使用Microsoft QnAMaker API创建的KnowledgeBase始终为空

可能是由以下几个原因导致的：

数据源问题：首先需要检查提供给QnAMaker API的数据源是否正确。确保数据源中包含了足够的问题和对应的答案，以便QnAMaker能够构建一个有效的知识库。可以通过检查数据源的格式、内容和结构来确认是否满足QnAMaker的要求。
训练问题：QnAMaker需要对知识库进行训练，以便能够正确地回答用户的问题。在创建KnowledgeBase后，需要确保对其进行了适当的训练。可以通过调用QnAMaker API的训练接口来完成训练过程。训练过程中，QnAMaker会分析问题和答案的匹配情况，并根据反馈进行模型的优化。
匹配阈值设置：QnAMaker提供了一个匹配阈值的设置，用于控制回答的准确性和召回率。如果设置的阈值过高，可能导致知识库中的问题无法得到正确的回答。可以尝试调整匹配阈值，以获得更好的结果。
API调用问题：在使用QnAMaker API时，需要确保正确地调用了相关接口，并传递了正确的参数。可以检查API调用的代码，确认是否存在错误或遗漏。

总结起来，解决使用Microsoft QnAMaker API创建的KnowledgeBase始终为空的问题，需要检查数据源、进行训练、调整匹配阈值，并确保正确地调用API。以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：