如果使用QnAMakerRecognizer.recognize方法调用QnA maker，如何在该maker中添加阈值

在使用QnAMakerRecognizer.recognize方法调用QnA Maker时，可以通过添加阈值来控制返回的答案的置信度。阈值是一个介于0和1之间的值，表示答案被接受的最低置信度。只有当答案的置信度高于阈值时，才会被返回。

要在QnA Maker中添加阈值，可以在调用QnAMakerRecognizer.recognize方法时，使用QnAMakerOptions类的scoreThreshold属性。该属性接受一个浮点数作为阈值，例如0.5表示只返回置信度大于0.5的答案。

以下是一个示例代码：

from botbuilder.ai.qna import QnAMakerRecognizer, QnAMakerOptions

# 创建QnAMakerRecognizer实例
qna_recognizer = QnAMakerRecognizer(
    knowledge_base_id="YOUR_KNOWLEDGE_BASE_ID",
    endpoint_key="YOUR_ENDPOINT_KEY",
    host_name="YOUR_HOST_NAME"
)

# 创建QnAMakerOptions实例，并设置阈值
qna_options = QnAMakerOptions(score_threshold=0.5)

# 调用QnAMakerRecognizer.recognize方法，并传入QnAMakerOptions实例
result = qna_recognizer.recognize(context, options=qna_options)

# 处理返回的答案
if result and result.score > qna_options.score_threshold:
    answer = result.answer
else:
    answer = "Sorry, I couldn't find an answer to your question."

在上述示例中，我们首先创建了一个QnAMakerRecognizer实例，并传入了QnA Maker的知识库ID、终结点密钥和主机名。然后，我们创建了一个QnAMakerOptions实例，并设置了阈值为0.5。最后，我们调用QnAMakerRecognizer.recognize方法，并传入QnAMakerOptions实例，获取返回的答案。

请注意，上述示例中的YOUR_KNOWLEDGE_BASE_ID、YOUR_ENDPOINT_KEY和YOUR_HOST_NAME需要替换为实际的值。另外，QnAMakerRecognizer和QnAMakerOptions是针对Microsoft Bot Framework的Python SDK的类，如果你使用的是其他平台或语言，可能会有不同的实现方式。

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