Obtenir une réponse à partir d’une base de connaissances QNA Maker

Article
09/04/2024

Notes

Le service QnA Maker sera mis hors service le 31 mars 2025. Une version plus récente de la fonctionnalité de questions et réponses est désormais disponible dans le cadre d’Azure AI Language. Pour obtenir des réponses aux questions au sein du service de langage, consultez Réponses aux questions. À partir du 1er octobre 2022 vous ne pourrez plus créer de nouvelles ressources QnA Maker. Pour plus d’informations sur la migration de bases de connaissances QnA Maker existantes vers Réponses aux questions, consultez le Guide de migration.

Notes

Cette documentation ne s’applique pas à la dernière version. Pour en savoir plus sur l’utilisation des API de réponse aux questions les plus récentes, consultez le guide de création de réponses aux questions.

Ce démarrage rapide basé sur cURL vous montre pas à pas comment obtenir une réponse de votre base de connaissances.

Prérequis

Vous devez avoir :
- Dernière version de cURL.
- Si vous ne disposez pas d’abonnement Azure, créez un compte gratuit avant de commencer.

Une ressource QnA Maker créée dans le portail Azure. Mémorisez votre identifiant Microsoft Entra, votre abonnement, le nom de la ressource QnA que vous avez sélectionné lors de la création de la ressource.

Une base de connaissances entraînée et publiée avec des questions et des réponses, issue du précédent démarrage rapide, configurée avec des métadonnées et un échange de conversation

Notes

Quand vous êtes prêt à générer une réponse à une question issue de votre base de connaissances, vous devez entraîner et publier votre base de connaissances. Une fois votre base de connaissances publiée, la page Publier affiche les paramètres de requête HTTP pour générer une réponse. L’onglet cURL présente les paramètres nécessaires à la génération d’une réponse à partir de l’outil de ligne de commande.

Utiliser des métadonnées pour filtrer la réponse

Utilisez la base de connaissances issue du démarrage rapide précédent pour demander une réponse basée sur les métadonnées.

À partir de la page Paramètres de la base de connaissances, sélectionnez l’onglet CURL pour voir un exemple de commande cURL permettant de générer une réponse issue de la base de connaissances.
Copiez la commande dans un environnement modifiable (comme un fichier texte) afin de pouvoir modifier la commande. Modifiez la valeur de la question comme suit pour faire en sorte que les métadonnées de service:qna_maker soient utilisées comme filtre pour les paires de Q/R.
```
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'}]}"
```
La question n’est qu’un seul mot, size, qui peut retourner une des deux paires de Q/R. Le paramètre strictFilters indique à la réponse de se réduire uniquement aux réponses de qna_maker.

La réponse inclut uniquement la réponse qui répond aux critères de filtre. La réponse cURL suivante a été mise en forme pour en améliorer la lisibilité :

{
    "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
}

S’il y a une paire question/réponse qui ne correspond pas au terme recherché, mais qui est conforme au filtre, elle n’est pas retournée. À la place, la réponse générale No good match found in KB. est retournée.

Utiliser la propriété de requête de débogage

Notes

Nous vous déconseillons d’utiliser la propriété Debug pour les dépendances. Cette propriété a été ajoutée pour aider l’équipe produit à résoudre les problèmes.

Les informations de débogage vous aident à comprendre comment la réponse retournée a été déterminée. Bien qu’elles s’avèrent utiles, elles ne sont pas indispensables. Pour générer une réponse avec les informations de débogage, ajoutez la propriété debug :

Debug: {Enable:true}

Modifiez la commande cURL pour inclure la propriété de débogage afin d’obtenir plus d’informations.

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}}"

La réponse comprend les informations pertinentes. Dans la sortie JSON suivante, certains détails de débogage ont été remplacés par des points de suspension par souci de concision.

{
    "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
}

Utiliser la base de connaissances de test

Si vous voulez obtenir une réponse de la base de connaissances de test, utilisez la propriété du corps isTest.

Cette propriété est une valeur booléenne.

isTest:true

La commande cURL ressemble à ceci :

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}"

La réponse JSON utilise le même schéma que la requête de base de connaissances publiée.

Notes

Si les bases de connaissances de test et publiée sont exactement les mêmes, vous pouvez quand même observer de légères variations, car l’index de test est partagé entre toutes les bases de connaissances de la ressource.

Utiliser cURL pour demander une réponse d’échange de conversation (chit-chat)

Dans le terminal prenant en charge cURL, utilisez une instruction de fin de conversation de bot provenant de l’utilisateur, comme Thank you en tant que question. Il n’y a aucune autre propriété à définir.

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'}"

Exécutez la commande cURL et recevez la réponse JSON comprenant le score et la réponse.

