在近几年中，问答回答（QA）应用的快速发展彻底改变了我们获取信息的方式。无论是在搜索引擎、聊天机器人，还是在从大量主题数据中检索相关信息的应用程序中，QA应用的身影无处不在。

简而言之，QA应用的主要目的是在文本段落中找到对特定问题最合适的答案。早期的一些方法包括基于关键词的简单搜索或使用正则表达式，但很明显，这些方法并不理想。问题或文本可能包含打字错误，而正则表达式无法识别同义词，这对于查询中的某个词来说可能非常关键。因此，这些早期方法被新的、更为强大的方法所取代，特别是在Transformers和向量数据库时代。

本文将介绍构建现代且可扩展QA应用的三种主要设计方法：

一：抽取式问答

抽取式问答系统由三个核心部件构成：检索模块、数据库、解析模块。

问题输入到检索模块。检索模块的目标是生成与问题相对应的嵌入向量。检索模块的实现方式多样，从简单的向量化方