针对知识问答匹配中存储的知识对较多，有分组的需求，可以通过es的分组查询进行相关的设置，可以控制返回的分桶数目，也可以根据实际需要进行聚合排序设置。
1 分桶检索的需求在基于索引的QA问答对匹配流程梳理的匹配原理介绍中，我们对QA的相似问进行了入库预处理，并生成了相关的特征向量。在入库时我们是针对问题进行的入库，但在实际的业务场景中，每一个类目下有很多的
# 教你如何实现一个NLP检索问答系统
在本篇文章中，我们将一起走完创建一个NLP（自然语言处理）检索问答系统的整个过程。对于刚入行的小白来说，这个任务可能显得有些复杂，但一步一步来，我们将能够轻松实现它。下面是整个流程的一个简单概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 收集数据 | 获取问答对的数据集 |
| 2. 数据预处理 | 清洗并准备数据，构建字典 |
面向具体任务的检索式问答对于面向具体任务的问答系统,目前市面上的系统维护成本较高,大部分由手写规则构成,扩展能力较差,少部分较为先进的系统采用了检索式方案,其本质是对用户问题进行分类再针对性回答,因此其核心算法是基于问句语义相似度的计算,这些方法大多使用数据驱动的方式代替传统的特征工程与手写模板。对于面向具体任务的问答系统,其设计的核心目标是专注做好一件事情,因此需要保证答句语法正确、内容准确。大
1 系统介绍搭建一个基于检索式的简单的问答系统。本项目包括：字符串操作文本预处理技术（词过滤，标准化）文本的表示（词袋模型，tf-idf, word2vec)文本相似度计算文本高效检索数据：dev-v2.0.json: 问答对，parser来提取。glove.6B: https://nlp.stanford.edu/projects/glove/， 使用d=100的词向量主要使用sklearn：h
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2024-06-05 14:48:42
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1 互联网搜索其实搜索的这个核心就是分词与PageRank算法，择日和大家讨论具体的实现，依靠PR算法，sogou 3.0的搜索结果相当不错，如果融入人工智能、数据挖掘自然语言理解等最新信息技术成果的搜索引擎，将会给用户带来了一种方便、易用、灵活的检索方式，为用户提供的是详实、准确、直接的信息。 这部分讨论几种特色搜索，概念检索是以概念为核心，这种方式一改以关键词核心的搜索模式，借助概念词典，通过
相关搜索是检索功能的一个扩展，用来告诉用户自己输入查询词的情况。如果输入错了，可能会纠错提示用户：“想找的是不是”; 或者又叫拼写检查 。另外还会在显著位置提供与输入查询词相关的其他查询词，例如百度结果页下面的提示， 而对于电商网站这两个功能会合在一起，下面分别说说我对这两个任务的理
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2024-04-29 10:13:05
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第一章 1.What is the definition of Information Retrieval? Information retrieval (IR) deals with the representation, storage, organization of, and access to information items. 2.What is the primary ...
