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基于生成式人工智能的问题解答 API

什么是答疑?

问题解答就是让人工智能自动回答问题。您也可以给人工智能模型提供一些背景信息,帮助它回答问题。生成式人工智能模型,如 GPT-5、GPT-4、GPT-OSS 120B、LLaMA 3、Yi 34B 和 Mixtral 8x7B,都非常擅长进行问题解答。

例如,设想您想问以下问题:

How to bake some bread?

人工智能可能会这样回答

1. Grease a clean, dry bread pan with butter.
2. Stir 1 envelope dry active yeast to 1/4 cup warm water in a large bowl. Let the yeast bloom for 10 minutes, or until dissolved, then add 1 teaspoon salt, 1 teaspoon honey, and 1/2 cup unsalted butter.
3. Add 3 1/2 cups strong flour and mix well, then wait to process your dough for 3 minutes.
4. Add an ounce of water and mix well. If the water was not already warm enough to make a dough (i.e., it was not warm to the touch) then add a warm to hot bowl of water to the machine. Stir continuously for 3 minutes.
5. Turn your dough out onto a clean sheet of plastic wrap and fold over.
6. Cover with another piece of plastic wrap and place in a warm corner of your kitchen.

现在,也许您想向人工智能提供特定的高级数据,并就此提问(也称为 "上下文"):

All NLP Cloud plans can be stopped anytime. You only pay for the time you used the service. In case of a downgrade, you will get a discount on your next invoice.

您不妨提出以下问题

When can plans be stopped?

答案是

Anytime

您可能还想回答有关大量内部领域知识的问题。在这种情况下,您需要阅读我们关于语义搜索 + 生成式人工智能(也称为 RAG)的专门文章: 在此阅读.

回答问题

为什么使用答疑?

问题解答在 "现实世界 "中也能派上用场。下面是几个例子。

合同问题

每天都有越来越多的人使用聊天机器人来回答客户和内部合作者的问题。想象一下,客户正在询问有关合同的法律问题。您完全可以使用问题解答模型,并将合同作为上下文。

产品问题

下面是另一个与聊天机器人相关的例子。想象一下,合作者有一个关于产品的技术问题。为什么不为他提供一个自然语言界面,让他的生活更轻松呢?

医疗保健咨询和诊断支持

生成式人工智能可以协助医生和医疗保健专业人员,提供快速、便捷的医疗咨询或诊断支持。通过分析用户输入的症状和病史,人工智能可以生成一份可能的病症清单,并提出下一步治疗建议或建议看专科医生。虽然人工智能不能取代专业医疗建议,但它可以作为初步咨询的重要工具,尤其是在医疗服务不足、医疗服务提供者稀缺的地区。此外,它还可以帮助医疗专业人员了解最新的研究成果和医疗指南,从而提高医疗质量。

教育辅导和援助

在教育领域,生成式人工智能可以充当私人教师,为学生提供讲解、额外的学习资源以及量身定制的作业反馈。对于从数学到语言学习的各种学科,人工智能可以适应学生的学习进度和风格,提供个性化的问题解答,澄清疑惑,并以不同的方式解释概念,直到学生理解为止。这可以实现个性化教育的民主化,让学生无论身处何地或经济条件如何,都能获得高质量的教育支持。

NLP 云的问题解答 API

NLP Cloud 基于 Deepset 的 Roberta Base Squad 2、GPT-OSS 120B、LLaMA 3、Mixtral 8x7B、Yi 34B 等高级模型,提出了一个问题解答 API,让您可以开箱即用地进行问题解答。这些型号是 GPT-5 和 GPT-4 的很好替代品。Roberta 模型的响应时间(延迟)非常好,而生成模型在这项任务上的准确性也令人印象深刻。您既可以使用预训练模型,也可以训练自己的模型,或上传自己的自定义模型!

更多详情,请参阅我们的问题解答文档 这里. 有关高级用法,请参阅文本生成 API 端点 这里. 轻松测试问题答案 在我们的操场上。

在本地测试问题解答是一回事,但在生产中可靠地使用它又是另一回事。有了 NLP Cloud,您就可以同时做到这两点!

常见问题

生成式人工智能如何在问题解答系统中发挥作用?

问题解答系统中的生成式人工智能通过使用在大型数据集上训练过的模型来预测和生成基于输入问题的文本答案。它分析问题的上下文和语义,然后合成与所学信息相一致的回答,基本上是模拟人类的回答。

基于规则的人工智能答题系统和生成式人工智能答题系统的主要区别是什么?

基于规则的人工智能答题系统依赖于一套预定义的规则和逻辑,从一组固定的信息中生成答案,这使得它们在范围和适应性方面受到更多限制。与此相反,生成式人工智能系统使用机器学习模型来理解大量数据并动态生成答案,使其能够生成更细致入微、与上下文更相关的答案。

生成式人工智能能否理解对话中的上下文?

是的,生成式人工智能可以通过分析词序和利用训练有素的模型来推断含义,从而在一定程度上理解对话的上下文。但是,它的理解仅限于它所训练的数据模式,可能无法像人类一样完全掌握细微差别。

生成式人工智能如何处理模棱两可的问题?

生成式人工智能在处理模棱两可的问题时,通常会利用输入数据中的上下文及其训练有素的模型来推断最有可能的答案,或根据训练过程中学到的模式生成多个似是而非的回答。如果模棱两可的问题仍然存在,它可能会生成反映不确定性的答案或要求澄清。

使用生成式人工智能回答问题有哪些局限性?

生成式人工智能受限于对已有数据的依赖,这可能导致答案过时或有偏差,而且它很难深入理解上下文或准确解释模棱两可或高度具体的查询。此外,它还可能生成看似合理但与事实不符的答案,即 "幻觉"。

如何在生成式人工智能问题解答系统中管理偏见?

生成式人工智能问题解答系统中的偏差可以通过在多样化、平衡的数据集上训练模型,并采用能够识别和减少偏差模式或输出的算法来控制。此外,对模型的持续监控和更新,以及道德准则和人工监督,在最大限度地减少偏见方面发挥着至关重要的作用。

如何评估问题解答的准确性?

为了评估问题解答的准确性,人们通常使用精确度、召回率、F1 分数等指标,将系统的答案与一组已知的正确答案(基本真实答案)进行比较。此外,通常还会进行人工评估,以评估答案的质量和相关性,同时考虑自动指标无法捕捉的细微差别和复杂性。

你们的人工智能应用程序接口支持哪些语言的问题解答?

我们支持 200 种语言的问题解答

我可以免费试用你们的问题解答 API 吗?

是的,与 NLP Cloud 上的所有模型一样,问题解答 API 端点可以免费测试

在回答问题的过程中,您的人工智能应用程序接口是如何处理数据隐私和安全问题的?

NLP Cloud在设计上注重数据隐私:我们不会记录或存储您对我们API所做请求的内容。NLP Cloud符合HIPAA和GDPR标准。