在瀑布对话框中调用QNA机器人可以通过以下步骤实现:
from botbuilder.ai.qna import QnAMaker, QnAMakerEndpoint
from botbuilder.core import TurnContext
# 创建QNA机器人的终结点
endpoint = QnAMakerEndpoint(
knowledge_base_id='YOUR_KNOWLEDGE_BASE_ID',
endpoint_key='YOUR_ENDPOINT_KEY',
host='YOUR_HOST'
)
# 创建QNA机器人
qna_maker = QnAMaker(endpoint)
# 在瀑布对话框中调用QNA机器人
async def call_qna_bot(step):
# 获取用户输入的问题
user_question = step.result
# 调用QNA机器人获取回答
response = await qna_maker.get_answers(TurnContext(step.context), user_question)
# 处理QNA机器人的回答
if response and len(response) > 0:
await step.context.send_activity(response[0].answer)
else:
await step.context.send_activity('Sorry, I could not find an answer to your question.')
# 在对话流程中添加调用QNA机器人的步骤
dialog.add_step(
WaterfallStep('call_qna_bot', call_qna_bot)
)
请注意,上述代码中的YOUR_KNOWLEDGE_BASE_ID
、YOUR_ENDPOINT_KEY
和YOUR_HOST
需要替换为你自己的QNA机器人的相关信息。
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