✅系统架构 本系统采用了经典的MVC架构模式,通过高内聚低耦合的设计,确保了系统的可维护性和扩展性。前端通过直观的界面与用户互动,后台则通过Flask提供API支持,处理用户请求并返回准确答案。 ‼️通过以上技术的结合,我们设计的基于知识图谱的智能问答系统,能够显著提升用户查询的准确度,并提供深层次的信息推理与回...
本文设计了一种基于知识图谱的智能问答系统,通过本体层构建、数据爬取、数据存储等步骤构建知识图谱,并采用BERT+BiLSTM+CRF模型和BERT+TextCNN模型进行命名实体识别和用户意图识别。最后,使用Flask封装后台API,提供灵活和个性化的服务。关键词:知识图谱;问答系统;用户意图识别;BERT;BiLSTM;CRF;TextCNN;Flask 1. 引言 ...
我想大家肯定看过很多关于自然语言处理(简称:NLP)技术方面的书籍或者论文,但在这里我不会详细叙述NLP技术方面的知识,而是想通过产品化思路结合NLP相关技术来搭建一个基础版的问答系统。本文通过基于问答对的问答型机器人作为引入,逐步分解其设计流程,用通俗易懂的语言描述问答型机器人的产品设计思路。 好了,现在进入正题...
智能问答系统的架构设计是一个复杂而精细的过程,需要综合运用自然语言处理、深度学习、知识图谱等多种技术。通过合理的架构设计和技术选型,可以构建出高效、准确、易用的智能问答系统,为用户提供更加便捷和个性化的服务体验。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,智能问答系统将在更多领域发挥重要作用,成为推动数...
设计架构:首先,我们需要设计智能问答系统的架构,包括用户交互界面、问题解析模块、答案生成模块等。 接入OpenAI API:将设计的架构与OpenAI API进行对接,调用其提供的问答功能接口,实现问题解析和答案生成的功能。 系统实现:在对接OpenAI API后,进行系统实现,包括前端界面开发、后端逻辑实现、接口调用等。
一、智能问答系统原理 智能问答系统的核心原理基于自然语言处理(NLP)技术,主要包括以下步骤: 问题解析:系统首先对用户输入的问题进行解析,理解其含义和上下文关系。这涉及到分词、词性标注、实体识别等预处理操作。 信息检索:根据问题内容,系统从大量数据中检索出与问题相关的信息。这通常依赖于构建完善的知识库和高效的...
传统的问答系统通常采用简单的关键词匹配模式,往往无法准确理解用户的真实意图,难以提供准确的答案。本文设计了一种基于知识图谱的智能问答系统,通过本体层构建、数据爬取、数据存储等步骤构建知识图谱,并采用BERT+BiLSTM+CRF模型和BERT+TextCNN模型进行命名实体识别和用户意图识别。最后,使用Flask封装后台API,提供灵活和...
1、服务解耦:经过服务解耦设计,智能客服核心的服务组件可拆成ES服务、bert embedding服务、机器人服务,教育中心服务,监控服务四大模型,各服务模块采用 a、ES服务:ES服务主要用于存储知识库、文本召回、向量点积计算、知识库更新、数据匹配等,是智能客服中的核心组件 ...
基于人工智能的智能问答系统设计与实现 1. 智能问答系统的背景和意义 智能问答系统是一种基于人工智能技术的应用,旨在通过自动回答用户提出的问题,提供准确、及时、个性化的信息服务。随着信息技术和互联网的快速发展,人们对于获取知识和解决问题的需求也越来越迫切。传统搜索引擎虽然可以提供大量信息,但用户需要自行筛选和...
2、基于 AI Agent 智能体的新架构设计方案 AI Agent 智能体由大模型推理能力、Planning 规划能力、Tools 工具使用能力、Action 行动能力、Memory 记忆能力构成,如下图所示: 从上图我们可以看到,一旦我们为 AI Agent 智能体配备了适当的工具,它便能借助大模型的推理能力,独立地进行规划和行动。因此,我们首先需要解决...