首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

QnA maker从多个知识库获得答案

QnA Maker是一种基于云计算的自然语言处理工具,它可以从多个知识库中获取答案并提供智能问答服务。下面是对QnA Maker的完善且全面的答案:

概念: QnA Maker是一种由微软提供的云计算服务,它利用自然语言处理和机器学习技术,将多个知识库中的问题和答案进行整合和管理,以便用户可以通过提问获取准确的答案。

分类: QnA Maker可以被归类为人工智能和自然语言处理领域的工具。它利用机器学习算法和自然语言处理技术,将问题和答案进行匹配和检索,从而实现智能问答的功能。

优势:

  1. 简化知识库管理:QnA Maker提供了一个用户友好的界面,可以轻松创建、编辑和管理知识库。用户可以通过简单的操作,将问题和答案添加到知识库中,并进行分类和标记,以便更好地组织和管理知识。
  2. 自然语言处理:QnA Maker利用自然语言处理技术,可以理解用户提问的意图,并从知识库中检索出最相关的答案。它可以处理复杂的问题,并根据上下文提供准确的答案,提升用户体验。
  3. 可扩展性:QnA Maker支持多个知识库的整合,用户可以将不同领域的问题和答案存储在不同的知识库中,并通过QnA Maker进行统一管理和检索。这种可扩展性使得QnA Maker适用于各种规模和复杂度的应用场景。

应用场景: QnA Maker可以应用于各种智能问答场景,例如:

  • 在企业网站或应用中提供自助式的常见问题解答服务,帮助用户快速找到答案。
  • 在客服系统中使用QnA Maker作为知识库,提供智能的自动回答功能,减轻客服人员的工作负担。
  • 在教育领域中,将教材和学习资源整合到QnA Maker的知识库中,帮助学生快速获取答案和解决问题。

腾讯云相关产品: 腾讯云提供了一系列与智能问答相关的产品和服务,以下是一些推荐的产品和产品介绍链接地址:

  1. 腾讯云智能问答(Qcloud Q&A):https://cloud.tencent.com/product/qa 腾讯云智能问答是一种基于自然语言处理和机器学习的智能问答服务,可以帮助用户快速构建智能问答系统。
  2. 腾讯云语音识别(ASR):https://cloud.tencent.com/product/asr 腾讯云语音识别是一种将语音转换为文本的服务,可以与QnA Maker结合使用,实现语音问答的功能。
  3. 腾讯云机器翻译(TMT):https://cloud.tencent.com/product/tmt 腾讯云机器翻译是一种将文本进行自动翻译的服务,可以与QnA Maker结合使用,实现多语言问答的功能。

总结: QnA Maker是一种基于云计算的智能问答工具,它利用自然语言处理和机器学习技术,从多个知识库中获取答案并提供智能问答服务。它具有简化知识库管理、自然语言处理和可扩展性等优势,适用于各种智能问答场景。腾讯云提供了一系列与智能问答相关的产品和服务,可以与QnA Maker结合使用,实现更多的功能和应用。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

人工智能学习资料及其介绍

答案数据中学习。 在当今世界,我们在日常生活中会创建大量数据。 我们发送的短信、电子邮件和社交媒体帖子,到我们用手机拍摄的照片和视频,我们产生了大量信息。...人脸检测、分析和识别 多个人站在城市街道上的图像,其中突出显示了这些人的人脸人脸检测是对象检测的一种特殊形式,可以在图像中找出人脸。...若要在 Microsoft Azure 上创建对话式 AI 解决方案,你可以使用以下服务: MICROSOFT AZURE 中的对话式 AI 服务 功能 QnA Maker 使用此认知服务,...你可以快速构建一个可以问答知识库,用它构成用户和 AI 代理之间对话的基础。...开发人员可以使用 Bot Framework 来创建机器人,并使用 Azure 机器人服务对其进行管理 - 集成后端服务(如 QnA Maker 和 LUIS)以及连接到针对 Web 聊天、电子邮件、Microsoft

