Guia de início rápido: respostas personalizadas a perguntas

Você pode criar um projeto personalizado de resposta a perguntas a partir do seu próprio conteúdo, como perguntas frequentes ou manuais de produtos. Este artigo inclui um exemplo de criação de um projeto de resposta a perguntas personalizado a partir de um manual do produto, para responder a perguntas.

Pré-requisitos

Crie seu primeiro projeto personalizado de resposta a perguntas

1. Entre no Language Studio com suas credenciais do Azure.

2. Role para baixo até a seção Responder perguntas e selecione Abrir respostas personalizadas a perguntas.

   

3. Se o seu recurso ainda não estiver conectado à Pesquisa do Azure, selecione Conectar à Pesquisa do Azure. Isso abrirá uma nova guia do navegador no painel Recursos do seu recurso no portal do Azure.

   

4. Selecione Habilitar resposta a perguntas personalizadas, escolha o recurso de Pesquisa do Azure ao qual vincular e selecione Aplicar.

   

5. Regresse ao separador Language Studio. Talvez seja necessário atualizar esta página para que ela registre a alteração no seu recurso. Selecione Criar novo projeto.

6. Escolha a opção Quero definir o idioma para todos os projetos criados neste recurso>, selecione Inglês> Selecione Avançar.

7. Insira um nome de projeto de Exemplo-projeto, uma descrição de Meu projeto de resposta à primeira pergunta e deixe a resposta padrão com uma configuração Nenhuma resposta encontrada.

8. Reveja as suas escolhas e selecione Criar projeto

9. Na página Gerenciar códigos-fonte, selecione Adicionar URLs de origem>.

10. Selecione Adicionar url , insira os seguintes valores e, em seguida, selecione Adicionar tudo:

    Nome do URL	Valor do URL
    Surface Book Manual do Utilizador	https://download.microsoft.com/download/7/B/1/7B10C82E-F520-4080-8516-5CF0D803EEE0/surface-book-user-guide-EN.pdf

    O processo de extração leva alguns minutos para ler o documento e identificar perguntas e respostas.

    Depois de adicionar com êxito a fonte, você pode editar o conteúdo da fonte para adicionar mais conjuntos de respostas de perguntas personalizadas.

Teste o seu projeto

1. Selecione o link para a sua fonte, isso abrirá a página do projeto de edição.

2. Selecione Testar na barra > de menus Introduza a pergunta Como posso configurar o meu livro de superfícies?. Uma resposta será gerada com base nos pares de respostas à pergunta que foram automaticamente identificados e extraídos do URL de origem:

   

   Se você marcar a caixa para incluir resposta curta, você também verá uma resposta precisa, se disponível, juntamente com a passagem da resposta no painel de teste quando fizer uma pergunta.

3. Selecione Inspecionar para analisar a resposta de forma mais detalhada. A janela de teste é usada para testar as alterações no projeto antes de implantá-lo.

   

   Na interface Inspecionar, você pode ver o nível de confiança de que essa resposta responderá à pergunta e editará diretamente um determinado par de perguntas e respostas.

Implante seu projeto

1. Selecione o ícone Implantar projeto para entrar no menu implantar projeto.

   

   Quando você implanta um projeto, o conteúdo do seu projeto é movido do test índice para um prod índice na Pesquisa do Azure.

2. Selecione Implantar> e, quando solicitado, selecione Implantar novamente.

   

   Seu projeto agora foi implantado com êxito. Você pode usar o ponto de extremidade para responder a perguntas em seu próprio aplicativo personalizado para responder ou em um bot.

