PL
Zaloguj sięZacznij teraz
Słownik pojęć

Odpowiadanie na pytania

Czym jest Odpowiadanie na pytania?

Odpowiadanie na pytania (question answering, QA) to dziedzina przetwarzania języka naturalnego, w której system odpowiada bezpośrednio na pytania zadane językiem potocznym, zamiast zwracać listę wyników wyszukiwania. Nowoczesne systemy szukają trafnych fragmentów w bazie wiedzy i układają z nich odpowiedź, najlepiej ze wskazaniem źródła. Typowe zastosowania to obsługa klienta, wewnętrzne bazy wiedzy i instrukcje – na przykład pytanie do regulaminu pracy: „Ile dni urlopu przysługuje mi w pierwszym roku?”

Jak pomaga KI.ordo

Agenci KI.ordo odpowiadają na pytania na podstawie wiedzy, którą udostępnisz, podają swoje źródła i otwarcie mówią, gdy nic w niej nie znajdą.

Dowiedz się więcej : Odpowiadanie na pytania

Pasujące szablony

Tematy

  • NLP
  • Zarządzanie wiedzą
  • Wyszukiwanie

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo
← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG)

Generowanie wspomagane wyszukiwaniem łączy wyszukiwanie z generowaniem tekstu: przed udzieleniem odpowiedzi system przeszukuje zbiór wiedzy – na przykład instrukcje, regulaminy wewnętrzne lub FAQ – w poszukiwaniu istotnych fragmentów i przekazuje je modelowi językowemu jako kontekst. Odpowiedź opiera się więc na aktualnych treściach specyficznych dla firmy, a nie wyłącznie na wiedzy treningowej modelu. Ogranicza to zmyślone stwierdzenia, umożliwia prześledzenie źródeł i pozwala na aktualizacje bez ponownego trenowania.

  • RAG
  • wyszukiwanie wiedzy
  • +1

Wyszukiwanie informacji (information retrieval)

Wyszukiwanie informacji (information retrieval) obejmuje metody znajdowania w dużym zbiorze tekstów dokumentów lub fragmentów pasujących do zapytania i porządkowania ich według trafności. Klasyczne podejścia, takie jak BM25, ważą szukane terminy według tego, jak często i jak rzadko występują; nowsze dodają podobieństwo semantyczne. Stanowi podstawę wyszukiwarek, wyszukiwania korporacyjnego i generowania wspomaganego wyszukiwaniem, w którym model językowy wykorzystuje znalezione fragmenty jako podstawę odpowiedzi.

  • Wyszukiwanie
  • BM25
  • +1

Rozumienie języka naturalnego (NLU)

Rozumienie języka naturalnego to część przetwarzania języka, która uchwyca znaczenie wypowiedzi: jaka intencja za nią stoi, jakie osoby, miejsca lub daty są wymienione i jaki jest jej ton. Razem z generowaniem języka naturalnego (NLG) NLU tworzy jedną z dwóch stron NLP. Przykładem jest system obsługi klienta, który rozpoznaje zdanie „Moja paczka wciąż nie dotarła” jako zapytanie o dostawę.

  • NLP
  • Rozpoznawanie intencji
  • +1

Rozumowanie wieloetapowe

Rozumowanie wieloetapowe to zdolność systemu AI do udzielenia odpowiedzi na pytanie poprzez kilka następujących po sobie wnioskowań, często łącząc informacje z różnych źródeł. Przykład: pytanie „Którym działem kieruje osoba odpowiedzialna za projekt X?” wymaga najpierw ustalenia osoby odpowiedzialnej, a potem jej działu. Takie pytania są wymagające dla systemów wyszukiwania i RAG, ponieważ każdy krok pośredni musi zostać poprawnie znaleziony i powiązany.

  • rozumowanie
  • odpowiadanie na pytania
  • +1