今天，我们有关于使用Azure Bot Service和Microsoft QnA Maker创建聊天机器人的实践课程。 在仅几个小时的实践学习中，您就可以掌握这些技术。 立即加入！
请注意
为了更好地掌握该课程，值得花大约两个小时的时间。 在课程中，您会发现很多在虚拟机上的实践和工作。 此外，我们要求您花些时间配置基础架构，这是完成此模块所必需的（可在“资源”选项卡上找到进入虚拟机的所有密码）。
Azure Bot服务以及QnA Maker提供了创建和发布智能bot所需的开发工具，这些bot通过一系列服务与用户自然交互。
在本模块中，您将学习如何执行以下任务：
- 创建一个Azure Web应用程序机器人以托管该机器人。
- 创建一个知识库，将其填充数据并将其连接到机器人。
- 在代码中嵌入机器人并调试创建的机器人。
- 发布机器人并使用持续集成使其保持最新状态。
- 使用Visual Studio Code和Microsoft Bot Framework Emulator对漫游器执行本地调试。
重要！
在本教程中，您将需要访问虚拟机。 如果尚未连接，请登录并单击启动虚拟机模式 。 您帐户的密码将位于“资源”选项卡上。 按下时，它将自动填满。
生成一个Azure Web应用程序机器人
创建机器人的第一步是提供一个在Azure中托管该机器人的地方。 Azure应用程序服务的Azure Web应用程序组件是托管机器人应用程序的理想选择，Azure Bot服务旨在准备它们。 本课将使用Azure门户创建Azure Web应用程序机器人。
1.通过在虚拟机的浏览器中打开
portal.azure.com登录到Azure门户。
2.选择+创建资源，然后选择人工智能和机器学习和Web应用程序机器人。
3.在“应用程序名称”字段中，输入名称，例如qa-factbot。 此名称在Azure中必须是唯一的。 确保名称旁边显示绿色的选中标记。
4.在“订阅和资源组”部分中，选择可用资源。
5.选择正确的位置（通常不需要更改已经选择的选项）。
6.选择价格类别S1。
7.然后选择Bot模板。 选择SDK v3作为版本，选择Node.js作为SDK的语言，并选择Question and Answer作为模板类型。 然后，在列的底部，单击“选择”。
8.单击“应用程序服务计划”或位置，然后单击“创建”，然后在上一步中选择的同一区域中创建名称为“ qa-factbot-service-plan”或其他类似名称的应用程序服务计划。 完成此操作后，单击Web应用程序bot列底部的“创建”以开始部署。
注意事项
部署通常需要两分钟或更短的时间。
9.部署完成后，单击Azure门户左侧功能区中的“资源组”。
10.选择先前为此组创建的资源组，以打开用于部署Azure Web应用程序bot的资源组。
您应该看到为您的Azure Web应用程序机器人创建的多个资源。 在Azure Web应用程序bot的部署过程中发生了一些事件。 该机器人已创建并注册，已创建
Azure Web应用程序来托管它，该机器人已配置为可与
Microsoft QnA Maker一起使用 。 下一步是使用QnA Maker创建具有问题和答案的知识库，使机器人具有“智能”。
使用Microsoft QnA Maker建立知识库
QnA Maker是
Azure认知服务软件包的一部分，该软件包包括用于基于人工智能和机器学习构建智能应用程序的服务和API。 您可以将其与QnA Maker服务中创建的问题和答案相关联，而不是对机器人代码中所有可能的用户问题和所有必要答案做出回应。 一个常见的用例是基于问答页面的URL列表创建知识库，该知识库使机器人可以回答诸如“如何查找Windows产品密钥？”之类的专门问题。 或“我在哪里可以下载Visual Studio代码？”
在本练习中，您将使用QnA Maker创建带有一些问题的知识库，例如，“哪些NFL球队赢得了最多的超级碗？” 和“世界上最大的城市是什么？” 然后，您将在Azure Web应用程序中部署此知识库，以便可以通过HTTPS终结点使用它。
1.在虚拟机的浏览器中打开
www.qnamaker.ai ，打开QnA Maker门户，然后选择“登录”以使用与登录Azure门户相同的实验室帐户登录。
2.选择汉堡菜单，然后单击创建知识库。
3.单击创建QnA服务。
4.在打开的“ Azure门户”选项卡中，在“名称”字段中输入一个名称。 此名称在Azure中必须是唯一的。 确保在下面的列中名称旁边和“应用程序名称”字段旁边显示一个绿色的选中标记。
5.在“资源组”部分中选择“使用现有资源”，然后选择先前为此练习创建的资源组。
6.从下拉列表中选择一个位置（通常不需要更改已选择的选项）。
7.为价格控制类别选项选择F0。
8.为搜索价格类别选择F。
9.验证应用程序名称在Azure中是唯一的。
10.在两个下拉列表中选择离您最近的位置，然后单击列底部的“创建”按钮。
11.在门户左侧的功能区中选择“资源组”，然后打开先前为此练习创建的资源组。 等待列顶部的“正在部署”文本更改为“成功”，这表示QnA服务及其相关资源的成功部署。 如果消息消失，则可以选择菜单栏中的响铃图标以查看状态。 您还可以单击列顶部的刷新以更新部署状态。
12.通过在虚拟机的浏览器中打开
www.qnamaker.ai/Create返回创建知识库部分，
并向下滚动至步骤2以连接到我们的QnA服务。
13.在“ Microsoft Azure目录ID”部分中，选择“ Microsoft学习位置”。
14.从“ Azure订阅名称”下拉列表中选择“ Microsoft学习位置”。
15.在“ Azure QnA服务”部分中，选择您之前指定的QnA服务。 如果列表中没有服务，请刷新页面。
16.然后命名知识库，例如Factbot知识库。
17.问题和答案可以手动输入QnA Maker知识库中，也可以从常见问题解答（FAQ）列表中导入，发布在Internet上或保存在本地文件中。 支持以下格式：制表符分隔的文本文件，Microsoft Word文档，Excel电子表格和PDF文件。
要进行演示，
请在虚拟机的浏览器中打开
github.com/MicrosoftDocs/mslearn-build-chat-bot-with-azure-bot-service/blob/master/Factbot.tsv.zip并下载文件Factbot.tsv.zip。 该zip文件夹包含一个名为Factbot.tsv的文本文件。 解压缩文件并将其复制到本地计算机。 在虚拟机浏览器中向下滚动QnA Maker门户页面，单击+添加文件，然后选择Factbot.tsv文件。 该文件包含20个带有制表符分隔符的文本格式的问题和答案。
18.单击页面底部的“创建知识库”，然后等待其完成。 该操作将不超过一分钟。
19.确保Factbot.tsv文件中的问题和答案出现在知识库中。 然后单击“保存并训练”，然后等待训练完成。
20.单击“保存并训练”按钮右侧的“测试”按钮。 在消息框中键入“ Hi”，然后按Enter。 请确保收到“欢迎使用QnA Factbot”响应（QnA Factbot欢迎您），如下所示。
21.输入问题“哪本书卖出最多？” （哪本书籍卖得最多？）在消息框中，然后按Enter。 您对此有何反应？
22.要关闭测试面板，请再次单击“测试”按钮。
23.现在，单击页面顶部菜单中的“发布”，然后单击页面底部的“发布”按钮以发布创建的知识库。 发布将使知识库可用作HTTPS终结点。
等待发布过程完成并验证是否已部署QnA服务。 现在，该知识库托管在Azure Web应用程序中，您可以部署将使用此数据库的机器人。
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