本教程中，您将学习如何：
- 使用元数据将项目和问题答案对标记为不同的类别
- 为每个域创建单独的项目
- 为每个域创建单独的语言资源
生成 FAQ 机器人时，可能会遇到需要跨多个域处理查询的用例。 假设Microsoft营销团队希望构建一个客户支持机器人，该机器人可回答多个 Surface 产品的常见用户查询。 为了简单起见，我们使用两个 FAQ URL（ Surface Pen 和 Surface Earbuds ）来创建项目。
使用特定于域的元数据创建项目
内容作者可以使用文档提取问题答案对，或向项目添加自定义问答对。 若要将问题和答案分组到特定域或类别中，可以添加元数据。
对于 Surface 产品上的机器人，可以按照以下步骤创建一个机器人来回答两种产品类型的查询：
通过选择 “添加源>URL> ”，然后在添加每个 URL 后 添加所有 URL，将以下常见问题解答 URL 添加为源：
Surface 触控笔常见问题解答
Surface Earbuds 常见问题解答
在此项目中，我们为两个不同的产品设置了一组问答对。 我们的目标是明确区分这些产品，以便用户可以在特定产品的问答集中搜索相关响应。
在此示例中，我们添加了一个元数据，其中包含 产品 作为密钥， surface_pen 或 surface_earbuds 作为值（无论适用）。 可以扩展此示例以提取多个产品的数据，并为每个产品添加不同的值。
现在，为了限制系统在特定产品中搜索响应，需要在自定义问答 REST API 中将该产品作为筛选器传递。
可以从“部署项目”窗格检索 REST API 预测 URL：
在 API 调用的 JSON 正文中，我们传递 了surface_pen 作为元数据 产品的值。 因此，系统仅查找具有相同元数据的 QnA 对中的响应。
{ "question": "What is the price?", "top": 3 }, "answerSpanRequest": { "enable": true, "confidenceScoreThreshold": 0.3, "topAnswersWithSpan": 1 }, "filters": { "metadataFilter": { "metadata": [ { "key": "product", "value": "surface_pen" } ] } }可以通过以下方式根据用户输入获取元数据值：
通过机器人客户端显式将域作为用户的输入。 例如，启动对话时，可以将产品类别作为用户的输入。
基于机器人上下文隐式标识域。 例如，如果前面的问题在特定 Surface 产品上，客户端可以将其保存为上下文。 如果用户在下一个查询中未指定产品，则可以将机器人上下文作为元数据传递给生成答案 API。
从用户查询中提取实体，以标识要用于元数据筛选器的域。 可以使用其他 Azure AI 服务 ，例如命名实体识别（NER） 和 聊天语言理解 进行实体提取。
项目有多大？
最多可以向单个项目添加 50000 个问答对。 如果数据超过 50,000 个问答对，应考虑拆分项目。
为每个域创建单独的项目
还可以为每个域创建一个单独的项目，并单独维护项目。 所有 API 要求用户传递项目名称，以便对项目进行任何更新或获取用户问题的答案。
当服务收到用户问题时，需要传递 projectName 显示的 REST API 终结点，以便从相关项目中提取响应。 可以在“获取预测 URL”下的“部署项目”页中找到 URL：
https://chinaeast2.api.cognitive.azure.cn/language/:query-knowledgebases?projectName=Test-Project-English&api-version=2021-10-01&deploymentName=production
为每个域创建单独的语言资源
假设Microsoft营销团队希望构建一个客户支持机器人来回答 Surface 和 Xbox 产品上的用户查询。 他们计划分配不同的团队来访问 Surface 和 Xbox 上的项目。 在这种情况下，应创建两个自定义问题解答资源-一个用于 Surface，另一个用于 Xbox。 可以为访问同一资源的用户定义不同的角色。