Это делается с помощью инструмента Dispatch . По сути, он загружает вопросы из ваших баз данных QnA Maker и создает новое приложение LUIS с именем «dispatch» в названии. Внутри этого нового приложения будет добавлено намерение для каждого из ваших KB QnA Maker, наименование будет q_<kb_name_here>
, вопросы из соответствующего KB будут добавлены к этому намерению в качестве высказываний.
Как это сделать - это схема в разделе Создание модели отправки документации, которую вы связали.
Вам понадобится NodeJS , который поставляется с npm
, установленным для выполнения следующих действий из командной строки в папке CognitiveModels
(примерное руководство):
// install botdispatch package
npm i -g botdispatch
// initialise a dispatch file
dispatch init -n <filename-to-create> --luisAuthoringKey "<your-luis-authoring-key>" --luisAuthoringRegion <your-region>
// add references to luis and qna apps
dispatch add -t luis -i "<app-id-for-weather-app>" -n "<name-of-weather-app>" -v <app-version-number> -k "<your-luis-authoring-key>" --intentName l_Weather
dispatch add -t luis -i "<app-id-for-home-automation-app>" -n "<name-of-home-automation-app>" -v <app-version-number> -k "<your-luis-authoring-key>" --intentName l_HomeAutomation
dispatch add -t qna -i "<knowledge-base-id>" -n "<knowledge-base-name>" -k "<azure-qna-service-key1>" --intentName q_sample-qna
// generate a dispatch model
dispatch create
Затем на портале LUIS вам нужно будет найти новое приложение и опубликовать его, прежде чем вы сможете его использовать. затем выполните шаги, описанные в разделе . Используйте диспетчерскую модель , чтобы использовать LUIS для маршрутизации.