一、ai智能在线问答

AI智能在线问答

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种模拟和复制人类智能的技术。它使计算机系统能够处理和理解大量的数据，并根据这些数据做出决策和预测。AI智能在线问答是利用人工智能技术来提供快速、准确的答案和解决方案。

AI智能在线问答可以应用于多个领域。在教育领域，它可以帮助学生解答问题，提供学习指导和资源。在医疗领域，它可以提供医疗咨询和诊断建议。在客户服务领域，它可以回答客户的疑问和解决问题。在金融领域，它可以提供投资建议和风险评估。

AI智能在线问答的工作原理是通过机器学习和自然语言处理技术。它首先需要建立一个庞大的知识库，其中包含各种领域的知识和信息。然后，当用户提出问题时，系统会分析问题并从知识库中找到最相关的答案。系统还可以根据用户的反馈和评价不断优化和改进。

AI智能在线问答的优势是可以提供即时性和个性化的答案。它可以快速回答用户的问题，无需等待人工回复。同时，它可以根据用户的需求和偏好提供个性化的答案和解决方案。这样，用户可以更好地获取所需的信息和帮助。

然而，AI智能在线问答也存在一些挑战和限制。首先，它需要一个庞大的知识库来支持问题的回答。这需要大量的时间和资源来构建和维护。其次，它可能无法理解复杂或模糊的问题，或者无法提供准确的答案。此外，它还需要保护用户的隐私和数据安全。

总的来说，AI智能在线问答是一种快速、准确的解决方案，可以帮助人们获取所需的信息和解决问题。随着人工智能技术的不断发展和改进，我们可以期待AI智能在线问答在各个领域发挥更大的作用。

二、地质学在线问答？

       地质学是研究地球的物质组成、内部构造、外部特征、各层圈之间的相互作用和演变历史的知识体系，主要研究对象为地球的固体硬壳---地壳或岩石圈。作为研究地球及其演变的一门自然科学，地质学与数学、物理、化学、生物并列为自然科学五大基础学科。

三、如何搭建基于文本语义的智能问答系统？

刚好之前做过智能问答的研究和落地，从0到1给某O2O平台搭建了支撑百万级用户的智能客服系统。下面分别回答题主的三个具体问题：

1. 问答系统有哪些分类

我们可以将问答系统大概划分为5个类型，主要根据任务形式和知识库里数据的存储结构。

(1) FAQ-Bot: 基于常见问答对的问答，这也是运用最为广泛的智能问答技术。抽象出来是一个信息检索的问题，给定用户的问题，在由{问答：答案}组成的知识库中检索相似的问题，最后将与用户相似问法问题的答案作为结果返回给用户。

(2) MRC-Bot: 基于机器阅读的智能问答，一般运用在开放域的问答中。给定用户的问题，具体分成召回和机器阅读两个阶段，先从知识库中检索出可能存在答案的文档，再针对文档做机器阅读确定答案。在实际落地中也很有前景，相比FAQ-Bot用户不需要耗费很大力气构建知识库，只需要上传产品文档即可。但是目前机器阅读的准确性还不够，效果不稳定，还不能直接将机器阅读的结果作为答案返回给用户。

(3)KG-Bot: 基于知识图谱的问答，一般用于解答属性型的问题，比如“北京的市长是谁”。给定用户的问题，需要先解析成知识图谱查询语句，再到知识图谱中检索答案。这种问答一般回答的准确率非常高，但是能回答的问题也非常局限，同时构建知识图谱非常耗费人力。

(4)Task-Bot: 任务型对话，是面向特定场景的多轮对话，比如“查天气”，“订机票”。"Task oriented dialogue"在学术和工业界都已经有了很深入的研究，分成pipeline和end-to-end两种思路。在实地落地过程中，难得是如何让用户自主的灵活配置一个任务型对话场景，训练语料可能只有一两条，如何让模型能学到这个槽位？

(5)Chat-Bot: 闲聊对话，一般用于提高机器人的趣味性，比如“你是谁？”，“你是机器人吗？”等。在学术上一般基于end-to-end的方案，可以支持多轮，但是回复结果不可控。所以在实际落地中还是会转换成FAQ-Bot，预先构建一个寒暄库，转换成检索的任务。