Pré-requisitos

• A versão atual do cURL. Várias opções de linha de comando são usadas nos inícios rápidos, que são anotados na documentação do cURL.
• Subscrição do Azure - Criar uma gratuitamente
• A resposta a perguntas personalizadas requer um recurso de idioma com o recurso de resposta a perguntas personalizado habilitado para gerar uma chave de API e um ponto de extremidade.
  • Depois que o recurso de idioma for implantado, selecione Ir para o recurso. Você precisará da chave e do ponto de extremidade do recurso criado para se conectar à API. Cole sua chave e ponto de extremidade no código abaixo mais adiante no início rápido.
• Para criar um recurso de idioma com a CLI do Azure, forneça as seguintes propriedades adicionais: --api-properties qnaAzureSearchEndpointId=/subscriptions/<azure-subscription-id>/resourceGroups/<resource-group-name>/providers/Microsoft.Search/searchServices/<azure-search-service-name> qnaAzureSearchEndpointKey=<azure-search-service-auth-key>
• Um projeto existente para consultar. Se você não tiver configurado um projeto, você pode seguir as instruções no início rápido do Language Studio. Ou adicione um projeto que utilize este URL do Guia do Utilizador do Surface como origem de dados.

Configuração

Criar variáveis de ambiente

Seu aplicativo deve ser autenticado para enviar solicitações de API. Para produção, use uma maneira segura de armazenar e acessar suas credenciais. Neste exemplo, você gravará suas credenciais em variáveis de ambiente na máquina local que executa o aplicativo.

Para definir a variável de ambiente para sua chave de recurso de idioma, abra uma janela de console e siga as instruções para seu sistema operacional e ambiente de desenvolvimento.

• Para definir a LANGUAGE_KEY variável de ambiente, substitua your-key por uma das chaves do seu recurso.
• Para definir a variável de LANGUAGE_ENDPOINT ambiente, substitua your-endpoint pelo ponto de extremidade do seu recurso.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Consultar um projeto

Gerar uma resposta a partir de um projeto

Para consultar um projeto de resposta a perguntas personalizado com as APIs REST e cURL, você precisa das seguintes informações:

O comando cURL é executado a partir de um shell BASH. Edite este comando com seu próprio nome de recurso, chave de recurso e valores JSON e tamanho de JSON.

curl -X POST -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "question": "How much battery life do I have left?"
  }'  '$LANGUAGE_ENDPOINT.api.cognitive.microsoft.com/language/:query-knowledgebases?projectName={YOUR_PROJECT_NAME}&api-version=2021-10-01&deploymentName={DEPLOYMENT_NAME}'

Ao executar o código acima, se você estiver usando a fonte de dados dos pré-requisitos, obterá uma resposta semelhante à seguinte:

{
"answers": [
    {
      "questions": [
        "Check battery level"
      ],
      "answer": "If you want to see how much battery you have left, go to **Start  **> **Settings  **> **Devices  **> **Bluetooth & other devices  **, then find your pen. The current battery level will appear under the battery icon.",
      "confidenceScore": 0.9185,
      "id": 101,
      "source": "https://support.microsoft.com/en-us/surface/how-to-use-your-surface-pen-8a403519-cd1f-15b2-c9df-faa5aa924e98",
      "metadata": {},
      "dialog": {
        "isContextOnly": false,
        "prompts": []
      }
    }
  ]
}

O confidenceScore retorna um valor entre 0 e 1. Você pode pensar nisso como uma porcentagem e multiplicar por 100, então uma pontuação de confiança de 0,9185 significa que a resposta personalizada à pergunta está 91,85% confiante de que esta é a resposta correta para a pergunta com base no projeto.

Se quiser excluir respostas em que a pontuação de confiança fica abaixo de um determinado limite, você pode adicionar o confidenceScoreThreshold parâmetro.

curl -X POST -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "question": "How much battery life do I have left?",
  "confidenceScoreThreshold": "0.95",
  }'  '$LANGUAGE_ENDPOINT.api.cognitive.microsoft.com//language/:query-knowledgebases?projectName=Sample-project&api-version=2021-10-01&deploymentName={DEPLOYMENT_NAME}'

Como sabemos, pela execução anterior do código, que nossa pontuação de confiança é: .9185 definir o limite para .95 resultará no retorno da resposta padrão.

