百度大腦UNIT平臺提供預置問答能力，零數據啓動智能對話

智能問答系統通常是一問一答形式，根據用戶的問題準確給出對應答案，爲用戶提供自動化、個性化的信息服務。衆所周知，搭建一個智能問答系統，問答庫的建設是最核心的工作，不僅需要數據儲備，還需要消耗開發者大量的時間和人力成本梳理數據。

從零建設一個問答庫，開發者需要基於業務梳理問答對，但如果沒有業務數據，就需要設想用戶會問什麼問題，並且還需要收集這些問題的相似問法數據，這就使得智能對話項目無法順利開展。

爲了讓智能問答更加容易構建，百度大腦 UNIT 平臺對問答技能進行了一輪全新的升級，推出了預置問答能力，在常用的領域裏，預置了大量通用問題，幫助開發者零數據啓動智能問答。

UNIT 平臺都預置了哪些問答

UNIT 平臺依據百度大數據積累，依託各個場景領域建設預置問答能力，當前上線了政務、辦公、金融和寒暄四個場景數據。

開發者可直接選擇複用這些領域的問題，配置相應的答案即可訓練模型，獲得智能問答能力，大大降低了項目冷啓動的數據收集處理壓力。

預置問答能力如何應用到業務場景中

1. 預置問題快速獲取，靈活編輯

進入 UNIT 平臺預置問答頁面，系統會推薦辦公、教育和政務等領域高頻問題，開發者可以直接獲取，同時也可以通過檢索的方式靈活獲取所需的預置問題。檢索方式既可直接搜索問題，也可以搜索領域關鍵詞，比如搜索“公司環境好嗎”、“教育”等。

▲ 圖示：檢索預置問答

通過系統預置推薦和檢索獲取所需問題後，可以進入對應的答案編輯頁面，編輯個性化的答案。然後，可一鍵導入該問答庫，進行模型訓練。此外，開發者還可根據業務需要爲預置問題添加其他更多相似問題，或者使用問題模版進一步優化模型效果。

▲ 圖示：靈活編輯答案

2. 答案個性化匹配，靈活配置業務數據

在問答庫建設過程中，開發者往往還會遇到這樣的問題，當問答對中的問法相似，但關鍵詞略有調整時，需要返回不同的答案內容。

例如用戶問“你們公司 A 產品是怎麼賣的”、“你們公司 B 產品是什麼價格”、“你們公司 C 產品賣多少錢”等一類產品價格問詢話術，問法相似但基於“A 產品”“B 產品”“C 產品”三類不同的關鍵詞，需要回答不同的答案。針對這種情況，UNIT 平臺支持靈活配置不同答案的觸發規則。無論是預置問答還是自定義問答，開發者都可以在匹配規則裏進行設定，從而實現根據不同的關鍵詞匹配返回不同的答案。