Botframework-solutions: यदि आप ऑपरेटिंग सिस्टम को Linux के रूप में चुनते हैं तो ज्ञान का आधार नहीं बनता है

नमस्ते @pravinambekar , आप किस फाइल पर kind को Linux में बदल रहे हैं?
हम इस पर एक नज़र डालेंगे और जैसे ही हमारे पास कोई अपडेट होगा, हम आपको बताएंगे: थोड़ा_मुस्कुराते हुए_ चेहरा:।

नमस्ते @VictorGrycuk , ऐप सेवा योजना को परिभाषित करते समय, संसाधन बनाने के लिए उपयोग किया जाने वाला एआरएम टेम्पलेट।

{ "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')]" }

नमस्ते @pravinambekar , देरी के लिए खेद है। हमने वर्चुअल असिस्टेंट का उपयोग करके आपके द्वारा बताए गए इन चरणों का पालन करते हुए समस्या को सफलतापूर्वक पुन: प्रस्तुत किया:

1. template.json
2. ऐप सेवा योजना को आपके द्वारा संलग्न किए गए कॉन्फ़िगरेशन से बदलें:
   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. परिनियोजन निष्पादित करें।
4. जाँच करें कि परिनियोजन ने ऑपरेटिंग सिस्टम के रूप में Linux का उपयोग करके ऐप सेवा योजना तैयार करना समाप्त कर दिया है
5. जाँच करें कि नॉलेज बेस जनरेट किए बिना परिनियोजन समाप्त हो गया है

साथ ही, हमने उन्हें qnamaker पोर्टल का उपयोग करके बनाने का प्रयास किया और हमें No Endpoint keys found की समान त्रुटि प्राप्त हुई।

जैसे ही हमारे पास कोई अपडेट होगा, हम यहां आपके पास वापस आएंगे ।

_App सेवा योजना Linux का उपयोग कर_

_ज्ञान आधार परिनियोजन का उपयोग करके उत्पन्न नहीं होते हैं। ps1_

_समस्या पुन: प्रस्तुत_

@pravinambekar - Azure/azure-cli#9004 मुद्दे पर शोध करने और खोजने के बाद, जिसमें आपने टिप्पणी की थी , हमें लगता है कि यह वर्चुअल असिस्टेंट की सीमा नहीं है बल्कि लिनक्स में QnAMaker कॉग्निटिव सर्विस और ऐप सर्विस प्लान के बीच संगतता से संबंधित है। इसलिए यह मुद्दा बॉटफ्रेमवर्क-समाधान से संबंधित नहीं है ।

@ लॉरेन-मिल्स क्या आप जानते हैं कि QnAMaker संज्ञानात्मक सेवा Linux ऐप सेवा योजना के अनुकूल है या नहीं?

अंतिम लेकिन कम से कम, हमने देखा कि BotBuilder-Samples रिपॉजिटरी में टीम नमूनों में Linux के लिए template.json जोड़ने पर काम कर रही है, हालाँकि, हमें Linux के लिए template.json नहीं मिला जिसमें एक ज्ञानकोष है .

नमस्ते @ बट्टा32 , मैं template.json और परिनियोजन स्क्रिप्ट का उपयोग करके लिनक्स प्लेटफॉर्म पर आधारित सभी संसाधनों को होस्ट / कॉन्फ़िगर करने में सक्षम था,
मेरी प्राथमिक समझ QnAMaker संज्ञानात्मक सेवा है जो Linux आधारित सेवाओं का समर्थन नहीं करती है और नॉलेजबेस बनाने को स्वचालित नहीं करती है, मैन्युअल निर्माण प्रक्रिया में भी "कोई समापन बिंदु कुंजी नहीं मिली" त्रुटि दे रही है।
हो सकता है कि @ लॉरेन-मिल्स इस पर कुछ प्रकाश डाल सकें।

नमस्ते @pravinambekar , मैंने QnA मेकर टीम से संपर्क किया और उन्होंने पुष्टि की कि QnA मेकर v1 साइट एक्सटेंशन के माध्यम से इसकी तैनाती के कारण लिनक्स का समर्थन नहीं करता है। उन्होंने QnA मेकर v2 पर स्विच करने की सिफारिश की जिसके लिए एक अलग रनटाइम ऐप सेवा की आवश्यकता नहीं है। क्या आप अपने एआरएम टेम्पलेट को अपडेट करने का प्रयास कर सकते हैं और हमें बता सकते हैं कि क्या यह आपके लिए काम करता है?

यह महसूस करते हुए कि v2 इंस्टेंस को तैनात करने के लिए स्पष्ट निर्देश नहीं हैं, इसलिए मैं अधिक जानकारी के लिए QnA मेकर टीम के साथ चल रहा हूं।

अनुवर्ती पाठ के लिए धन्यवाद @ लॉरेन-मिल्स,
ठीक यही मैं कल से ढूंढ रहा था, क्योंकि मैं QnAMaker V2 API का ARM में उपयोग करने के बारे में थोड़ा भ्रमित था क्योंकि यह केवल संसाधनों की परिभाषा है।

यह वह लिंक है जो मुझे QnA मेकर से मिला है जो बताता है कि इसे सीधे Azure पोर्टल में कैसे परिनियोजित किया जाए। मैं देखूंगा कि कल इसे एआरएम टेम्पलेट में कैसे अनुवादित किया जा सकता है और उन विवरणों को यहां जोड़ सकते हैं। https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-ai/introducing-qna-maker-managed-now-in-public-preview/ba-p/1845575

मैंने एक qnamaker v2 उदाहरण तैनात किया है और यह एआरएम टेम्पलेट है जो मेल खाता है। क्या आप मौजूदा क्यूएनए सेवाओं के स्थान पर परिनियोजन स्क्रिप्ट में इसे अपने एआरएम टेम्पलेट में जोड़ने का प्रयास कर सकते हैं और देख सकते हैं कि यह काम करता है या नहीं? मुझे यकीन नहीं है कि केबी परिनियोजन वही होगा लेकिन यह कोशिश करने लायक है:

{
    "$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": []
                }
            }
        }
    ]
}

धन्यवाद @ लॉरेन-मिल्स और इस चर्चा सूत्र में योगदान देने वाले सभी लोगों के लिए, अंत में, मैं अब लिनक्स योजना के आधार पर पूरी तरह कार्यात्मक QnAMaker आधारित चैटबॉट चलाने में सक्षम हूं,

यह केवल लिनक्स के बारे में मुद्दा नहीं था जिसे संबोधित किया गया था, लेकिन जिस तरह से QnAMaker संज्ञानात्मक सेवा काम करती है, वह बहुभाषी KB समर्थन की अनुमति देती है और अतिरिक्त ऐप सेवा की कोई आवश्यकता नहीं है।

हालाँकि, नए QnAMaker API संस्करण ने ARM संसाधन को कॉन्फ़िगर करने के तरीके में कुछ बदलाव लाए।

धन्यवाद और चीयर्स :)