{
  "answers": [
    {
      "questions": [],
      "answer": "No good match found in KB",
      "confidenceScore": 0.0,
      "id": -1,
      "metadata": {}
    }
  ]
}

Consultar texto sem um projeto

Você também pode usar a resposta a perguntas personalizada sem um projeto com a API REST de resposta a perguntas personalizada pré-criada, que é chamada via query-text. Nesse caso, você fornece a resposta à pergunta com uma pergunta e os registros de texto associados que você gostaria de procurar uma resposta no momento em que a solicitação é enviada.

Neste exemplo, você só precisa modificar as variáveis para API KEY e ENDPOINT.

curl -X POST -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{
"question":"How long does it takes to charge a surface?",
"records":[
{"id":"doc1","text":"Power and charging.It takes two to four hours to charge the Surface Pro 4 battery fully from an empty state. It can take longer if you\u0027re using your Surface for power-intensive activities like gaming or video streaming while you\u0027re charging it"},
{"id":"doc2","text":"You can use the USB port on your Surface Pro 4 power supply to charge other devices, like a phone, while your Surface charges. The USB port on the power supply is only for charging, not for data transfer. If you want to use a USB device, plug it into the USB port on your Surface."}],
"language":"en",
"stringIndexType":"Utf16CodeUnit"
}'  '$LANGUAGE_ENDPOINT.api.cognitive.microsoft.com/language/:query-text?&api-version=2021-10-01'

Este exemplo retornará um resultado de:

{  
"answers": [
    {
      "answer": "Power and charging.It takes two to four hours to charge the Surface Pro 4 battery fully from an empty state. It can take longer if you're using your Surface for power-intensive activities like gaming or video streaming while you're charging it",
      "confidenceScore": 0.9118788838386536,
      "id": "doc1",
      "answerSpan": {
        "text": "two to four hours",
        "confidenceScore": 0.9850527,
        "offset": 27,
        "length": 18
      },
      "offset": 0,
      "length": 243
    },
    {
      "answer": "It can take longer if you're using your Surface for power-intensive activities like gaming or video streaming while you're charging it",
      "confidenceScore": 0.052793052047491074,
      "id": "doc1",
      "answerSpan": {
        "text": "longer",
        "confidenceScore": 0.6694634,
        "offset": 11,
        "length": 7
      },
      "offset": 109,
      "length": 134
    },
    {
      "answer": "You can use the USB port on your Surface Pro 4 power supply to charge other devices, like a phone, while your Surface charges. The USB port on the power supply is only for charging, not for data transfer. If you want to use a USB device, plug it into the USB port on your Surface.",
      "confidenceScore": 0.017600709572434425,
      "id": "doc2",
      "answerSpan": {
        "text": "USB port on your Surface Pro 4 power supply to charge other devices, like a phone, while your Surface charges. The USB port on the power supply is only for charging",
        "confidenceScore": 0.1544854,
        "offset": 15,
        "length": 165
      },
      "offset": 0,
      "length": 280
    }
  ]
}

Use este guia de início rápido para a biblioteca de cliente de resposta a perguntas personalizadas para .NET para:

• Obtenha uma resposta de um projeto.
• Obtenha uma resposta a partir de um corpo de texto que envia juntamente com a sua pergunta.
• Obtenha a pontuação de confiança para a resposta à sua pergunta.

Documentação de referência | Pacote (NuGet) | Exemplos | adicionais Código fonte da biblioteca