一般作为一个商业化的智能问答系统一般上面的各种bot都会有，通过中控来做类型识别和分发。

2.如何快速得搭建一个问答系统

最简单最切合实际的落地方式是基于FAQ-Bot，目前“智能客服”等产品采用的技术也大都基于此。

而要搭建FAQ-Bot最快的方式就是通过Elesticsearch来构建，基于ES可以快速构建检索型的智能问答系统，包括“输入联想”，“相似问题检索排序”，“拼音/首字母混合检索”等常见功能。传统的ES仅支持“字面”匹配（BM25算法），最新的ES也已经支持“语义”匹配，所以可以通过深度学习模型提取问题的语义特征（例如sentence-bert），然后存入ES中。这样用户的query就可以与问题库进行“字面”匹配+“语义”匹配了。

所以基于ES已经可以快速搭建一个能用，且效果还不错的问答系统了

3.如何评估问答系统的效果

智能问答系统的评估一般会包含多个层面：

• 系统层面：cpu占用，内存占用，QPS等
• 算法层面：回答问题的准确率，召回率，精确率
• 业务层面：机器人回答满意度（用户的打分），机器人独立解决问题占比，转人工占比

之前写过基于FAQ智能问答技术的系列文章，可以参考

四、做得比较好的“智能问答系统”有哪些？

市场上做智能问答的系统其实有很多，主要看应用到哪个领域；在医疗领域左医科技的智能问答系统用的还不错，基于权威医学知识库，解决患者医疗、健康类咨询需求，覆盖内容包括医院科室位置、就医流程、健康建议、药物使用、疾病知识等。 近年来，人工智能领域中智能问答技术的兴起，医院积极从传统的医患问答方式向新型在线问答的方式转变，以加强患者在咨询过程中的便携性，借助智能问答技术，可以快速处理日常重复问题，在一定程度上减轻了人工解答压力，降低人工成本。“左医科技”的智能问答基于权威医学知识库，解决患者医疗、健康类咨询需求，覆盖内容包括医院科室位置、就医流程、健康建议、药物使用、疾病知识等。 @左手医生

五、人工智能在线问答

人工智能在线问答的发展

1: 引言

人工智能在线问答是指利用人工智能技术实现在线问答系统，为用户提供快速、准确的问题解答。随着人工智能技术的不断发展，人工智能在线问答系统在各个领域得到了广泛应用。

2: 人工智能在线问答系统的原理

人工智能在线问答系统基于自然语言处理和机器学习等技术，通过对大量的问题和答案进行训练，建立模型来实现问题的理解和答案的生成。系统通过分析用户提出的问题，将问题转化为计算机可以理解的形式，并在知识库中检索相关信息，最终生成准确的答案。

3: 人工智能在线问答系统的应用

人工智能在线问答系统在各个领域都有着广泛的应用。在医疗领域，人工智能在线问答系统可以帮助医生快速获取医学知识和诊疗方案，提高医疗效率和准确性。在金融领域，人工智能在线问答系统可以提供股票市场分析、投资建议等服务，帮助投资者做出更明智的决策。

4: 人工智能在线问答系统的挑战

人工智能在线问答系统面临着一些挑战。首先，语义理解是一个复杂的问题，需要系统具备深入理解自然语言的能力。其次，知识库的构建和维护是一个庞大的工程，需要投入大量的人力和物力。此外，用户的个性化需求也是一个挑战，系统需要能够根据用户的特定需求提供定制化的答案。

5: 结论

人工智能在线问答系统在各个领域的应用前景广阔。随着人工智能技术的不断发展，人工智能在线问答系统将会变得更加智能化和个性化，为用户提供更好的服务。

六、众享问答系统？

是一个在线问答平台。因为是一个基于互联网的问答平台，用户可以在上面提出自己的问题，并且获得社区里其他人的回答。这个系统提供了一个便捷的平台，让人们可以在这里寻求帮助和分享自己的知识。此外，还提供了一些其他特色功能，比如为用户提供相关问题的推荐、针对某些问题进行分类等等。这些功能都让这个平台更加便捷和实用。

七、ai人工智能在线问答

AI人工智能在线问答

人工智能技术的崛起和发展

在过去的几年中，人工智能（AI）技术取得了巨大的突破，对各行各业产生了深远的影响。人工智能可以模拟人类的智能行为，通过学习和适应不断改进其性能。它已经在许多领域取得了显著的成果，包括医疗保健、金融、交通和制造业。

