微軟認知服務中的QnA Maker– (3) 測試與訓練
接續著前面的介紹。
當我們建立好了QnA Maker的KB(Knowledge Base)，並且裡面已經有了一些Q/A資料之後，我們接著可以在QnA Maker的後台進行測試，藉此觀察系統的回答準確率，並且嘗試修正。
要進行測試，你可以點選KB右上角的Test按鈕：
系統將會出現測試視窗，你可以在該視窗中輸入問題，系統會顯示找出的答案。你會發現，你的問題不盡然要和原本KB中的Question字句100%完全一樣，差幾個字其實沒有關係，QnA Service依舊會幫你找到最接近的問題，並且取得該問題相對應的答案顯示。
如果你覺得系統自動搜尋的結果不理想，你可以按下『Inspect』來檢查其他第二、三順位的答案，如果有必要時，可以手動調整：
如果QnA Maker的回答和你的預期不同，你可以選取原本排在第二順位的答案作為回答，或是手動輸入其他更理想的答案。你會發現在答案底下其實都有confidence score，這個分數是QnA Service自動判斷出的可信度，透過你手動的調整，也會影響這個數值得高低。
事實上，你在這個畫面上的測試與糾正的整個過程，就是我們訓練Q/A Service的主要步驟。
別忘了，只要有修改到答案或是有新的Q/A Pair加入，你都要重新按下『Save and train』這顆按鈕，讓系統重整一下索引並且重新訓練，待你覺得QnA Maker的回答你大致都滿意之後，就可以開始撰寫程式碼，正式與你的chat bot連結了。
使用建立好的服務
當我們建立好KB之後，若要從外部(當然也包含我們的LINE Bot)來呼叫，該KB必須先Publish，你可以從管理畫面中，找到Publish按鈕，將其發佈出去即可：
發佈後，你會看到類似底下這樣的http post sample code：
我們的Line bot就可以透過上面這樣的http post呼叫，把從LINE傳來的問題，丟給QnA Service並取得答案。
上圖中的A是KB的guid，而B則是我們呼叫該服務的key。
請注意這個Key，在正式環境中，你應該要使用先前我們從Azure Portal申請到的key。
我們來看一下如何呼叫此API。
我們可以透過坊間常用的工具Postman來測試：
上圖A的部分是完整的endpoint，其中包含了這個KB的Guid，而呼叫時的http header，必須包含Authorization資訊，因此你看到了上圖B中的參數EndpointKey xxxxxxxxxxxxxxxxxxx就是這個驗證資訊。其中的Key，你必須換成先前在Azure上申請到的正式的Key。
此外，我們要把需要詢問的問題，組成JSON字串，在呼叫上述的http endpoint時以JSON Body的方式傳遞給它，結構很簡單，例如：
{"question":"如果有使用上的問題，該怎麼辦"}
OK，完整的呼叫內容是：
POST /qnamaker/knowledgebases/Guid/generateAnswer HTTP/1.1
Host: forbotdesigner.azurewebsites.net
Authorization: EndpointKey Key
Content-Type: application/json
Cache-Control: no-cache
{"question":"如果有使用上的問題，該怎麼辦"}
我們用postman測試，呼叫後，我們會得到類似底下這樣的結果：
請留意，你會發現這組JSON的最外層是answers陣列，這表示，其實當我們把問題拋給QnA Maker，它找到的答案很可能不只一組，而是多組。但每一組都會有score供你判斷評估的準確度。
你會發現QnA Maker把回答以JSON的方式回傳，其中包含了原始的問題(questions)、找到的答案(answer)，以及該答案的評分(score)…等資訊。
如此一來，我們就可以透過http post的方式，與QnA Maker互動，詢問問題並取得需要的答案。
先介紹到這邊，下一篇，我們來看如何讓QnA Maker與我們的LINE Bot結合…
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本系列索引: https://studyhost.blogspot.com/2019/01/cognitive-servicesqna-maker-x-4.html
線上課程：https://www.udemy.com/line-bot/
電子書：https://www.pubu.com.tw/ebook/103305
LineBotSDK：https://www.nuget.org/packages/LineBotSDK
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