Pré-requisitos

• Subscrição do Azure - Criar uma gratuitamente
• O IDE do Visual Studio ou a versão atual do .NET Core.
• A resposta a perguntas personalizadas requer um recurso de idioma com o recurso de resposta a perguntas personalizado habilitado para gerar uma chave de API e um ponto de extremidade.
  • Depois que o recurso de idioma for implantado, selecione Ir para o recurso. Você precisará da chave e do ponto de extremidade do recurso criado para se conectar à API. Cole sua chave e ponto de extremidade no código abaixo mais adiante no início rápido.
• Para criar um recurso de idioma com a CLI do Azure, forneça as seguintes propriedades adicionais: --api-properties qnaAzureSearchEndpointId=/subscriptions/<azure-subscription-id>/resourceGroups/<resource-group-name>/providers/Microsoft.Search/searchServices/<azure-search-service-name> qnaAzureSearchEndpointKey=<azure-search-service-auth-key>
• Um projeto existente para consultar. Se você não configurou um projeto, você pode seguir as instruções no início rápido do Language Studio. Ou adicione um projeto que utilize este URL do Guia do Utilizador do Surface como origem de dados.

Configuração

Criar variáveis de ambiente

Seu aplicativo deve ser autenticado para enviar solicitações de API. Para produção, use uma maneira segura de armazenar e acessar suas credenciais. Neste exemplo, você gravará suas credenciais em variáveis de ambiente na máquina local que executa o aplicativo.

Para definir a variável de ambiente para sua chave de recurso de idioma, abra uma janela de console e siga as instruções para seu sistema operacional e ambiente de desenvolvimento.

• Para definir a LANGUAGE_KEY variável de ambiente, substitua your-key por uma das chaves do seu recurso.
• Para definir a variável de LANGUAGE_ENDPOINT ambiente, substitua your-endpoint pelo ponto de extremidade do seu recurso.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

CLI

Em uma janela de console (como cmd, PowerShell ou Bash), use o dotnet new comando para criar um novo aplicativo de console com o nome question-answering-quickstart. Este comando cria um projeto C# "Hello World" simples com um único arquivo de origem: program.cs.

dotnet new console -n question-answering-quickstart

Altere seu diretório para a pasta do aplicativo recém-criada. Você pode criar o aplicativo com:

dotnet build

A saída da compilação não deve conter avisos ou erros.

...
Build succeeded.
 0 Warning(s)
 0 Error(s)
...

Dentro do diretório do aplicativo, instale a biblioteca de cliente de resposta a perguntas personalizada para .NET com o seguinte comando:

dotnet add package Azure.AI.Language.QuestionAnswering

Consultar um projeto

Gerar uma resposta a partir de um projeto

O exemplo abaixo permitirá que você consulte um projeto usando GetAnswers para obter uma resposta à sua pergunta.

Você precisará atualizar o código abaixo e fornecer seus próprios valores para as variáveis a seguir.

No diretório do projeto, abra o arquivo program.cs e substitua pelo seguinte código:

using Azure;
using Azure.AI.Language.QuestionAnswering;
using System;

namespace question_answering
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {

            // This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
            Uri endpoint = new Uri("LANGUAGE_ENDPOINT");
            AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential("LANGUAGE_KEY");
            string projectName = "{YOUR-PROJECT-NAME}";
            string deploymentName = "production";

            string question = "How long should my Surface battery last?";

            QuestionAnsweringClient client = new QuestionAnsweringClient(endpoint, credential);
            QuestionAnsweringProject project = new QuestionAnsweringProject(projectName, deploymentName);

            Response<AnswersResult> response = client.GetAnswers(question, project);

            foreach (KnowledgeBaseAnswer answer in response.Value.Answers)
            {
                Console.WriteLine($"Q:{question}");
                Console.WriteLine($"A:{answer.Answer}");
            }
        }
    }
}

Enquanto estamos codificando as variáveis para o nosso exemplo. Para produção, considere usar uma maneira segura de armazenar e acessar suas credenciais. Por exemplo, o cofre de chaves do Azure fornece armazenamento seguro de chaves.

Após atualização Program.cs com o código acima e substituição nos valores corretos das variáveis. Execute o aplicativo com o dotnet run comando do diretório do aplicativo.

dotnet run

A resposta terá a seguinte aparência:

Q: How much battery life do I have left?
A: If you want to see how much battery you have left, go to **Start  **> **Settings  **> **Devices  **> **Bluetooth & other devices  **, then find your pen. The current battery level will appear under the battery icon.

