介绍
聊天机器人并不是什么新鲜事物。事实上，自 60 年代以来，它们就以某种形式存在了。但那些聊天机器人与我们今天拥有的机器学习 (ML)算法完全不同，机器学习算法使它们能够随着时间的推移学习如何更有效地与用户互动。许多公司都在推出自己的变体以脱颖而出，例如微软推出的 Azure 平台。
本指南介绍如何使用 Azure Bot Service 设置聊天机器人。
创建基本机器人
创建您的帐户并登录 Azure 门户。
接下来，单击创建资源。
单击左侧的“AI + 机器学习” ，然后单击“Web 应用机器人”图标并填写所需信息。如果您尚未设置任何其他 Azure 服务，则大多数这些字段将为空白。
单击“新建”以创建资源组。免费计划中可以有一个资源组。资源组是用于存放相关资源（例如共享生命周期的应用程序）的容器。
接下来，设置Bot 模板。选择机器人的 SDK 语言是 C# 还是 Node.js，以及是Echo Bot还是Basic Bot。对于除回显用户消息的机器人之外的任何机器人，请选择 Basic Bot。
查看更多示例将带您进入Bot Framework 示例存储库，您可以在其中看到可以使用自定义代码创建的聊天机器人的示例。
要创建 QnA Bot，您首先需要在 Azure 中部署基本机器人并为其创建知识库 (KB) 。
还需要为语言理解（LUIS）创建一个账户，这是一个云 API 服务。选择其位置和应用服务计划，然后单击创建。
位置与资源组的托管位置相关，而Luis 应用程序位置与您将创作和发布知识库的位置相关。
主要有三个地区，每个地区都有单独的密钥和 Luis 门户网址。欧洲使用 eu.luis.ai，美国使用 luis.ai，澳大利亚使用 au.luis.ai。您可以将应用导出和导入到不同的地区，但这对于仅在页面上托管聊天机器人的目的而言并不重要。托管您想要定位用户群的地方。
基本机器人部署完成后，您将收到通知。之后需要将其转变为 QnA 机器人。
在“所有资源”菜单中单击您的机器人名称，以在网络聊天中对其进行测试
制作 QnA 机器人
创建知识库
知识库(KB)是聊天机器人在回答问题时扫描相关信息的信息中心。前往qnamaker.ai开始此过程。
单击创建知识库并按照提示进行操作。
在完整创建 KB 之前，请不要忘记在第一步中创建 QnA 服务，并在第二步中将其连接到您的 KB。
将出现一个新选项卡，但返回到 KB 创建选项卡。
部署并连接您的 QnA 服务后，请按照 KB 设置提示的其余部分操作，并使用文档或 URL 填充您的 KB。
启用从 URL、.pdf 或 .docx 文件进行多轮提取选项。此选项允许您的聊天机器人提出后续问题。它还允许聊天机器人扫描整个页面以便稍后向用户提供反馈。
在默认答案文本框下，选择您希望机器人在找不到答案时使用的任何答案。
经过其他几个基本提示后，您将获得一个闲聊选项，您可以根据自己的需要定制您的机器人以适应特定的语言风格或心情。
接下来，单击“创建您的 KB”以查看 KB 的三个部分内容：上下文、问题和答案。
在问题部分下，您可以添加自己的措辞，添加后续提示以使您的机器人更加独特，并且如果找不到答案，则指示您的聊天机器人提供另一个页面的链接。
要开始训练您的机器人，请单击“保存并训练”或“测试”。训练之前，您必须保存。
训练你的机器人基本上意味着保存你添加的任何偏好，并帮助算法在交互过程中了解你希望机器人做什么。你提供的示例越多，它就会变得越有效。
对机器人满意后，单击“发布”。这会将内容从 Azure 搜索中的测试索引移动到生产索引。您将可以通过QnA Maker 服务访问它。您将看到一段代码，您可以复制它并在以后在您的网站或 Messenger 上用于 HTTP 请求。
单击“查看”。
单击Azure Bot服务目录中的“在 Web 聊天中测试”并向机器人提问。此时，机器人和 KB 应该已连接。
您可以返回QnA Maker 网站来编辑您的问题、答案和后续问题。您甚至可以为您的 QnA 服务添加访问控制和标签，如果您有多个人员运行机器人服务并且想知道谁在运行每个机器人，这些功能非常有用。
值得包含尽可能多的替代问题和不同的提问方式，以便您的聊天机器人可以更好地理解用户并找到答案。
部署你的聊天机器人
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