📄❓ 文档问答 (Transformers.js)¶
在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现文档问答功能。文档问答允许用户针对特定文档内容提问，并从文档中获取精确答案。
基本原理¶
文档问答是自然语言处理的重要应用，它使机器能够"理解"文档内容，并针对用户的问题从文档中提取相关信息作为回答。这种技术在客户服务、学术研究、信息检索等领域有广泛应用。
Transformers.js 提供了强大的预训练模型，如 BERT 和 RoBERTa，这些模型经过特殊微调后能够执行文档问答任务。
交互式AI工具¶
以下是一个使用 Transformers.js 实现文档问答的基本示例：
如何使用¶
- 在"文档内容"框中粘贴或输入您想要分析的文本
- 在"提问"框中输入一个与文档相关的问题
- 根据文档语言选择适当的模型（中文或英文）
- 点击"提问"按钮
- 查看系统从文档中提取的答案及其置信度
支持的功能¶
- 多语言支持 - 提供中文和英文两种模型
- 上下文理解 - 模型能够理解文档中的上下文信息
- 置信度评分 - 显示答案的置信度，帮助评估回答质量
- 高亮显示 - 在原文中标记答案位置（如果可能）
支持的模型¶
在示例中，我们提供了两个预训练模型：
- DistilBERT - 轻量级英文问答模型，速度较快
- BERT-Chinese - 专门针对中文优化的问答模型
文档问答的工作原理¶
- 问题分析 - 模型首先分析用户的问题，理解问题的关键点
- 文档处理 - 然后处理文档内容，将文本分割成可管理的片段
- 上下文匹配 - 模型在文档片段中寻找与问题最相关的上下文
- 答案提取 - 最后，从相关上下文中提取最可能的答案
应用场景¶
- 智能客服 - 从产品手册和FAQ中自动回答用户问题
- 学术研究 - 从研究论文中快速提取信息
- 内容分析 - 分析长文档并回答特定问题
- 法律文件处理 - 从法律文件中提取重要信息
- 教育应用 - 辅助学习，从教材中找出答案
注意事项¶
- 文档内容不应过长，否则可能超出模型的处理能力（通常限制在约512个标记）
- 问题应该清晰明确，与文档内容相关
- 模型的回答质量取决于文档中是否包含相关信息
- 首次加载模型可能需要一些时间，特别是在网络较慢的情况下
进阶应用¶
- 添加多文档支持，允许在多个文档中搜索答案
- 集成文本分块功能，处理更长的文档
- 添加知识库功能，存储和索引多个文档
- 结合摘要功能，提供更全面的回答
- 添加提问历史记录，跟踪之前的问题和回答
通过文档问答功能，您可以更有效地从大量文本中提取关键信息，节省时间并提高工作效率。