Para obter informações sobre o quão confiante é a resposta personalizada à pergunta de que esta é a resposta correta, adicione uma instrução de impressão adicional abaixo das instruções de impressão existentes:

Console.WriteLine($"Q:{question}");
Console.WriteLine($"A:{answer.Answer}");
Console.WriteLine($"({answer.Confidence})"); // add this line

Se você executar dotnet run novamente, você receberá um resultado com uma pontuação de confiança:

Q:How much battery life do I have left?
A:If you want to see how much battery you have left, go to **Start  **> **Settings  **> **Devices  **> **Bluetooth & other devices  **, then find your pen. The current battery level will appear under the battery icon.
(0.9185)

A pontuação de confiança retorna um valor entre 0 e 1. Você pode pensar nisso como uma porcentagem e multiplicar por 100, então uma pontuação de confiança de 0,9185 significa que a resposta personalizada à pergunta está 91,85% confiante de que esta é a resposta correta para a pergunta com base no projeto.

Se quiser excluir respostas em que a pontuação de confiança fica abaixo de um determinado limite, use AnswerOptions para adicionar o ConfidenceScoreThreshold estabelecimento.

QuestionAnsweringClient client = new QuestionAnsweringClient(endpoint, credential);
QuestionAnsweringProject project = new QuestionAnsweringProject(projectName, deploymentName);
AnswersOptions options = new AnswersOptions(); //Add this line
options.ConfidenceThreshold = 0.95; //Add this line

Response<AnswersResult> response = client.GetAnswers(question, project, options); //Add the additional options parameter

Como sabemos, pela execução anterior do código, que nossa pontuação de confiança é: .9185 definir o limite para .95 resultará no retorno da resposta padrão.

Q:How much battery life do I have left?
A:No good match found in KB
(0)

Consultar texto sem um projeto

Você também pode usar a resposta personalizada a perguntas sem um projeto com GetAnswersFromTexto . Nesse caso, você fornece respostas personalizadas a perguntas com uma pergunta e os registros de texto associados que você gostaria de procurar uma resposta no momento em que a solicitação é enviada.

Neste exemplo, você só precisa modificar as variáveis para endpoint e credential.

using Azure;
using Azure.AI.Language.QuestionAnswering;
using System;
using System.Collections.Generic;


namespace questionansweringcsharp
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {

            Uri endpoint = new Uri("https://{YOUR-ENDPOINT}.api.cognitive.microsoft.com/");
            AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential("YOUR-LANGUAGE-RESOURCE-KEY");
            QuestionAnsweringClient client = new QuestionAnsweringClient(endpoint, credential);

            IEnumerable<TextDocument> records = new[]
            {
                new TextDocument("doc1", "Power and charging.It takes two to four hours to charge the Surface Pro 4 battery fully from an empty state. " +
                         "It can take longer if you're using your Surface for power-intensive activities like gaming or video streaming while you're charging it"),
                new TextDocument("doc2", "You can use the USB port on your Surface Pro 4 power supply to charge other devices, like a phone, while your Surface charges. " +
                         "The USB port on the power supply is only for charging, not for data transfer. If you want to use a USB device, plug it into the USB port on your Surface."),
            };

            AnswersFromTextOptions options = new AnswersFromTextOptions("How long does it takes to charge a surface?", records);
            Response<AnswersFromTextResult> response = client.GetAnswersFromText(options);

           foreach (TextAnswer answer in response.Value.Answers)
            {
                if (answer.Confidence > .9)
                {
                    string BestAnswer = response.Value.Answers[0].Answer;

                    Console.WriteLine($"Q:{options.Question}");
                    Console.WriteLine($"A:{BestAnswer}");
                    Console.WriteLine($"Confidence Score: ({response.Value.Answers[0].Confidence:P2})"); //:P2 converts the result to a percentage with 2 decimals of accuracy. 
                    break;
                }
                else
                {
                    Console.WriteLine($"Q:{options.Question}");
                    Console.WriteLine("No answers met the requested confidence score.");
                    break;
                }
            }

        }
    }
}

Para executar o código acima, substitua o Program.cs pelo conteúdo do bloco de script acima e modifique as endpoint variáveis e credential para corresponder ao recurso de linguagem que você criou como parte dos pré-requisitos.

