question>"}`	JSON オブジェクトとしての POST 要求の本文。この値は、クエリ実行の目的に応じて、次の各セクションで異なります。

重要

終わったらコードからキーを削除し、公開しないよう注意してください。運用環境では、Azure Key Vault などの資格情報を格納してアクセスする安全な方法を使用します。詳細については、Azure AI サービスのセキュリティに関する記事を参照してください。

Postman を開き、発行済みのナレッジベース設定を使用して、新しい基本的な POST 要求を作成します。以降のセクションでは、POST 本文の JSON を変更して、ナレッジベースに対するクエリを変更します。

メタデータを使用して回答をフィルター処理する

前のクイックスタートでは、2 つの異なる質問を区別するために、メタデータが 2 つの QnA ペアに追加されました。このメタデータをクエリに追加して、関連する QnA ペアのみにフィルターを制限します。

Postman で、service:qna_maker の名前と値のペアを使用して strictFilters プロパティを追加することによって、クエリの JSON のみを変更します。本文の JSON は次のようになります。
```
{
    'question':'size',
    'strictFilters': [
        {
            'name':'service','value':'qna_maker'
        }
    ]
}
```
質問はたったの 1 単語 (size) です。これにより、2 つの質問と回答のペアのいずれかを返すことができます。 strictFilters 配列の指定により、qna_maker の回答のみに応答が限定されます。

この応答には、フィルター条件を満たした回答のみが含まれます。

次の応答は、読みやすくするために書式設定されています。

{
    "answers": [
        {
            "questions": [
                "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?"
            ],
            "answer": "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.",
            "score": 68.76,
            "id": 3,
            "source": "https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/qnamaker/troubleshooting",
            "metadata": [
                {
                    "name": "link_in_answer",
                    "value": "true"
                },
                {
                    "name": "service",
                    "value": "qna_maker"
                }
            ],
            "context": {
                "isContextOnly": false,
                "prompts": []
            }
        }
    ],
    "debugInfo": null
}

デバッグクエリプロパティを使用する

Note

Postman で、debug プロパティを追加することによって、本文の JSON のみを変更します。 JSON は次のようになります。
```
{
    'question':'size',
    'Debug': {
        'Enable':true
    }

}
```

応答には、回答に関する関連情報が含まれます。次の JSON 出力では、一部のデバッグの詳細が省略記号に置き換えられています。

{
    "answers": [
        {
            "questions": [
                "How do I share a knowledge base with others?"
            ],
            "answer": "Sharing works at the level of a QnA Maker service, that is, all knowledge bases in the service will be shared.",
            "score": 56.07,
            "id": 5,
            "source": "https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/qnamaker/troubleshooting",
            "metadata": [],
            "context": {
                "isContextOnly": false,
                "prompts": []
            }
        }
    ],
    "debugInfo": {
        "userQuery": {
            "question": "How do I programmatically update my Knowledge Base?",
            "top": 1,
            "userId": null,
            "strictFilters": [],
            "isTest": false,
            "debug": {
                "enable": true,
                "recordL1SearchLatency": false,
                "mockQnaL1Content": null
            },
            "rankerType": 0,
            "context": null,
            "qnaId": 0,
            "scoreThreshold": 0.0
        },
        "rankerInfo": {
            "specialFuzzyQuery": "how do i programmatically~6 update my knowledge base",
            "synonyms": "what s...",
            "rankerLanguage": "English",
            "rankerFileName": "https://qnamakerstore.blob.core.windows.net/qnamakerdata/rankers/ranker-English.ini",
            "rankersDirectory": "D:\\home\\site\\wwwroot\\Data\\QnAMaker\\rd0003ffa60fc45.24.0\\RankerData\\Rankers",
            "allQnAsfeatureValues": {
                "WordnetSimilarity": {
                    "5": 0.54706300120043716,...
                },
                ...
            },
            "rankerVersion": "V2",
            "rankerModelType": "TreeEnsemble",
            "rankerType": 0,
            "indexResultsCount": 25,
            "reRankerResultsCount": 1
        },
        "runtimeVersion": "5.24.0",
        "indexDebugInfo": {
            "indexDefinition": {
                "name": "064a4112-bd65-42e8-b01d-141c4c9cd09e",
                "fields": [...
                ],
                "scoringProfiles": [],
                "defaultScoringProfile": null,
                "corsOptions": null,
                "suggesters": [],
                "analyzers": [],
                "tokenizers": [],
                "tokenFilters": [],
                "charFilters": [],
                "@odata.etag": "\"0x8D7A920EA5EE6FE\""
            },
            "qnaCount": 117,
            "parameters": {},
            "azureSearchResult": {
                "continuationToken": null,
                "@odata.count": null,
                "@search.coverage": null,
                "@search.facets": null,
                "@search.nextPageParameters": null,
                "value": [...],
                "@odata.nextLink": null
            }
        },
        "l1SearchLatencyInMs": 0,
        "qnaL1Results": {...}
    },
    "activeLearningEnabled": true
}

