Trả lời câu hỏi

Cách thức hoạt động của Trả lời câu hỏi

Việc xây dựng một hệ thống QA hiệu quả thường bao gồm một số giai đoạn chính:

1. Phân tích câu hỏi: Đầu tiên, hệ thống phân tích câu hỏi của người dùng để hiểu ý định của người dùng, xác định các thực thể chính và xác định loại thông tin đang được tìm kiếm. Điều này phụ thuộc rất nhiều vào khả năng của NLU.
2. Truy xuất thông tin: Thông tin có liên quan được tìm thấy từ một nguồn kiến thức cụ thể. Nguồn này có thể là cơ sở dữ liệu có cấu trúc, biểu đồ kiến thức , một tập hợp các tài liệu (như trang web hoặc báo cáo nội bộ) hoặc thậm chí là dữ liệu trực quan trong trường hợp Trả lời câu hỏi trực quan (VQA). Các kỹ thuật như tìm kiếm ngữ nghĩa thường được sử dụng ở đây.
3. Tạo câu trả lời: Khi tìm thấy thông tin có liên quan, hệ thống sẽ xây dựng một câu trả lời ngắn gọn và chính xác. Điều này có thể bao gồm việc trích xuất một đoạn văn bản cụ thể (QA trích xuất) hoặc tạo một câu mới dựa trên thông tin đã truy xuất (QA trừu tượng), thường sử dụng các mô hình tạo văn bản . QA hiện đại phụ thuộc rất nhiều vào học sâu , đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dựa trên các kiến trúc như Transformer .

Ứng dụng trong thế giới thực

Công nghệ QA hỗ trợ nhiều ứng dụng, giúp việc truy cập thông tin trở nên trực quan hơn:

• Trợ lý ảo: Các hệ thống như Siri của Apple hoặc Google Assistant sử dụng QA để hiểu và phản hồi các truy vấn bằng giọng nói hoặc văn bản về thời tiết, sự kiện, chỉ đường, v.v.
• Tự động hóa hỗ trợ khách hàng: Chatbot được tích hợp vào trang web hoặc ứng dụng nhắn tin sử dụng QA để trả lời ngay lập tức các câu hỏi thường gặp, cải thiện hiệu quả và trải nghiệm của người dùng.
• Tìm kiếm doanh nghiệp: Hệ thống đảm bảo chất lượng nội bộ giúp nhân viên nhanh chóng tìm thấy thông tin cụ thể trong các cơ sở tri thức hoặc kho lưu trữ tài liệu lớn của công ty.
• Giáo dục: Các công cụ đảm bảo chất lượng có thể hỗ trợ sinh viên bằng cách trả lời các câu hỏi liên quan đến tài liệu khóa học hoặc các chủ đề cụ thể, hoạt động như gia sư tự động.

Trả lời câu hỏi so với các khái niệm liên quan

Sẽ rất hữu ích khi phân biệt QA với các nhiệm vụ AI tương tự:

• Truy xuất thông tin (IR): Các hệ thống IR truyền thống, giống như các công cụ tìm kiếm web ban đầu, tập trung vào việc tìm kiếm và xếp hạng các tài liệu có liên quan dựa trên các từ khóa. QA tiến xa hơn bằng cách tổng hợp câu trả lời trực tiếp từ các tài liệu này hoặc các nguồn kiến thức khác. Tìm thêm chi tiết về các khái niệm Truy xuất thông tin .
• Chatbot: Trong khi nhiều chatbot sử dụng khả năng QA, phạm vi của chúng có thể rộng hơn, bao gồm thực hiện tác vụ, quản lý luồng hội thoại và mô phỏng cuộc trò chuyện. QA là thành phần cốt lõi cho phép tương tác thông tin trong nhiều chatbot.
• Tóm tắt văn bản: Nhiệm vụ này nhằm mục đích tạo bản tóm tắt ngắn gọn của một tài liệu văn bản dài hơn. Ngược lại, QA nhắm vào thông tin cụ thể được yêu cầu trong một câu hỏi. Xem trang thuật ngữ của chúng tôi về Tóm tắt văn bản .

Ý nghĩa trong AI

Question Answering đại diện cho một bước tiến quan trọng hướng tới tương tác giữa con người và máy tính tự nhiên và thông minh hơn. Những tiến bộ trong các mô hình như BERT và GPT-4 đã cải thiện đáng kể hiệu suất QA, cho phép các hệ thống xử lý các câu hỏi ngày càng phức tạp và nhiều sắc thái. Việc phát triển các hệ thống QA thường liên quan đến các khuôn khổ ML tiêu chuẩn như PyTorch hoặc TensorFlow và có thể tận dụng các nền tảng như Ultralytics HUB để quản lý việc đào tạo và triển khai mô hình cơ bản. Hơn nữa, việc tích hợp QA với thị giác máy tính trong VQA mở ra những khả năng mới, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi về nội dung của hình ảnh hoặc video, có khả năng sử dụng đầu ra từ các mô hình như Ultralytics YOLO để phát hiện đối tượng . Các tổ chức nghiên cứu như Viện Allen về AI (AI2) và các nguồn lực như Bộ dữ liệu trả lời câu hỏi Stanford (SQuAD) tiếp tục thúc đẩy tiến bộ trong lĩnh vực thú vị này. Các thư viện từ các tổ chức như Hugging Face cung cấp các công cụ để triển khai các mô hình QA tiên tiến.