如何搭建问答机器人_云原生数据库 PolarDB(PolarDB)-阿里云帮助中心

本文介绍了问答机器人的概念，以及搭建问答机器人的流程。

概念

问答机器人是一种基于人工智能技术的智能对话系统，旨在模拟人类的问答过程，回答用户提出的问题。它通过自然语言处理、知识图谱和机器学习等技术，将用户的问题转化为可计算的形式，并通过分析和理解问题的语义，提供准确、有用的回答。

问答机器人的应用场景非常广泛。诸如：

在客户服务领域，用于自动回答用户常见问题，提供即时的帮助和支持。
在教育领域，用于提供在线学习和教育服务，回答学生的问题和解释知识点。
在智能助理领域，用于提供个性化的建议和信息，帮助用户做决策。

此外，问答机器人还可以应用于搜索引擎和知识库，帮助用户快速找到所需的信息。

搭建流程

创建问答数据表

创建问答数据表的SQL语句如下：

CREATE TABLE enterprise_context(
    id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
    content text DEFAULT NULL COMMENT '内容',
    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB COMMENT='文本数据';

插入问答数据

插入问答数据的SQL语句如下：

INSERT INTO enterprise_context(id,content) VALUES
(1,'中科软科技股份有限公司（英文：Sinosoft Company Limited，上市公司，证券简称：中科软，证券代码：603927  ）是中国科学院软件所实施知识创新试点工程的产物，是研究所技术研究及开发主体转制的结果。中科软科技股份有限公司总部设在北京，注册资金59360万元，是专门从事计算机软件研发、应用、服务的智能密集型高新技术企业。'),
(2,'中科软科技以大型应用软件开发和计算机系统集成为核心，集自主开发的行业通用软件产品、网络信息安全软件产品、大型网络应用软件组合平台、中间件软件产品及应用工具于一体，涵盖了系统软件、支撑软件、建筑智能化工程、行业应用软件等各个层次，并可为大型应用系统工程提供全方位支持。')

创建向量表

创建向量表的SQL语句如下：

/*polar4ai*/CREATE TABLE vector_table(
  id bigint,
  content text, 
  content_vector vector_768, 
  primary key(id)
);

问答数据向量化

将问答数据向量化的SQL语句如下：

/*polar4ai*/select id, content from predict(model _polar4ai_text2vec, select id,content from enterprise_context) 
with (
  x_cols='content',
  primary_key='id',
  mode='async',
  vec_col='content_vector'
)
into vector_table;

其中，_polar4ai_text2vec为问答数据转向量模型，目前仅支持输出768维向量。with()中的参数说明如下：

参数	说明	示例值
primary_key	向量表的主键。	id
x_cols	用于存储文本的字段。	content
mode	文档数据的写入模式。目前仅支持async（异步）模式。	async
vec_col	向量表中存储向量的字段。	content_vector

问答预测

进行问答预测的SQL语句如下：

/*polar4ai*/SELECT * FROM predict(model _polar4ai_db_search,SELECT '中科软证券代码是多少?'
) with(
  index_name='vector_table',
  content_column_name='content',
  vec_column_name='content_vector',
  top_k=3,
  score_threshold=0.01
);

其中，_polar4ai_db_search为NL2SQL和文本向量检索融合查询模型。with()中的参数说明如下：

参数	说明	示例值
index_name	向量表名称。	vec_table
content_column_name	向量表中的文本字段。	chunks
vec_column_name	向量表中的向量字段。	vecs
top_k	将查询结果排序后，输出前k个查询结果。	3
score_threshold	向量检索匹配度阈值。取值范围为0~1。	0.01