🧩 问答系统 (Transformers.js)¶

在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现一个问答系统。这个系统能够基于提供的上下文信息，回答用户的问题，找出最准确的答案。

基本原理¶

问答系统（Question Answering）是自然语言处理的一个重要任务，它的目标是回答用户以自然语言提出的问题。特别是上下文式问答（Context-based QA），系统需要从给定的文本段落中找出问题的答案。

现代问答系统主要基于预训练语言模型，如BERT、RoBERTa、DeBERTa等。这些模型通过理解问题和上下文之间的关系，定位最可能包含答案的文本片段。

交互式AI工具¶

以下是一个使用 Transformers.js 实现问答系统的基本示例：

如何使用¶

打开工具后，模型会自动加载（首次加载可能需要一些时间）
在"上下文内容"框中输入或粘贴一段文本，作为问答的参考内容
在"问题"框中输入你想问的问题
点击"寻找答案"按钮
查看系统从上下文中提取的答案以及相关详细信息
可以使用预设示例或点击示例区域中的文本进行快速测试

支持的功能¶

基于上下文的问答 - 从给定文本中提取答案
多语言支持 - 同时支持中英文等多种语言的问答
答案高亮 - 在原文中高亮显示找到的答案
置信度评分 - 显示模型对答案的确定性
候选答案 - 提供多个可能的答案选项
详细分析 - 提供模型决策过程的详细信息
预设示例 - 提供多个测试用例方便体验

支持的模型¶

在上面的示例中，我们使用了 mMiniLMv2-L12-H384-distilled-squad2 模型，这是一个小型的多语言问答模型。它具有以下特点：

多语言支持 - 能够处理包括中文、英文在内的多种语言
蒸馏优化 - 通过知识蒸馏技术使模型体积更小、推理更快
SQuAD训练 - 在SQuAD数据集上训练，该数据集是问答领域的标准基准
上下文理解 - 能够理解问题和上下文之间的关系
较小的模型体积 - 适合在浏览器环境中运行

应用场景¶

智能客服 - 基于FAQ或产品文档回答客户问题
教育辅助 - 帮助学生从教材中找到问题的答案
内容总结 - 从长文本中提取关键信息回答特定问题
文档查询 - 在技术文档或法律文件中查找特定信息
数据分析报告 - 从报告中提取关键数据和发现
新闻摘要 - 从新闻文章中回答"谁、什么、何时、何地、为什么"等问题
研究辅助 - 帮助研究人员从论文中快速找到相关信息
知识库检索 - 作为知识库前端，提供精确的问答服务

进阶应用¶

开放域问答 - 扩展为无需预定义上下文的问答系统
多轮对话 - 支持基于上下文的多轮问答交流
知识图谱集成 - 结合结构化知识提供更准确的答案
文档检索集成 - 从大型文档集合中自动检索相关段落
可解释性增强 - 提供更详细的答案推理过程
个性化调整 - 根据特定领域知识微调模型

这个问答系统展示了如何使用 Transformers.js 在浏览器中构建智能文本理解应用，能够帮助用户快速从大量文本中提取有价值的信息，提高信息获取效率。