QnA Maker:如何计算会话中的特定答案？

在QnA Maker中，可以使用会话状态来计算会话中的特定答案。会话状态是一个字典对象，用于存储和检索与特定用户会话相关的信息。

要计算会话中的特定答案，可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个会话状态对象，并将其初始化为空字典。
2. 当用户提出问题时，将问题发送给QnA Maker服务进行查询。
3. 从QnA Maker服务返回的结果中，提取最相关的答案和对应的问题。
4. 将答案和问题存储在会话状态对象中，以便后续使用。
5. 根据需要，可以使用会话状态对象中存储的答案和问题来进行进一步的处理和展示。

以下是一个示例代码，演示如何计算会话中的特定答案：

# 导入必要的库
from azure.cognitiveservices.knowledge.qnamaker import QnAMakerClient
from msrest.authentication import CognitiveServicesCredentials

# 创建QnA Maker客户端
subscription_key = 'YOUR_SUBSCRIPTION_KEY'
endpoint = 'YOUR_QNA_MAKER_ENDPOINT'
client = QnAMakerClient(endpoint, CognitiveServicesCredentials(subscription_key))

# 创建会话状态对象
session_state = {}

# 用户提问
user_question = '你好'

# 查询QnA Maker服务
response = client.runtime.generate_answer('YOUR_KNOWLEDGEBASE_ID', {'question': user_question})

# 提取最相关的答案和问题
answer = response.answers[0].answer
question = response.answers[0].questions[0]

# 存储答案和问题到会话状态对象
session_state['answer'] = answer
session_state['question'] = question

# 根据需要进行进一步处理和展示
print('问题:', session_state['question'])
print('答案:', session_state['answer'])

在上述示例中，我们使用了Azure的QnA Maker服务来进行问答。通过调用generate_answer方法，我们可以向QnA Maker服务发送用户提出的问题，并获取最相关的答案。然后，我们将答案和对应的问题存储在会话状态对象中，以便后续使用。

请注意，上述示例中的代码仅用于演示目的，实际使用时需要替换为有效的订阅密钥、终结点和知识库ID。

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