Я использую сервис QnA, созданный в феврале этого года.Существуют расхождения между тестом (портал QnA) и опубликованной версией (api).Правильный ответ упадет на 10%, в то время как плохой ответ возрастет на 10%, что в конечном итоге преобразует хорошие совпадения в тесте в плохие в приложении бота.Попробуйте объяснить это своему клиенту.
Похоже, что вы можете столкнуться с этой проблемой, если будете использовать несколько КБ (= баз знаний) в одной службе поиска.Тестовый индекс - это отдельный индекс, который охватывает все ваши КБ для этой службы поиска, в то время как производственные КБ при публикации индексируются отдельно на КБ.Вспомогательный бот QnA Maker на портале QnA упоминает следующее:
"Верхний ответ иногда может отличаться из-за небольших различий между тестовым и рабочим индексами. Тестовый чат на портале попадает в тестовый индекс и генерирует ответAPI соответствует производственному индексу. Обычно это происходит, когда у вас есть несколько баз знаний в одной и той же службе QnA Maker. Узнайте больше о различиях в показателях достоверности .
Это происходит потому, что все тестовые базы знаний объединеныв один индекс, в то время как базы знаний prod находятся в отдельных индексах. Мы можем помочь вам, разделив все тесты и продукты на отдельные индексы для вашей службы. "
Поэтому нам нужно связаться с Microsoft, чтобы также разделить тестиндекс на КБ?Так что это исправит любые расхождения между тестовой и опубликованной версией?Кто-нибудь еще не пробовал?
Или мы ограничиваемся одним КБ на одну поисковую службу (= несколько поисковых служб = дорого).
Или мы помещаем все в однуКБ, и использовать метаданные для логического разделения ответов и молиться, чтобы этот массивный КБ дал достаточно хорошие результаты?