59410
  • NB 的开源项目遍地开花——GitHub 热点速览 Vol.41

    作者:HelloGitHub-小鱼干 本周的 GitHub 热点速览的关键词便是 nb,也是本周特推之一的项目名字,这个功能如名字一般 nb 的项目是一个脚本,帮你处理笔记、书签、归档和知识库应用程序...除了两个 “nb” 的特推项目之外,小型 C 编译器——chibicc 及屏幕共享工具——server 也是不得了,一周获得了近 2k+ 的 star,同周优秀的项目还有微软开源的强化训练即服务——maro...1.2 “人肉” Google 账号:GHunt 本周 star 增长数:3250+ New GHunt 是一个 OSINT 工具,可使用电子邮件任何 Google 帐户提取信息。...2.2 亚马逊实验室交互工具:Diagram Maker 本周 star 增长数:1000+ New Diagram Maker 是亚马逊实验室开源的,可为任何类图数据显示交互式编辑器的库。...即使它像其他小型编译器一样可能仍属于“玩具编译器”类别,chibicc 仍可以编译多个实际程序,包括 Git, SQLite 和 libpng,而无需对已编译程序进行修改。

    1.1K30

    知识库场景下能否赶超 ChatGPT?

    最近,Meta AI 发布了大语言模型 Llama2,为大模型的开发者注入了一剂强心针,因为无论其灵活性、竞争力还是便捷性来看,都有不小的优势。...分析:在给出清晰的语料以及简单问题的情况下,两个模型都可以正确理解知识并且根据文本内容生成准确的答案。...在这里我们给出大众投资小鹏汽车的金融新闻,问一下奥迪对小鹏的投资情况,注意,这个问题不是在新闻中可以获得的信息。 Prompt You are an information retriever....这意味着两者也可以针对一些专业领域内的知识组织答案。 案例4 复杂来源的输入 在真实业务场景中,经常会遇到多种多样的文本格式。...优化吞吐量可以使用单块显卡运行多个模型。 Llama2 对文本信息的处理能力能够胜任大部分 RAG 场景类的需求,利用知识库搭配如 Milvus 等向量数据库召回相关知识文本用以提供高质量的回答。

    1.1K30

    中山大学发布无偏视觉问答数据集KRVQA,论文登上顶刊TNNLS

    具体而言,基于通过生成推理路径,图像场景图或知识库中选择一个或两个三元组进行多步推理,并通过约束使用的三元组,将知识其他偏差中分离出来,并平衡答案的分布,避免答案歧义。两个主要的约束为: 1....一个问题必须与知识库中的多个三元组相关,但仅有一个三元组与图像相关。 2. 所有的问题都基于不同的知识库三元组,但训练集和测试集拥有相同的候选答案集合。...例如,表示需要模型知识库中找到包括主语 A 和宾语 B 的三元组,并将三元组的关系 R 取出作为输出。有如下 6 个基本查询: ? :给定主语 A 和宾语 B,图像中获得它们的关系 R。 ?...:给定主语 A 和关系 R,图像中获得宾语 B。 ? :给定宾语 B 和关系 R,图像中获得主语 A。 ? :给定主语 A 和宾语 B,知识库获得它们的关系 R。 ?...:给定主语 A 和关系 R,知识库获得宾语 B。 ? :给定宾语 B 和关系 R,知识库获得主语 A。

    67820

    人脸识别、情感分析,开发者必备50个机器学习API|值得收藏

    它能帮助你在大规模数据集中快速找到你最喜欢的图像,并获得丰富的图像信息。它将图像划分成几千个类别(例如“船”、“狮子”、“埃菲尔铁塔”等),检测人脸并分析情绪,识别图像中的多国文字。...利用这一 API,可以帮助呼叫中心智能体快速找到答案,以改善客户呼叫的平均处理时间。 indico:提供文本分析(例如情感分析、Twitter 预约、情感)和图像分析(例如面部情绪、面部定位)功能。...Microsoft Cognitive Service - QnA Maker:将信息提取成会话形式。...该 API 允许开发人员使用原始算法,将多个区域(包括层次结构)串联起来,还支持使用其它平台的功能。 PredicSis:大数据中洞见趋势,通过预测分析来提高营销业绩。...包含句子聚类 API,可以将句子(比如从多篇新闻中获取的句子)或简短文本划分成多个逻辑组。 Recombee:通过 RESTful API 提供数据挖掘、语言查询和机器学习算法服务。