{
  "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
}

Étant donné que la question de Thank you correspond exactement à une question d’échanges de conversation, QnA Maker est totalement confiant avec un score de 100. QnA Maker a également retourné toutes les questions associées, ainsi que la propriété de métadonnées contenant les informations de la balise de métadonnées d’échange de conversation.

Utiliser un seuil et une réponse par défaut

Vous pouvez demander un seuil minimal pour la réponse. Si le seuil n’est pas atteint, la réponse par défaut est retournée.

Ajoutez la propriété threshold pour demander une réponse à size avec un seuil de 80 % ou plus. La base de connaissances ne doit pas trouver cette réponse, car le score de la question s’élève à 71 %. Le résultat retourne la réponse par défaut que vous avez fournie lors de la création de la base de connaissances.
```
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}"
```

Exécutez la commande cURL pour recevoir la réponse JSON.

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

QnA Maker a retourné un score de 0, ce qui signifie « pas de certitude ». Il a également retourné la réponse par défaut.

Remplacez la valeur du seuil par 60 % et réexécutez la requête :

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}"

Le JSON retourné a trouvé la réponse.

{
    "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
}

Utiliser des sources de données non structurées

Nous prenons désormais en charge la possibilité d’ajouter des documents non structurés qui ne peuvent pas être utilisés pour extraire des QnAs. L’utilisateur peut choisir d’inclure ou d’exclure les jeux de données non structurés dans l’API GenerateAnswer lors de l’extraction d’une réponse à la requête. Nous ne prenons pas en charge les jeux de données non structurés dans le service GA. Cela est inclus uniquement dans les réponses aux questions personnalisées.

Ce guide de démarrage rapide basé sur l’extension du client REST Visual Studio Code vous aide à obtenir une réponse de votre base de connaissances.

Prérequis

Vous devez avoir :
- Dernière extension du client REST Visual Studio Code.
- Si vous n’avez pas d’abonnement Azure, créez un compte gratuit avant de commencer.

Une ressource QnA Maker créée dans le portail Azure. Mémorisez votre identifiant Microsoft Entra, votre abonnement, le nom de la ressource QnA que vous avez sélectionné lors de la création de la ressource.

Une base de connaissances entraînée et publiée avec des questions et des réponses, issue du précédent démarrage rapide, configurée avec des métadonnées et un échange de conversation

Notes

Quand vous êtes prêt à générer une réponse à une question issue de votre base de connaissances, vous devez entraîner et publier votre base de connaissances. Une fois votre base de connaissances publiée, la page Publier affiche les paramètres de requête HTTP pour générer une réponse. L’onglet Postman présente les paramètres nécessaires pour générer une réponse.

Configurer l’extension du client REST Visual Studio Code pour les demandes

Ce guide de démarrage rapide utilise les mêmes paramètres pour la demande de l’extension du client REST Visual Studio Code POST, puis configure le JSON du corps POST envoyé au service en fonction de ce que vous essayez d’interroger.

Utilisez cette procédure pour configurer l’extension du client REST Visual Studio Code, puis lisez chaque section suivante pour configurer le JSON du corps POST.

À partir de la page Paramètres de la base de connaissances, sélectionnez l’onglet Postman pour voir la configuration utilisée pour générer une réponse de la base de connaissances. Copiez les informations suivantes à utiliser dans l’extension du client REST Visual Studio Code.

Nom	Paramètre	Objectif et valeur
`POST`	`/knowledgebases/replace-with-your-knowledge-base-id/generateAnswer`	Il s’agit de la méthode HTTP et de la route de l’URL.
`Host`	`https://YOUR-RESOURCE_NAME.azurewebsites.net/qnamaker`	Il s’agit de l’hôte de l’URL. Concaténez les valeurs Host et Post pour obtenir l’URL generateAnswer complète.
`Authorization`	`EndpointKey xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx`	Valeur d’en-tête nécessaire pour autoriser votre requête auprès d’Azure.
`Content-type`	`application/json`	Valeur d’en-tête de votre contenu.
	`{"question":"<Your question>"}`	Corps de la requête POST sous forme d’objet JSON. Cette valeur est modifiée dans chaque section suivante en fonction de ce que la requête est censée faire.

Important

N’oubliez pas de supprimer la clé de votre code une fois que vous avez terminé, et ne la postez jamais publiquement. Pour la production, utilisez un moyen sécurisé de stocker et d’accéder à vos informations d’identification comme Azure Key Vault. Pour plus d’informations, consultez l’article sur la sécurité d’Azure AI services.

Utilisez l’extension du client REST Visual Studio Code pour créer une nouvelle demande POST de base avec les paramètres de votre base de connaissances publiée. Dans les sections suivantes, modifiez le JSON du corps POST pour changer la requête adressée à votre base de connaissances.

