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. 问题处理：系统分析用户的问题，以了解其意图、识别关键实体并确定所需的答案类型。这在很大程度上依赖于NLU功能。
2. 信息检索：系统利用语义搜索等技术，在海量数据（文本文档、数据库、知识图谱）中搜索可能包含答案的相关段落或事实。
3. 答案提取/生成：系统在检索到的信息中找出准确答案，或根据合成信息生成自然语言答案。这一阶段通常采用复杂的深度学习模型，如Transformer，该模型因其在序列到序列任务（包括文本生成）中的有效性而闻名。Transformer 模型（维基百科）架构是许多现代质量保证系统的基础。

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和高效：

• 虚拟助理： 苹果公司的 Siri和Google 助手等服务利用 QA 直接回答用户有关天气、事实、路线等方面的问题，提供即时信息，而无需用户筛选搜索结果。
• 客户支持聊天机器人：许多企业在网站或消息平台上部署了聊天机器人。这些机器人使用 QA 来理解客户的询问，并对有关产品、服务或政策的常见问题提供即时答复，通常会从预定义的知识库或公司文档中获取答案。
• 企业搜索：内部质量保证系统可帮助员工在大型企业文件库或数据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相关的问题或帮助进行研究。

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）：传统的信息检索系统与传统的网络搜索引擎一样，侧重于查找与查询相关的文档并对其进行排序。它们会返回用户可能找到答案的来源列表。QA 则更进一步，旨在提取或生成特定答案本身。了解更多信息检索概念。
• 文本摘要：这项任务涉及为较长的文本文件创建简明摘要。虽然质量保证和摘要都是对文本进行处理，但质量保证针对的是具体问题，而摘要则是对源文本要点的概括。
• 聊天机器人：虽然许多聊天机器人都具有 QA 功能，但聊天机器人一词的含义更广。有些聊天机器人纯粹是对话或任务导向型（如预订机票），不一定要回答知识库中的事实问题。

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等大型语言模型 (LLM)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。质量保证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，在视觉问题解答（VQA）中将质量保证（QA）与计算机视觉（CV）相结合也带来了新的可能性。VQA 系统可以回答有关图像或视频内容的问题，可能会使用以下模型的输出结果 Ultralytics YOLO等模型的输出结果为答案提供信息，这一点已在《连接 NLP 与 CV》等专题中进行了探讨。艾伦人工智能研究所（AI2）等研究机构以及OpenAI和Google 人工智能等组织都在不断突破界限。斯坦福问题解答数据集（SQuAD）等资源对于制定进展基准至关重要，而来自以下组织的资料库也非常重要 Hugging Face等组织的库提供了实施最先进 QA 模型的工具。探索Ultralytics 文档和指南，了解有关实施人工智能解决方案的更多信息。正在进行的研究由计算语言学协会（ACL）等组织记录，并在迈向数据科学（Towards Data Science）等社区中进行讨论。