原创
2021-08-24 09:21:54
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# NLP问答类检索技术科普
随着自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展，问答系统逐渐渗透到我们生活的各个方面，例如智能助手、在线客服和教育应用等。本文将深入探讨NLP问答类检索的基本原理、方法及其实现，特别是通过代码示例来加深理解。
## 什么是NLP问答系统？
NLP问答系统是一种利用计算机程序理解自然语言中的问题并给出答案的技术。它基于用户输入的问题，从知识库或文本中检索出最相关的信息，
原创
2024-09-20 04:31:39
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检索问答链$langchain$是一个相对新兴的框架，用于实现高效的问答系统。它结合了自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）技术，能够在各种场景下提供及时准确的回复。随着智能助手和自动化客服逐渐普及，理解和应用$langchain$的能力显得尤为重要。
在这个框架中，我们关注的核心是如何将检索与问答紧密结合，以达到高效率和高准确度的效果。为了解决这一问题，我们将从多个维度来分析和探讨。
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1. 什么是大文本？具体是什么？ 首先需要理解，ElasticSearch 建立索引完成全文检索的前提是将待检索的信息导入到 ElasticSearch 中。而有的信息对应的正文内容会非常的大，可能达到 1MB ~ 3MB 左右字节，这个内容就认为是大文本，一般我们都将该内容存储到名为 content 字段中，进而对这个 Content 字段进行全文检索&高亮显示，就会存在检索效率低下的
使用Langchain构造本地检索问答的探索与复盘
在现代人工智能和自然语言处理的快速发展下，本地检索与问答系统的构建已成为一个引人注目的领域。通过利用Langchain等开源框架，开发者们可以更加快速有效地实现这些功能。对于那些希望将信息检索与自然语言处理结合起来的开发人员来说，理解Langchain如何运作，以及它如何能够帮助我们创建本地检索问答系统是非常重要的。
> “将人工智能与数据相
本章节介绍 GC-QA-RAG 智能问答系统的核心检索技术原理，包括向量化策略、混合检索机制、RRF 融合排序等关键实现细节。
1. 检索流程概述
系统采用典型的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）三阶段架构，检索阶段的目标是：在用户提问时，结合关键词与语义理解，快速定位最相关的知识点，为后续生成高质量答案提供支撑。
检索流程如下：
用户输入问题；
系统对问题
本章节介绍 GC-QA-RAG 智能问答系统的核心检索技术原理，包括向量化策略、混合检索机制、RRF 融合排序等关键实
使用 FastGPT 和 SearXNG 构建一个融合本地知识库与联网访问能力的 AI 应用系统，系统通过 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构，结合本地私有数据与实时网络信息，实现高效、安全的智能问答服务。
论文作者：陆鑫，田一间，赵妍妍，秦兵原创作者：陆鑫1. 背景已有聊天机器人系统根据实现技术的不同，大体可分为两类：基于生成的聊天机器人和基于检索的聊天机器人。在基于生成的聊天机器人中，已有一些工作可以使得对话系统给出情感化的回复[1-5]，这些工作重点关注如何赋予对话系统像人一样的情感表达能力，而此类问题也被称为基于生成的对话情感回复问题。类似地，在基于检索的聊天机器人中，同样存在获得情感化回复的
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2023-09-11 14:07:37
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Attention机制在时序模型中的应用，已经被证明能够提升模型的性能。本文参考《Attentive pooling Networks》，该论文以时序模型输出状态设计Attention为基线（QA_LSTM_ATTENTION），提出了一种同时对问题和答案进行特征加权的Attention设计方案。本文实现了论文中基于LSTM网络结构的Attention设计，即AP-BILSTM。传统的Attent
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2024-07-29 14:42:44
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Q&A System Introduction (问答系统介绍)Q：能否根据语料库搭建一个智能客服系统（问答系统）？基于搜索的问答系统基于搜索的问答系统的解决思路：根据用户输入问题，从语料库中找到相似度最高的问题，返回相对应的答案作为回答。简单流程：基于搜索的问答系统 vs 基于知识图谱的问答系统基于搜索的问答系统的关键点：文本的表示相似度计算基于知识图谱的问答系统的关键点：实体抽取关系
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2024-05-27 16:45:02
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基于ThinkPHP框架开发的问答系统PHP源码是一款最新的问答社区系统,支持提出问题和回答问题,主要采用ThinkPHP3.2.3框架开发出来的,系统带提问积分悬赏和审核。以下内容无关：-------------------------------------------分割线---------------------------------------------本文讲解了在将代码从 .NET
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2024-05-21 17:21:33
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本文档仅供自己梳理代码时使用。目录1. 用户输入2. 进入到entity_extractor.py1）加载数据和模型路径，示例：2）加载领域actree3) 调用 build_actree3. 实体抽取函数 1) 进入到模式匹配 2) 意图预测a. 进入到tfidf_feature 提取特征 b. 计算其他特征数据归一化c. tfidf和features 进行特征融合
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2023-08-12 12:36:14
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全文检索基础-lucene全文检索是什么？我们为什么要用全文检索？一般在什么时候使用底层原理：[创建索引]，[根据索引查询]- 创建索引- 根据索引搜索 全文检索是什么？全文搜索引擎：以下统称为全文检索 全文检索概念：从全文数据中进行检索就叫全文检索，是基于文本的搜索。 Apache Lucene是一个用Java写的高性能、可伸缩的全文检索引擎工具包，它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对
