问题解答

问题解答的工作原理

建立有效的质量保证系统通常涉及几个关键阶段：

1. 问题分析：系统首先对用户的问题进行解析，以了解其意图、识别关键实体并确定所寻求信息的类型。这在很大程度上依赖于 NLU 功能。
2. 信息检索：从指定的知识源查找相关信息。这种来源可以是结构化数据库、知识图谱、文档集（如网页或内部报告），甚至是可视化问题解答（VQA）中的可视化数据。这里通常采用语义搜索等技术。
3. 生成答案：一旦找到相关信息，系统就会生成简洁准确的答案。这可能涉及提取特定的文本片段（抽取式质量保证）或根据检索到的信息生成一个新句子（抽象式质量保证），通常使用文本生成模型。现代质量保证在很大程度上依赖于深度学习，特别是基于Transformer 等架构的大型语言模型 (LLM)。

实际应用

质量保证技术为众多应用程序提供动力，使信息访问更加直观：

• 虚拟助理： 苹果公司的 Siri Google 助手等系统使用 QA 来理解和响应有关天气、事实、方向等方面的语音或文字查询。
• 客户支持自动化：集成到网站或消息应用程序中的聊天机器人可利用 QA 即时回答常见问题，提高效率和用户体验。
• 企业搜索：内部质量保证系统可帮助员工在大型企业知识库或文件库中快速查找特定信息。
• 教育：质量保证工具可以帮助学生回答与课程材料或特定主题相关的问题，起到自动辅导员的作用。

问题解答与相关概念

将质量保证与类似的人工智能任务区分开来很有帮助：

• 信息检索（IR）：传统的 IR 系统（如早期的网络搜索引擎）侧重于根据关键词查找相关文档并进行排序。质量保证则更进一步，从这些文档或其他知识源综合出直接答案。了解有关信息检索概念的更多详情。
• 聊天机器人：虽然许多聊天机器人都使用了质量保证功能，但其范围可能更广，包括任务执行、管理对话流和模拟对话。QA 是许多聊天机器人进行信息交互的核心组件。
• 文本摘要：这项任务旨在为较长的文本文档创建简明摘要。相比之下，质量保证针对的是问题中要求的特定信息。请参阅我们的术语表页面 "文本摘要"。

人工智能的意义

问题解答是朝着更自然、更智能的人机交互迈出的重要一步。BERT和GPT-4等模型的进步极大地提高了问答性能，使系统能够处理日益复杂和细微的问题。QA 系统的开发通常涉及标准的 ML 框架，如 PyTorch或 TensorFlow等标准 ML 框架，并利用Ultralytics HUB等平台来管理底层模型的训练和部署。此外，在 VQA 中，QA 与计算机视觉的集成开辟了新的可能性，例如，在回答有关图像或视频内容的问题时，可能会使用以下模型的输出结果 Ultralytics YOLO等模型的输出结果进行物体检测。艾伦人工智能研究所（AI2）等研究机构和斯坦福问题解答数据集（SQuAD）等资源将继续推动这一激动人心的领域取得进展。来自以下组织的图书馆 Hugging Face等机构的库提供了实施最先进的 QA 模型的工具。