Neste caso, repetimos todas as respostas e só retornamos a resposta com a maior pontuação de confiança superior a 0,9. Para entender mais sobre as opções disponíveis com GetAnswersFromTexto .

Use este início rápido para a biblioteca de cliente de resposta a perguntas personalizada para Python para:

• Obtenha uma resposta de um projeto.
• Obtenha uma resposta a partir de um corpo de texto que envia juntamente com a sua pergunta.
• Obtenha a pontuação de confiança para a resposta à sua pergunta.

Pacote de documentação | de referência (PyPI) | Exemplos | adicionais Código fonte da biblioteca

Pré-requisitos

• Subscrição do Azure - Criar uma gratuitamente
• Python 3.x
• A resposta a perguntas personalizadas requer um recurso de idioma com o recurso de resposta a perguntas personalizado habilitado para gerar uma chave de API e um ponto de extremidade.
  • Depois que o recurso de idioma for implantado, selecione Ir para o recurso. Você precisa da chave e do ponto de extremidade do recurso criado para se conectar à API. Cole sua chave e ponto de extremidade no código abaixo mais adiante no início rápido.
• Para criar um recurso de idioma com a CLI do Azure, forneça as seguintes outras propriedades: --api-properties qnaAzureSearchEndpointId=/subscriptions/<azure-subscription-id>/resourceGroups/<resource-group-name>/providers/Microsoft.Search/searchServices/<azure-search-service-name> qnaAzureSearchEndpointKey=<azure-search-service-auth-key>
• Um projeto existente para consultar. Se você não configurou um projeto, você pode seguir as instruções no início rápido do Language Studio. Ou adicione um projeto que utilize este URL do Guia do Utilizador do Surface como origem de dados.

Configuração

Instalar a biblioteca de cliente

Depois de instalar o Python, pode instalar a biblioteca de cliente com:

pip install azure-ai-language-questionanswering

Consultar um projeto

Gerar uma resposta a partir de um projeto

O exemplo abaixo permitirá que você consulte um projeto usando get_answers para obter uma resposta à sua pergunta. Você pode copiar esse código em um arquivo de .py dedicado ou em uma célula no Jupyter Notebook/Lab.

Você precisa atualizar o código abaixo e fornecer seus próprios valores para as seguintes variáveis.

from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.language.questionanswering import QuestionAnsweringClient

endpoint = "https://{YOUR-ENDPOINT}.api.cognitive.microsoft.com/"
credential = AzureKeyCredential("{YOUR-LANGUAGE-RESOURCE-KEY}")
knowledge_base_project = "{YOUR-PROJECT-NAME}"
deployment = "production"

def main():
    client = QuestionAnsweringClient(endpoint, credential)
    with client:
        question="How much battery life do I have left?"
        output = client.get_answers(
            question = question,
            project_name=knowledge_base_project,
            deployment_name=deployment
        )
    print("Q: {}".format(question))
    print("A: {}".format(output.answers[0].answer))

if __name__ == '__main__':
    main()

Enquanto estamos codificando as variáveis para o nosso exemplo. Para produção, considere usar uma maneira segura de armazenar e acessar suas credenciais. Por exemplo, o cofre de chaves do Azure fornece armazenamento seguro de chaves.

Quando você executa o código acima, se estiver usando a fonte de dados dos pré-requisitos, obterá uma resposta semelhante à seguinte:

Q: How much battery life do I have left?
A: If you want to see how much battery you have left, go to **Start  **> **Settings  **> **Devices  **> **Bluetooth & other devices  **, then find your pen. The current battery level will appear under the battery icon.