    2.1K30

    人脸识别到机器翻译:52个有用的机器学习和预测API

    Semantic Biomedical Tagger:有一个内置的功能来识别 133 种生物实体类型,并且能通过语义分析将其和已有的知识库系统链接起来。...LangId:能快速地任何种类的语言中提取信息,没有限定任何语言。...该 API 还允许开发者获得每一次翻译的记录、提交带有文档和风格指导的项目、跟踪翻译项目的进度并获得实时活动数据流。 链接:https://www.motaword.com/developer 6....Microsoft Cognitive Service - QnA Maker:将信息提炼成对话式的、易于浏览的答案。...该 API 允许开发者使用原始算法进行工作,并可以将多个不同的领域(包括数据的不同层次)放到一起协同,并且还能利用其它平台的功能。 19.

    2.4K10

    50种机器学习和人脸识别API,收藏好!以后开发不用找啦

    它可以帮你找到感兴趣的图像,并迅速获得丰富的注释。它将图像分为数千个类别(如船、狮子和埃菲尔铁塔),能检测相关人脸表情,并识别多种语言的印刷文字。   ...7、Microsoft Cognitive Service - Text Analytics:文本中检测情绪、关键短语、主题和语言。...9、Geneea:可以对提供的原始文本、给定 URL 中提取的文本或直接提供的文档进行分析(自然语言处理)。   ...该服务提供了多个特定领域模型,可以根据独特术语和语言进行自定义。   4、MotaWord:是一个快速的人工翻译平台。它提供超过 70 种语言的翻译。...10、Microsoft Cognitive Service - QnA Maker: 将信息提炼成对话式并易于浏览的答案

    1.4K41

    v2.2发布,CNC Fanuc、QnA 1E驱动即将到来

    数据升级最新版本中增加了 Neuron 1.x 升级至 2.x 的数据升级脚本,同时 Neuron 2.2 之后在安装包中集成了数据升级,在安装新版本时,可自动将老版本的数据升级到新版本支持,无需在安装新版本后再次配置设备以及设备点位数据...即将到来的驱动QnA 1E 驱动此驱动与现有驱动 QnA 3E 类似,主要对接三菱 PLC 中一些比较老的型号,支持以串口连接的方式进行通讯。...支持的数据类型与 QnA 3E 相同,囊括了常用的数据类型。...其他更新UI 修改导入导出至 group 列表页面,现在可以一次导入导出多个 group 的点位数据。UI 完善错误提示。版权声明: 本文为 EMQ 原创,转载请注明出处。

    31700

    50种机器学习和预测应用的API,你想要的全都有

    它可以帮你找到感兴趣的图像,并迅速获得丰富的注释。它将图像分为数千个类别(如船、狮子和埃菲尔铁塔),能检测相关人脸表情,并识别多种语言的印刷文字。...7、Microsoft Cognitive Service - Text Analytics:文本中检测情绪、关键短语、主题和语言。...9、Geneea:可以对提供的原始文本、给定 URL 中提取的文本或直接提供的文档进行分析(自然语言处理)。...该服务提供了多个特定领域模型,可以根据独特术语和语言进行自定义。 4、MotaWord:是一个快速的人工翻译平台。它提供超过 70 种语言的翻译。...10、Microsoft Cognitive Service - QnA Maker: 将信息提炼成对话式并易于浏览的答案

