1. 背景介绍
随着互联网和信息技术的飞速发展,人们获取信息的方式和途径也发生了巨大的变化。传统的搜索引擎已经无法满足用户对于更精准、更个性化、更智能的信息获取需求。问答系统作为一种能够直接回答用户问题的智能系统,应运而生,并逐渐成为信息检索领域的研究热点。
早期的问答系统主要基于模板匹配和关键词匹配等方法,其回答准确率和效率都比较低。近年来,随着深度学习技术的兴起,基于深度学习的问答系统取得了显著的进展。其中,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)模型成为了问答系统领域的重要研究方向之一。
RAG模型结合了检索和生成两种技术,能够有效地利用外部知识库,提升问答系统的准确率和效率。知识图谱作为一种结构化的知识库,能够提供丰富的实体、关系和属性信息,为RAG模型提供了重要的知识来源。
1.1 问答系统的发展历程
问答系统的发展大致可以分为三个阶段:
- 基于规则的问答系统:主要依靠人工编写的规则和模板,匹配用户的问句,并给出相应的答案。这类系统回答准确率低,可扩展性差。
- 基于信息检索的问答系统:利用信息检索技术,从大规模语料库中检索相关文档,并从中提取答案。这类系统回答准确