使用 GenerateAnswer API 获取答案

若要获取用户问题的预测答案，请使用 GenerateAnswer API。 发布知识库时，可以在“发布”页上查看有关如何使用此 API 的信息。 还可以将 API 配置为基于元数据标记筛选答案，并使用测试查询字符串参数测试终结点中的知识库。

使用 GenerateAnswer API 获取答案预测

使用机器人或应用程序中的 GenerateAnswer API，能以某个用户问题对知识库进行查询，从问答对中获取匹配度最高的结果。

发布以获取 GenerateAnswer 终结点

发布知识库后，可以获取 GenerateAnswer 终结点的详细信息。

获取终结点详细信息：

1. 登录到 QnA Maker 门户。

2. 在“我的知识库”中，选择知识库的“查看代码”。

3. 获取 GenerateAnswer 终结点的详细信息。

   

还可以在知识库的“设置”选项卡中获取终结点详细信息。

GenerateAnswer 请求配置

通过 HTTP POST 请求调用 GenerateAnswer。 有关演示如何调用 GenerateAnswer 的示例代码，请参阅快速入门。

POST 请求使用：

• 必需的 URI 参数
• 必需的标头属性 Authorization（出于安全性）
• 必需的正文属性。

GenerateAnswer URL 采用以下格式：

https://{QnA-Maker-endpoint}/knowledgebases/{knowledge-base-ID}/generateAnswer

请记住，使用字符串 EndpointKey 的值和尾随空格，以及在“设置”页上找到的终结点密钥设置 Authorization 的 HTTP 标头属性。

示例 JSON 正文如下所示：

{
    "question": "qna maker and luis",
    "top": 6,
    "isTest": true,
    "scoreThreshold": 30,
    "rankerType": "" // values: QuestionOnly
    "strictFilters": [
    {
        "name": "category",
        "value": "api"
    }],
    "userId": "sd53lsY="
}

了解有关 rankerType 的详细信息。

以前的 JSON 仅请求阈值分数不低于 30% 的答案。

GenerateAnswer 响应属性

响应是一个 JSON 对象，其中包括显示答案所需的所有信息，以及对话中的下一轮次（如果可用）。

{
    "answers": [
        {
            "score": 38.54820341616869,
            "Id": 20,
            "answer": "There is no direct integration of LUIS with QnA Maker. But, in your bot code, you can use LUIS and QnA Maker together. [View a sample bot](https://github.com/Microsoft/BotBuilder-CognitiveServices/tree/master/Node/samples/QnAMaker/QnAWithLUIS)",
            "source": "Custom Editorial",
            "questions": [
                "How can I integrate LUIS with QnA Maker?"
            ],
            "metadata": [
                {
                    "name": "category",
                    "value": "api"
                }
            ]
        }
    ]
}

之前的 JSON 响应以评分为 38.5% 的答案做出响应。

仅按文本匹配问题

默认情况下，QnA Maker 搜索问题和答案。 如果只想要搜索问题，则在 GenerateAnswer 请求的 POST 正文中使用 RankerType=QuestionOnly 来获取答案。

可以使用 isTest=false 搜索已发布的知识库，或使用 isTest=true 搜索测试知识库。

{
  "question": "Hi",
  "top": 30,
  "isTest": true,
  "RankerType":"QuestionOnly"
}

在 C# 中将 QnA Maker 与机器人配合使用

机器人框架使用 getAnswer API 提供对 QnA Maker 的属性的访问权限：

using Microsoft.Bot.Builder.AI.QnA;
var metadata = new Microsoft.Bot.Builder.AI.QnA.Metadata();
var qnaOptions = new QnAMakerOptions();

metadata.Name = Constants.MetadataName.Intent;
metadata.Value = topIntent;
qnaOptions.StrictFilters = new Microsoft.Bot.Builder.AI.QnA.Metadata[] { metadata };
qnaOptions.Top = Constants.DefaultTop;
qnaOptions.ScoreThreshold = 0.3F;
var response = await _services.QnAServices[QnAMakerKey].GetAnswersAsync(turnContext, qnaOptions);

以前的 JSON 仅请求阈值分数不低于 30% 的答案。

在 Node.js 中将 QnA Maker 与机器人配合使用

机器人框架使用 getAnswer API 提供对 QnA Maker 的属性的访问权限：

const { QnAMaker } = require('botbuilder-ai');
this.qnaMaker = new QnAMaker(endpoint);

// Default QnAMakerOptions
var qnaMakerOptions = {
    ScoreThreshold: 0.30,
    Top: 3
};
var qnaResults = await this.qnaMaker.getAnswers(stepContext.context, qnaMakerOptions);

以前的 JSON 仅请求阈值分数不低于 30% 的答案。

使用 GenerateAnswer API 获取精确答案

我们仅提供 QnA Maker 托管版本中的精确答案功能。

常见 HTTP 错误

Next steps

“发布”页还提供了使用 Visual Studio Code REST 客户端扩展或 cURL 生成答案的信息。