テストナレッジベースを使用する

テストナレッジベースから回答を取得するには、本文のプロパティ isTest を使用します。

Postman で、isTest プロパティを追加することによって、本文の JSON のみを変更します。 JSON は次のようになります。

{
    'question':'size',
    'isTest': true
}

JSON 応答では、発行されたナレッジベースクエリと同じスキーマが使用されます。

Note

おしゃべりの回答を照会する

Postman で、ユーザーからの会話を終了する文言に対する本文の JSON のみを変更します。 JSON は次のようになります。
```
{
    'question':'thank you'
}
```

応答には、スコアと回答が含まれます。

{
  "answers": [
      {
          "questions": [
              "I thank you",
              "Oh, thank you",
              "My sincere thanks",
              "My humblest thanks to you",
              "Marvelous, thanks",
              "Marvelous, thank you kindly",
              "Marvelous, thank you",
              "Many thanks to you",
              "Many thanks",
              "Kthx",
              "I'm grateful, thanks",
              "Ahh, thanks",
              "I'm grateful for that, thank you",
              "Perfecto, thanks",
              "I appreciate you",
              "I appreciate that",
              "I appreciate it",
              "I am very thankful for that",
              "How kind, thank you",
              "Great, thanks",
              "Great, thank you",
              "Gracias",
              "Gotcha, thanks",
              "Gotcha, thank you",
              "Awesome thanks!",
              "I'm grateful for that, thank you kindly",
              "thank you pal",
              "Wonderful, thank you!",
              "Wonderful, thank you very much",
              "Why thank you",
              "Thx",
              "Thnx",
              "That's very kind",
              "That's great, thanks",
              "That is lovely, thanks",
              "That is awesome, thanks!",
              "Thanks bot",
              "Thanks a lot",
              "Okay, thanks!",
              "Thank you so much",
              "Perfect, thanks",
              "Thank you my friend",
              "Thank you kindly",
              "Thank you for that",
              "Thank you bot",
              "Thank you",
              "Right on, thanks very much",
              "Right on, thanks a lot",
              "Radical, thanks",
              "Rad, thanks",
              "Rad thank you",
              "Wonderful, thanks!",
              "Thanks"
          ],
          "answer": "You're welcome.",
          "score": 100.0,
          "id": 75,
          "source": "qna_chitchat_Professional.tsv",
          "metadata": [
              {
                  "name": "editorial",
                  "value": "chitchat"
              }
          ],
          "context": {
              "isContextOnly": false,
              "prompts": []
          }
      }
  ],
  "debugInfo": null,
  "activeLearningEnabled": true
}

しきい値と既定の回答を使用する

回答の最小しきい値を要求できます。しきい値が満たされない場合は、既定の回答が返されます。

Postman で、ユーザーからの会話を終了する文言に対する本文の JSON のみを変更します。 JSON は次のようになります。
```
{
    'question':'size',
    'scoreThreshold':80.00
}
```
ナレッジベースでは、質問のスコアが 71% であるためその回答が見つからず、ナレッジベース作成時に指定した既定の回答が代わりに返されます。

スコアと回答を含む、返される JSON 応答は次のとおりです。
```
{
    "answers": [
        {
            "questions": [],
            "answer": "No good match found in KB.",
            "score": 0.0,
            "id": -1,
            "source": null,
            "metadata": []
        }
    ],
    "debugInfo": null,
    "activeLearningEnabled": true
}
```
QnA Maker からは、信頼できないことを意味するスコア 0 が返されました。既定の回答も返されました。

しきい値を60% に変更し、クエリを再度要求します。

{
    'question':'size',
    'scoreThreshold':60.00
}

返された JSON で回答が見つかりました。

{
    "answers": [
        {
            "questions": [
                "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?"
            ],
            "answer": "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.",
            "score": 71.1,
            "id": 3,
            "source": "https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/qnamaker/troubleshooting",
            "metadata": [
                {
                    "name": "link_in_answer",
                    "value": "true"
                },
                {
                    "name": "server",
                    "value": "qna_maker"
                }
            ],
            "context": {
                "isContextOnly": false,
                "prompts": []
            }
        }
    ],
    "debugInfo": null,
    "activeLearningEnabled": true
}

非構造化データソースを使用します。

QnA の抽出に使用できない非構造化ドキュメントを追加する機能がサポートされるようになりました。クエリへの応答をフェッチするときに、GenerateAnswer API に非構造化データセットを含めるか除外するかを選択できます。 GA サービスでは非構造化データセットをサポートしていません。これは、カスタムの質問と回答でのみサポートされます。

次のステップ

バッチファイルを使用してナレッジベースをテストする

メタデータの詳細:

QNA Maker ナレッジ ベースから回答を取得する

前提条件

メタデータを使用して回答をフィルター処理する

デバッグ クエリ プロパティを使用する

テスト ナレッジ ベースを使用する

cURL を使用しておしゃべりの回答を照会する

しきい値と既定の回答を使用する

非構造化データ ソースを使用する

前提条件

要求に対して Postman を設定する

メタデータを使用して回答をフィルター処理する

デバッグ クエリ プロパティを使用する

テスト ナレッジ ベースを使用する

おしゃべりの回答を照会する

しきい値と既定の回答を使用する

非構造化データ ソースを使用します。

次のステップ

その他のリソース

QNA Maker ナレッジベースから回答を取得する

デバッグクエリプロパティを使用する

テストナレッジベースを使用する

非構造化データソースを使用する

デバッグクエリプロパティを使用する

テストナレッジベースを使用する

非構造化データソースを使用します。