人工智能的在线问答功能是其中一个非常有用的应用。它可以通过自然语言处理和机器学习的技术来处理用户的问题，并提供准确和及时的答案。这种功能可以广泛应用于各种领域，如客户服务、技术支持和教育。

AI人工智能在线问答的优势

AI人工智能在线问答具有许多优势。首先，它可以提供即时的响应，无需等待人工操作。这有效地节省了用户的时间，并提高了用户的满意度。其次，AI人工智能在线问答可以处理大量的问题并提供准确的答案，避免了人工操作中可能出现的错误和漏洞。此外，它还可以通过学习和适应不断提高自己的性能，提供更好的服务质量。

AI人工智能在线问答的另一个优势是它可以随时随地访问。用户可以通过各种设备，如手机、平板电脑和电脑，随时随地获取所需的信息。这使得用户可以更方便地解决问题和获取帮助。此外，AI人工智能在线问答还可以根据用户的需求和偏好提供个性化的答案和建议。

总结

AI人工智能在线问答是一个非常有用的应用，具有许多优势。它可以提供即时的响应、处理大量的问题并提供准确的答案、随时随地访问以及个性化的服务。随着人工智能技术的不断发展，AI人工智能在线问答将在各个领域发挥越来越重要的作用，为用户提供更好的体验和服务。

八、ai智能问答靠谱吗？

ai智能问答是否靠谱取决于以下几个因素：

一，机器学习模型的质量：ai智能问答的精度大部分取决于其背后的机器学习模型，这要求该模型具有足够的准确性。

二，数据质量：ai智能问答需要靠大量的数据进行训练，并且必须是高质量的数据。如果数据中存在错误、噪声或偏差等问题，则ai智能问答的准确性将受到影响。

三，自然语言处理技术：ai智能问答要解决的是自然语言理解难题。因此，使用先进的自然语言处理技术可以提高其准确性和可靠性。

四，应用场景：ai智能问答适用于各种应用场景，但它们的可靠性可能因应用场景不同而异。

总体而言，ai智能问答在某些情况下是非常可靠的，例如用于回答基本知识问题或技术支持。但在其他情况下，例如需要处理复杂语义或文化差异时，其准确性可能会降低。

九、ai智能问答实操方法？

要进行AI智能问答的实操方法，可以按照以下步骤：

选择一个开放的AI智能问答平台，例如OpenAI、IBM Watson、Microsoft Azure等等。

准备问题库和答案库。问题库是一组你想要回答的问题，答案库是对应问题的正确答案。可以从已有文本数据中提取问题和答案，也可以手动创建。

将问题库和答案库上传到所选平台，并训练AI模型。根据不同平台，训练过程可能需要设置一些参数和调整模型结构。

测试AI模型的准确性。可以输入一些测试问题，看看AI模型是否能够正确地回答问题。如果存在错误，可以修改问题库和答案库，并重新训练模型。

集成AI模型到你的应用程序或者网站。根据所选平台，可以使用提供的API接口或者SDK来完成集成。

请注意，在实际操作中，还需要考虑如何保护用户隐私、如何提高回答的准确性、如何处理未知问题等问题。

十、智能问答和chatgpt的区别？

智能问答和Chatbot GPT（Generative Pre-trained Transformer）的区别主要在于其应用场景和实现方式。

智能问答是一种基于自然语言处理技术，针对特定领域或任务（如医疗、金融等）进行知识问答的智能系统。它可以通过对海量的知识库进行建模和训练，从而能够回答用户提出的问题。智能问答旨在获取某一专业领域的信息，所以需要进行专门的知识图谱或数据库构建和维护。

Chatbot GPT则是一种基于机器学习模型的聊天机器人，它可以进行对话，以实现特定任务（如推荐商品、客服服务等）。与智能问答不同，Chatbot GPT具有更强的自主性，可以根据用户输入的信息进行推断和生成合适的回复。Chatbot GPT通常使用大规模预训练语言模型（如GPT-3），将其与对话管理器结合起来，实现人机交互。

综上所述，智能问答与Chatbot GPT在应用场景和功能上有所不同，但它们都依赖于自然语言处理技术。在实践中，这两者也可以结合使用，例如在聊天机器人中嵌入智能问答系统，以提高机器人的智能化水平。

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