    1.6K20

    50种机器学习和预测应用的API,你想要的全都有

    它可以帮你找到感兴趣的图像,并迅速获得丰富的注释。它将图像分为数千个类别(如船、狮子和埃菲尔铁塔),能检测相关人脸表情,并识别多种语言的印刷文字。...7、Microsoft Cognitive Service - Text Analytics:文本中检测情绪、关键短语、主题和语言。...9、Geneea:可以对提供的原始文本、给定 URL 中提取的文本或直接提供的文档进行分析(自然语言处理)。...该服务提供了多个特定领域模型,可以根据独特术语和语言进行自定义。 4、MotaWord:是一个快速的人工翻译平台。它提供超过 70 种语言的翻译。...10、Microsoft Cognitive Service - QnA Maker: 将信息提炼成对话式并易于浏览的答案

    1.5K70

    真假唯一数

    今天说说在面试过程中面试官在问这个问题时最想得到怎样的答案。 大部分编程语言都提供了唯一数生成函数,可惜大部分并不好用,原因是使用条件不符合使用场景。...对于php-fpm来说,每个请求都独占一个进程,一个进程会串行的处理多个请求。所以通过进程编号+微秒看上去能生成唯一ID。但深究之后发现并不靠谱。...1秒等于100万微秒,现在问题会变成一个进程能在百万分之一秒内处理多个请求吗?答案是可以的,用当前最普通的CPU来说,单核心1秒就可以计算20亿次,1微秒可以计算2千次。...操作系统调度的角度来说,2千次同时处理到一个进程的两个请求是完全可能的。所以又变成了依赖时间的一个参数,这种方案也不可取。...LOCK TABLES id_maker; //拿到id select id from id_maker; //加1更新 update id_maker set id=id+1; UNLOCK id_maker

    60820

    快速支持客户知识库的核心优势是什么?

    问题的答案获得应该是快速的、有用的知识库就能满足这个要求。 1. 快速 24/7 支持客户知识库的核心优势在于它可以 24/7 全天候运行,因此您可以任何地方、任何设备访问和获取信息。...让我们以Baklib及其知识库为例。网站访问者可以直接搜索框重找到他们感兴趣的任何内容,不需要漫长的等待时间。2. 更高的生产力水平知识库的基本好处之一是它可以提高您的客户支持团队的生产力。...通过将所有重要信息集中在一个知识中心,您的员工可以快速有效地找到他们需要的任何答案,并与客户共享。反过来,用户可以通过有关如何解决查询的可操作指南获得及时响应。...广义上讲,一个全面的存储库可以帮助您两个方面完善您的客户保留计划:即时性:当客户想要获得以前的信息时,用户友好的知识库使他们能够按照自己的节奏自行挖掘细节。...分析客户经常遇到困难的地方这是知识库的许多其他好处之一。虽然您也可以以任何其他格式共享有用的材料,但它不会让您获得通过实施知识库软件可以获得的见解。

    25610

    明略科学院提出HAO交互问答系统:无需大量训练数据,兼顾“快速响应”和“场景落地” | CIKM 2021

    具体而言,HAO交互问答系统能够通过知识库问答技术快速获取问句的答案路径,并利用自研的文本生成方法将其生成文本后展示到界面,便于用户理解问题答案。...同时在答案图谱上选择一个或多个节点(按住ctrl键,并点击鼠标左键)后点击右键,系统会高亮显示这些节点的图谱路径,同时会返回由该图谱路径生成的答案文本和语音。...另外,HAO交互系统的有效性通过分析系统收集的用户问答日志得到了验证,获得了较满意的结果。 1 超越“主流”的交互问答系统 目前,主流的知识库问答方法有两种——基于语义解析的方法和基于信息抽取的方法。...知识问答 本文通过采用目前流行的信息抽取方式[2]并结合语法规则,实现了一种通用的基于Neo4j图数据存储的知识库上的识问答方法,该方法同时加入了词嵌入语义特征(如Direction Skip-Gram...该方法主要包括指四个步骤:识别问题中的实体、将实体链接到知识库、候选答案路径排序、文本生成。

    59020

    「镁客·请讲」准确率高达97%,AI问答机器人如何实现从 B端到 C端的跨越?

