怎么做问答系统?技术选型

    自然语言处理(NLP):NLP是问答系统的核心,负责理解用户输入的自然语言并转化为计算机可处理的形式。选择合适的NLP框架(如TensorFlow、PyTorch)和模型(如BERT、GPT系列)至关重要。

    人脸识别:如果问答系统需要支持图像输入或身份验证等功能,人脸识别技术将是一个重要的选择。可以使用人脸识别sdk或集成相关API来实现这一功能。

    搜图神器:对于图像搜索功能,可以考虑使用类似“搜图神器”的工具或技术,这些工具通常基于深度学习模型(如ResNet)进行图像特征提取和匹配。

    elasticsearch:elasticsearch是一个高效的搜索引擎,可以用于知识检索模块,快速从大规模数据中找到相关知识。

    AI Agent:AI Agent可以视为问答系统的“智能助手”,负责与用户进行交互、理解用户意图,并调用相应的服务或模块来回答用户的问题。

Schema:虽然直接提及Schema的并不多,但在构建知识图谱时,Schema定义了实体、属性和关系的结构,是知识图谱的重要组成部分。

ranking:在答案检索和生成过程中,通常需要对多个候选答案进行排序(ranking),以选择最符合用户意图的答案进行展示。

ResNet:一种深度卷积神经网络模型,常用于图像特征提取和分类任务中。在构建图像搜索功能时,可以使用ResNet等模型进行图像特征提取。

扩散模型:虽然直接用于问答系统的扩散模型并不多,但扩散模型在生成任务(如文本生成、图像生成等)中有一定的应用潜力。在答案生成模块中,可以考虑使用基于扩散模型的生成技术来生成更加自然和多样的回答。

非结构化数据:问答系统通常需要处理大量的非结构化数据(如文本、图像等)。通过合适的预处理和特征提取技术,可以将这些非结构化数据转化为结构化的信息供系统使用