引言智能问答系统的技术演进自然语言处理技术已经取得了突破性进展, 这让智能问答系统从依靠规则匹配的初级阶段, 一举跃升到了基于深度学习的语义理解新时代。凭借它那丰富的生态库比如NLTK、spaCy等, 还有它简洁的语法特性,从而成为了大家构建智能问答系统时的首选语言。这篇文章将把智能机器人问答里面最核心的技术栈进行一个系统的、详细的解析, 这个解析的过程会涉及到多个方面, 具体包括对数据的预处理工作、选择合适的模型、把这些部分集成到一个系统里, 以及对整体进行优化的策略, 这么做就是给那些搞开发的人提供一份非常全面的指导, 这份指导能够让大家从理论层面一直到实际操作的每一个细节都有清晰的把握和理解。一、智能问答系统得以顺利运转的技术基石之中, 第一部分所阐述的内容为自然语言处理技术, 该项技术构成了该系统的核心模块。智能问答系统最核心的工作内容, 是搞清楚用户问的话是什么意思, 还有想要干什么。在这个软件里, NLTK和spaCy这两个工具, 提供了最基础的词语分析和句子结构分析的功能。而基于的那些准备好的预训练模型, 比如像BERT这样的模型, 能够非常高精度地理解话语背后的含义。举个例子来说, 就是使用Face这个网站里的库, 来加载那些已经训练好的模型:from transformers import pipeline# 加载预训练的问答模型qa_pipeline pipeline(question-answering, modeldeepset/bert-base-cased-squad2)context Python是一种解释型编程语言支持面向对象编程。question Python属于哪种编程范式result qa_pipeline(questionquestion, contextcontext)print(result[answer]) # 输出面向对象编程这个代码展示了怎么利用已经预的训练好的模型来直接提取存在于上下文里边的答案, 不过在真实的运用场景里面, 是需要跟属于特定领域的数据结合起来进行微调的, 目的是为了提升最终的结果的准确性的。1.第二部分是关于机器学习以及深度学习这两个方面的具体框架内容。针对那些复杂的场景, 比如多轮对话, 或是跟上下文有关联的处理, 我们需要去构建专门的模型。系统里头提供了灵活的构建能力。举个例子, 我们可以用来实现那种基于LSTM的意图分类模型。import torchimport torch.nn as nnclass IntentClassifier(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim):super().__init__()self.embedding nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)self.lstm nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim)self.fc nn.Linear(hidden_dim, output_dim)def forward(self, text):embedded self.embedding(text)output, (hidden, cell) self.lstm(embedded)return self.fc(hidden.squeeze(0))# 参数初始化需根据实际数据调整model IntentClassifier(vocab_size10000, embedding_dim128, hidden_dim256, output_dim10)这个模型是通过LSTM来捕捉序列特征的, 因为这个特性, 所以它是适用于短文本分类任务的, 但是需要配合大规模的标注数据进行训练。二、系统架构方面的设计问题, 还有具体去怎么实现这个路径, 这里会展开讲讲, 先说个2.1, 专门讲模块化这一块的架构设计。智能问答这一系统, 往往是需要包含有下述的这些模块的。以Flask框架作为实例, 来进行轻量级的问答服务的构建工作。from flask import Flask, request, jsonifyapp Flask(__name__)app.route(/ask, methods[POST])def ask():data request.jsonquestion data[question]# 调用语义理解模块intent classify_intent(question) # 需实现意图分类函数# 检索知识库answer retrieve_answer(intent, question) # 需实现答案检索函数return jsonify({answer: answer})if __name__ __main__:app.run(host0.0.0.0, port5000)这个结构, 它是支持那种横向延伸能力的, 你可以把每一个模块, 都通过微服务的方式给它拆分开。2.在第2部分当中, 关于构建知识库所采用的策略进行阐述。知识库质量的高低, 直接对问答功能的表现产生关联作用。当前普遍采用的方式, 主要包括如下几点:示例使用检索文档片段from elasticsearch import Elasticsearches Elasticsearch()def search_docs(query):body {query: {multi_match: {query: query,fields: [title, content]}}}res es.search(indexdocs, bodybody)return [hit[_source][content][:100] ... for hit in res[hits][hits]]三、性能优化与实战建议3.1 模型轻量化与部署在生产环境下面对实际运行的时候, 务必要让模型的精准度和计算的速度得到一个合理的平衡。具体的操作手段和办法主要有如下这些:把ONNX这个模型进行转换, 然后做推理。import torchfrom transformers import BertForQuestionAnswering# 导出PyTorch模型为ONNX格式model BertForQuestionAnswering.from_pretrained(bert-base-uncased)dummy_input torch.randint(0, 1000, (1, 32)) # 模拟输入torch.onnx.export(model, dummy_input, bert_qa.onnx)# 使用ONNX Runtime推理import onnxruntime as ortsess ort.InferenceSession(bert_qa.onnx)outputs sess.run(None, {input_ids: dummy_input.numpy()})3.2 多轮对话管理因为需要去维护那个上下文的状态, 所以必须去做多轮对话这件事。可以通过用这些方式中的方法, 来把这个事情给实现。示例基于Redis的上下文管理import redisr redis.Redis(hostlocalhost, port6379, db0)def save_context(user_id, context):r.hset(fuser:{user_id}, mappingcontext)def get_context(user_id):return r.hgetall(fuser:{user_id})四、在关于行业应用与未来趋势这一部分的内容里, 我们先是把典型的应用场景作为第四点的第一小节进行详细阐述, 接着在第四点的第二小节中深入探讨了技术发展的实际趋向, 而在文章的结尾处, 则对如何构建一个具备高度可扩展性的智能问答生态系统进行了总结性的说明。在开发智能机器人的问答系统的时候, 大家需要考虑两个方面的事情, 一个是技术的深度要够, 另一个是工程实践的环节也要处理好。做开发的这些人呢, 应该从具体的业务场景出发, 去挑选合适的模型和架构, 然后通过不断地迭代和优化来提升使用体验。在未来的日子里面, 因为大语言模型这个东西会越来越普及, 所以问答系统会朝着更加自然以及更加精准的方向去发展, 而生态的开放性则会在这一过程中持续地提供强有力的支撑和帮助。这篇文字的总字数大概是在3200个字左右。