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Glossário

Resposta a perguntas

O que é Resposta a perguntas?

A resposta a perguntas (question answering, QA) é uma área do processamento de linguagem natural em que um sistema responde diretamente a perguntas formuladas em linguagem corrente, em vez de devolver uma lista de resultados de pesquisa. Os sistemas modernos procuram passagens relevantes numa base de conhecimento e compõem uma resposta a partir delas, idealmente com referência à fonte. Utilizações típicas são o apoio ao cliente, bases de conhecimento internas e manuais – por exemplo, perguntar ao manual do colaborador "Quantos dias de férias tenho no primeiro ano?"

Como o KI.ordo ajuda

Os agentes do KI.ordo respondem a perguntas com base no conhecimento que fornecer, citam as suas fontes e dizem abertamente quando não encontram nada nele.

Saber mais : Resposta a perguntas

Modelos correspondentes

Temas

  • NLP
  • Gestão do conhecimento
  • Pesquisa

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Termos relacionados

Geração aumentada por recuperação (RAG)

A geração aumentada por recuperação combina pesquisa com geração de texto: antes de responder, o sistema pesquisa numa coleção de conhecimento – como manuais, diretrizes ou FAQ – as passagens relevantes e transmite-as ao modelo de linguagem como contexto. A resposta baseia-se assim em conteúdos atuais e específicos da empresa, e não apenas no conhecimento de treino do modelo. Isto reduz as afirmações inventadas, torna as fontes rastreáveis e permite atualizações sem retreino.

  • RAG
  • pesquisa de conhecimento
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Recuperação de informação

A recuperação de informação abrange métodos que encontram, num grande corpo de texto, os documentos ou passagens que correspondem a uma consulta e os ordenam por relevância. As abordagens clássicas, como o BM25, ponderam os termos de pesquisa consoante a frequência e a raridade com que ocorrem; as mais recentes acrescentam a semelhança semântica. Está na base dos motores de pesquisa, da pesquisa empresarial e da geração aumentada por recuperação, em que um modelo de linguagem usa as passagens recuperadas como base da sua resposta.

  • Pesquisa
  • BM25
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Compreensão de linguagem natural (NLU)

A compreensão de linguagem natural é a parte do processamento de linguagem que capta o significado de um enunciado: que intenção está por trás dele, que pessoas, locais ou datas são mencionados e qual é o seu tom? Em conjunto com a geração de linguagem natural (NLG), a NLU forma um dos dois lados do PLN. Um exemplo é um sistema de apoio ao cliente que reconhece «A minha encomenda ainda não chegou» como um pedido sobre a entrega.

  • NLP
  • Deteção de intenção
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Raciocínio multi-hop

O raciocínio multi-hop é a capacidade de um sistema de IA responder a uma pergunta através de várias inferências sucessivas, combinando muitas vezes informações de fontes diferentes. Exemplo: «Que departamento é chefiado pela pessoa responsável pelo projeto X?» exige primeiro identificar a pessoa responsável e depois o respetivo departamento. Estas perguntas são exigentes para os sistemas de pesquisa e de RAG, porque cada passo intermédio tem de ser encontrado e ligado corretamente.

  • raciocínio
  • resposta a perguntas
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