Utiliser des métadonnées pour filtrer la réponse

Dans un démarrage rapide précédent, des métadonnées ont été ajoutées à deux paires de Q/R pour faire la distinction entre deux questions différentes. Ajoutez les métadonnées à la requête pour limiter le filtre à la paire de Q/R appropriée.

Dans l’extension du client REST Visual Studio Code, modifiez uniquement le JSON de la demande en ajoutant la propriété strictFilters avec la paire nom/valeur de service:qna_maker. Le JSON du corps doit être :
```
{
    'question':'size',
    'strictFilters': [
        {
            'name':'service','value':'qna_maker'
        }
    ]
}
```
La question est un seul mot, size, qui peut retourner l’une ou l’autre des deux paires question/réponse. Le paramètre strictFilters indique à la réponse de se réduire uniquement aux réponses de qna_maker.

La réponse inclut uniquement la réponse qui répond aux critères de filtre.

La réponse suivante a été mise en forme pour en améliorer la lisibilité :

{
    "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
}

Utiliser la propriété de requête de débogage

Notes

Nous vous déconseillons d’utiliser la propriété Debug pour les dépendances. Cette propriété a été ajoutée pour aider l’équipe produit à résoudre les problèmes.

Dans l’extension du client REST Visual Studio Code, modifiez uniquement le JSON du corps en ajoutant la propriété debug. Le JSON doit être :
```
{
    'question':'size',
    'Debug': {
        'Enable':true
    }

}
```

La réponse comprend les informations pertinentes. Dans la sortie JSON suivante, certains détails de débogage ont été remplacés par des points de suspension.

{
    "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
}

Utiliser la base de connaissances de test

Si vous voulez obtenir une réponse de la base de connaissances de test, utilisez la propriété du corps isTest.

Dans l’extension du client REST Visual Studio Code, modifiez uniquement le JSON du corps en ajoutant la propriété isTest. Le JSON doit être :

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

La réponse JSON utilise le même schéma que la requête de base de connaissances publiée.

Notes

Demander une réponse issue d’un échange de conversation

Dans l’extension du client REST Visual Studio Code, remplacez uniquement le JSON du corps par une instruction de fin de conversation de l’utilisateur. Le JSON doit être :
```
{
    'question':'thank you'
}
```

La réponse inclut le score et la réponse.

{
  "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
}

Utiliser un seuil et une réponse par défaut

Vous pouvez demander un seuil minimal pour la réponse. Si le seuil n’est pas atteint, la réponse par défaut est retournée.

Dans l’extension du client REST Visual Studio Code, remplacez uniquement le JSON du corps par une instruction de fin de conversation de l’utilisateur. Le JSON doit être :
```
{
    'question':'size',
    'scoreThreshold':80.00
}
```
La base de connaissances ne doit pas trouver cette réponse, car le score de la question s’élève à 71 %. Elle doit donc retourner la réponse par défaut que vous avez fournie lors de la création de la base de connaissances.

La réponse JSON retournée, qui inclut le score et la réponse, est la suivante :
```
{
    "answers": [
        {
            "questions": [],
            "answer": "No good match found in KB.",
            "score": 0.0,
            "id": -1,
            "source": null,
            "metadata": []
        }
    ],
    "debugInfo": null,
    "activeLearningEnabled": true
}
```
QnA Maker a retourné un score de 0, ce qui signifie « pas de certitude ». Il a également retourné la réponse par défaut.

Remplacez la valeur du seuil par 60 % et réexécutez la requête :

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

Le JSON retourné a trouvé la réponse.

{
    "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
}

Utiliser des sources de données non structurées

Nous prenons désormais en charge la possibilité d’ajouter des documents non structurés qui ne peuvent pas être utilisés pour extraire des QnAs. L’utilisateur peut choisir d’inclure ou d’exclure les jeux de données non structurés dans l’API GenerateAnswer lors de l’extraction d’une réponse à la requête. Nous ne prenons pas en charge les jeux de données non structurées dans le service GA. Il est uniquement pris en charge dans les réponses aux questions personnalisées.

Étapes suivantes

Base de connaissances de test avec un fichier par lot

Découvrez plus en détail les métadonnées :

Partager via

Obtenir une réponse à partir d’une base de connaissances QNA Maker

Prérequis

Utiliser des métadonnées pour filtrer la réponse

Utiliser la propriété de requête de débogage

Utiliser la base de connaissances de test

Utiliser cURL pour demander une réponse d’échange de conversation (chit-chat)

Utiliser un seuil et une réponse par défaut

Utiliser des sources de données non structurées

Prérequis

Configurer l’extension du client REST Visual Studio Code pour les demandes

Utiliser des métadonnées pour filtrer la réponse

Utiliser la propriété de requête de débogage

Utiliser la base de connaissances de test

Demander une réponse issue d’un échange de conversation

Utiliser un seuil et une réponse par défaut

Utiliser des sources de données non structurées

Étapes suivantes

Ressources supplémentaires