    目前,他们已经和包括东软、如家、华住、工行、海尔、国家电网等近两万家企业建立了合作,业务范围覆盖了金融、证券、IT、互联网、通讯、政务、酒店、消费品、电商等30多个领域。...云问科技当前的业务主要分为三个方向: 1.线上智能客服; 2.企业内部智能助手,帮助企业在内部搭建类似于Siri、进行业务咨询和调用的智能系统; 3.智能问答解决方案,将智能问答服务线上搬到线下,为智能机器人...为了正确理解用户的意图并准确回答,云问科技后台共设置了三个库,分别是语义库、寒暄库和知识库。...其中,语义库主要负责对用户语义的理解,寒暄库则是满足和用户交流的需求,而知识库由云问科技和客户一起提供,它所做的是对具体业务知识的回答。 茆传羽告诉记者,目前云问科技的语义识别准确率已经达到了97%。...欢迎做客【镁客·请讲】,栏目合作请发送邮件至:post@im2maker.com

    60230

    构建知识库时,如何避免最常见的几个错误?

    在每篇知识库文章中包含几个相关答案的列表也将帮助您的用户更轻松地导航到他们需要的内容。3....隐藏您的联系信息由于将所有可能正在搜索答案的网站访问者直接引导到您的知识库很重要,因此清楚地展示您的联系方式也很重要,以便他们在找不到答案时可以联系您的客服。...撰写不方便阅读的知识库文章您的知识库的主要目的是为客户的问题提供答案,从而节省您和他们的时间,以便他们无需等待和询问任何人即可获得答案。在创建知识库内容时,您需要牢记这一点。...如果你真的需要写一篇更长的知识库文章,你需要确保使用足够的间距,并将它分成段落和部分,以便于阅读和浏览。6. 将两个或多个答案放在一篇知识库文章中这也是一个很常见的错误!...这是非常错误的,因为当您在一篇知识库文章中列出十几个这样的答案时,您会增加用户在搜索答案时花费的时间,并且您会增加用户在阅读时错过的正确答案,甚至放弃致电您的客服人员。7.

    63320

    Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

    该方法将从用户查询中退后一步,以便更好地问题中获得概述。LLM将根据用户查询生成更通用的问题。 下面是原始查询和后退查询的示例。...这两个查询将用于提取相关文档,将这些文档组合在一起作为一个上下文,提供给LLM生成最终的答案。...多步查询的目标是改进查询,使其与主题更加相关,从而数据库中检索更多相关的文档。...这些提取的文档通过交叉编码器传递,获得与初始查询的相似度分数。然后对相关文档进行排序,并选择前5名作为LLM返回结果。 为什么需要挑选前5个文档?因为需要尽量避免矢量数据库检索的不相关文档。...当你在使用RAG时,并且没有得到正确或详细的答案,可以使用上述查询扩展方法来解决这些问题。希望所有这些技术可以用于你的下一个项目。 作者:Wayan Wardana

    70710

    下一代信息服务新风口:以自然语言为基本输入方式的问答系统综述(附两篇论文)

    用户问句的语义理解包含词法分析、句法分析、语义分析等多项关键技术,需要从文本的多个维度理解其中包含的语义内容。...基于模式匹配的方法往往先离线地获得各类提问答案的模式。在运行阶段,系统首先判断当前提问属于哪一类,然后使用这类提问的模式来对抽取的候选答案进行验证。...一般来讲,社区问答的核心问题是大规模历史问答对数据中找出与用户提问问题语义相似的历史问题并将其答案返回提问用户。...目前,很多研究工作在已有检索框架中针对这一问题引入单语言翻译概率模型,通过 IBM 翻译模型,海量单语问答语料中获得同种语言中两个不同词语之间的语义转换概率,从而在一定程度上解决词汇语义鸿沟问题。...基于这样的结构化知识,问答系统的任务就是要根据用户问题的语义直接在知识库上查找、推理出相匹配的答案,这一任务称为面向知识库的问答系统或知识库问答。

    1K20
    领券