Para obter informações sobre o quão confiante é a resposta personalizada à pergunta de que esta é a resposta correta, adicione outra instrução de impressão abaixo das instruções de impressão existentes:

print("Q: {}".format(question))
print("A: {}".format(output.answers[0].answer))
print("Confidence Score: {}".format(output.answers[0].confidence)) # add this line 

Agora você receberá um resultado com uma pontuação de confiança:

Q: How much battery life do I have left?
A: If you want to see how much battery you have left, go to **Start  **> **Settings  **> **Devices  **> **Bluetooth & other devices  **, then find your pen. The current battery level will appear under the battery icon.
Confidence Score: 0.9185

A pontuação de confiança retorna um valor entre 0 e 1. Você pode pensar nisso como uma porcentagem e multiplicar por 100, então uma pontuação de confiança de 0,9185 significa que a resposta personalizada à pergunta está 91,85% confiante de que esta é a resposta correta para a pergunta com base no projeto.

Se quiser excluir respostas em que a pontuação de confiança fica abaixo de um determinado limite, você pode modificar as AnswerOptions para adicionar o confidence_threshold parâmetro.

        output = client.get_answers(
            confidence_threshold = 0.95, #add this line
            question = question,
            project_name=knowledge_base_project,
            deployment_name=deployment
        )

Uma vez que sabemos, pela nossa execução anterior do código, que a nossa pontuação de confiança é: .9185 definir o limite para .95 resultar no retorno da resposta padrão.

Q: How much battery life do I have left?
A: No good match found in KB
Confidence Score: 0.0

Consultar texto sem um projeto

Você também pode usar respostas de perguntas personalizadas sem um projeto com get_answers_from_text. Nesse caso, você fornece respostas personalizadas a perguntas com uma pergunta e os registros de texto associados que você gostaria de procurar uma resposta no momento em que a solicitação é enviada.

Neste exemplo, você só precisa modificar as variáveis para endpoint e credential.

import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.language.questionanswering import QuestionAnsweringClient
from azure.ai.language.questionanswering import models as qna

endpoint = "https://{YOUR-ENDPOINT}.api.cognitive.microsoft.com/"
credential = AzureKeyCredential("YOUR-LANGUAGE-RESOURCE-KEY")

def main():
    client = QuestionAnsweringClient(endpoint, credential)
    with client:
        question="How long does it takes to charge a surface?"
        input = qna.AnswersFromTextOptions(
            question=question,
            text_documents=[
                "Power and charging. It takes two to four hours to charge the Surface Pro 4 battery fully from an empty state. " +
                "It can take longer if you're using your Surface for power-intensive activities like gaming or video streaming while you're charging it.",
                "You can use the USB port on your Surface Pro 4 power supply to charge other devices, like a phone, while your Surface charges. " +
                "The USB port on the power supply is only for charging, not for data transfer. If you want to use a USB device, plug it into the USB port on your Surface.",
            ]
        )


        output = client.get_answers_from_text(input)

    best_answer = [a for a in output.answers if a.confidence > 0.9][0]
    print(u"Q: {}".format(input.question))
    print(u"A: {}".format(best_answer.answer))
    print("Confidence Score: {}".format(output.answers[0].confidence))

if __name__ == '__main__':
    main()

Você pode copiar esse código em um arquivo .py dedicado ou em uma nova célula no Jupyter Notebook/Lab. Este exemplo retorna um resultado de:

Q: How long does it takes to charge surface?
A: Power and charging. It takes two to four hours to charge the Surface Pro 4 battery fully from an empty state. It can take longer if you're using your Surface for power-intensive activities like gaming or video streaming while you're charging it.
Confidence Score: 0.9254655838012695

Neste caso, repetimos todas as respostas e só retornamos a resposta com a maior pontuação de confiança superior a 0,9. Para entender mais sobre as opções disponíveis com o get_answers_from_text, revise os parâmetros AnswersFromTextOptions.