1.FAQ问答引擎

FAQ问答引擎是一种传统的问答机器人引擎，它基于NLP算法研发，为用户提供高泛化性、灵活拓展的QA对匹配引擎。FAQ通常以{1条标准问 + 1 条标准答案 + n条相似问}的结构将语料存储在FAQ语料库中（如mysql、ElasticSearch）。

在FAQ问答引擎中，当用户提出一个问题时，系统会从所有标准问和相似问中混合召回出top N条（如bm25召回算法）。然后，把所有相似问映射成标准问，去重，再映射到对应的标准答案。最后，通过精排算法，选出分数最高的的答案返回给用户。

基础课16——FAQ 问答引擎-CSDN博客文章浏览阅读995次，点赞23次，收藏19次。智能客服FAQ问答引擎是一种基于人工智能技术的问答系统，旨在自动回答用户的问题和解决常见问题。这种引擎利用自然语言处理技术和机器学习算法来理解用户的问题，并从预先定义的常见问题列表中匹配最佳答案。https://blog.csdn.net/2202_75469062/article/details/134697589?spm=1001.2014.3001.5501

2.任务型问答引擎

任务问答引擎在智能客服系统中负责多轮对话的对话流设计、意图的管理、任务流的执行等功能。能够高效地进行意图识别与任务解析，实现多轮对话的流程设计，并驱动多轮会话任务的高效完成。

基础课17——任务问答引擎-CSDN博客文章浏览阅读927次，点赞27次，收藏22次。任务问答引擎在智能客服系统中负责多轮对话的对话流设计、意图的管理、任务流的执行等功能。能够高效地进行意图识别与任务解析，实现多轮对话的流程设计，并驱动多轮会话任务的高效完成。https://blog.csdn.net/2202_75469062/article/details/134720024?spm=1001.2014.3001.5501

 3.表格问答引擎

表格问答引擎是一种针对结构化二维表的知识问答引擎，它可以基于表格内容快速抽取信息，并回答用户提出的问题。表格问答引擎的核心技术包括自然语言处理和机器学习等，它通过对表格数据的处理和分析，能够实现自动化问答的目的。

在使用时，只需要导入一张表格，当访客询问与表格相关的问题时，机器人便能根据表格中的信息给出相应的回答。它以行和列为索引，最终定位到具体的单元格，找到能够回答问题的答案。

基础课18——表格问答引擎-CSDN博客文章浏览阅读1.6k次，点赞43次，收藏24次。表格问答引擎是一种针对结构化二维表的知识问答引擎，它可以基于表格内容快速抽取信息，并回答用户提出的问题。表格问答引擎的核心技术包括自然语言处理和机器学习等，它通过对表格数据的处理和分析，能够实现自动化问答的目的。https://blog.csdn.net/2202_75469062/article/details/134720042?spm=1001.2014.3001.5501

4. 知识图谱问答引擎
 

知识图谱是一种结构化的知识表示方式，将实体、属性和关系以图形的形式进行表达和组织。它通过对知识进行结构化建模，将不同实体之间的关系进行编码，形成一个图结构的知识网络。知识图谱的目标是将人类的知识整合到一个统一的框架中，以便机器可以理解和推理这些知识。

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