Botframework-solutions: 如果选择操作系统为 Linux，则不创建知识库

嗨@pravinambekar ，您在哪个文件kind更改为 Linux？
我们将对此进行研究，并会在我们有更新时立即通知您：slightly_smiling_face :。

你好@VictorGrycuk ，用于创建资源的ARM模板，这里同时定义应用服务计划。

{ "comments": "app service plan", "type": "Microsoft.Web/serverFarms", "apiVersion": "2018-02-01", "name": "[parameters('appServicePlanName')]", "location": "[parameters('location')]", "kind": "linux", "sku": "[parameters('appServicePlanSku')]", "properties": {"reserved": true}, "tags": { "[parameters('resourceTagName')]": "[parameters('resourceTagValue')]" }

嗨@pravinambekar ，抱歉耽搁了。 我们使用虚拟助手按照您提到的这些步骤成功重现了该问题：

1. 转到template.json
2. 使用您附加的配置替换应用服务计划：
   json { "comments": "app service plan", "type": "Microsoft.Web/serverFarms", "apiVersion": "2018-02-01", "name": "[parameters('appServicePlanName')]", "location": "[parameters('location')]", "kind": "linux", "sku": "[parameters('appServicePlanSku')]", "properties": {"reserved": true}, "tags": { "[parameters('resourceTagName')]": "[parameters('resourceTagValue')]" }
3. 执行deploy.ps1
4. 检查部署是否使用 Linux 作为操作系统完成了应用服务计划的生成
5. 在不生成知识库的情况下检查部署是否已完成

此外，我们尝试使用qnamaker门户创建它们，但我们收到了No Endpoint keys found相同的错误。

一旦我们有任何更新，我们会在这里回复您😊。

_使用 Linux 的应用服务计划_

_知识库不是使用 deploy.ps1_ 生成的

_问题转载_

@pravinambekar - 在研究并找到您评论的 Azure/azure-cli#9004 问题后，我们认为这不是虚拟助手本身与botframework-solutions

@lauren-mills 您知道 QnAMaker 认知服务是否与 Linux 应用服务计划兼容吗？

最后但并非最不重要的是，我们注意到在BotBuilder-Samples存储库中，团队正在努力在template.json ，但是，我们没有找到包含知识库的适用于 Linux 的template.json .

你好@Batta32 ，我完全同意你的看法，过去几天我一直在尝试不同的方法，我能够使用基于 VA 的template.json和部署脚本托管/配置基于 Linux 平台的所有资源，
我的主要理解是 QnAMaker 认知服务不支持基于 Linux 的服务，也不会自动创建知识库，即使在手动创建过程中也会出现“未找到端点键”错误。
可能@lauren-mills 可以对此有所了解。

嗨@pravinambekar ，我联系了 QnA Maker 团队，他们确认 QnA Maker v1 不支持 Linux，因为它是通过站点扩展进行部署的。 他们建议切换到 QnA Maker v2，它不需要单独的运行时应用程序服务。 您能否尝试更新您的 ARM 模板并告诉我们这是否适合您？

意识到似乎没有关于部署 v2 实例的明确说明，因此我正在跟进 QnA Maker 团队以获取更多信息。

感谢@lauren-mills 的后续文字，
这正是我从昨天开始一直在寻找的，因为我对在 ARM 中使用 QnAMaker V2 API 有点困惑，因为它只是资源的定义。

这是我从 QnA Maker 获得的链接，它告诉我如何直接在 Azure 门户中部署它。 明天我将研究如何将其转换为 ARM 模板，并在此处添加这些详细信息。 https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-ai/introducing-qna-maker-managed-now-in-public-preview/ba-p/1845575

我部署了一个qnamaker v2实例，这是对应的ARM模板。 您可以尝试将其添加到部署脚本中的 ARM 模板中以代替现有的 qna 服务，看看它是否有效？ 我不确定 kb 部署是否相同，但值得尝试：

{
    "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
    "contentVersion": "1.0.0.0",
    "parameters": {
        "name": {
            "defaultValue": "<your-service-name>",
            "type": "String"
        },
        "search-name": {
            "defaultValue": "<your-service-name>-search",
            "type": "String"
        }
    },
    "variables": {},
    "resources": [
        {
            "type": "Microsoft.CognitiveServices/accounts",
            "apiVersion": "2017-04-18",
            "name": "[parameters('name')]",
            "location": "southcentralus",
            "sku": {
                "name": "S0"
            },
            "kind": "QnAMaker.v2",
            "properties": {
                "apiProperties": {},
                "customSubDomainName": "[parameters('name')]",
                "privateEndpointConnections": [],
                "publicNetworkAccess": "Enabled"
            }
        },
        {
            "type": "Microsoft.Search/searchServices",
            "apiVersion": "2020-08-01",
            "name": "[parameters('search-name')]",
            "location": "West US",
            "sku": {
                "name": "standard"
            },
            "properties": {
                "replicaCount": 1,
                "partitionCount": 1,
                "hostingMode": "Default",
                "publicNetworkAccess": "Enabled",
                "networkRuleSet": {
                    "ipRules": []
                }
            }
        }
    ]
}

感谢@lauren-mills 以及在此讨论线程中做出贡献的每个人，最后，我现在能够运行基于 Linux 计划的全功能 QnAMaker 聊天机器人，

不仅解决了有关 Linux 的问题，而且解决了 QnAMaker 认知服务的工作方式，它允许多语言知识库支持，并且不需要额外的应用程序服务。

尽管如此，新的 QnAMaker API 版本对 ARM 资源用于配置的方式几乎没有变化。

谢谢和干杯:)