在全球数字化转型的深水区,企业内部及外部的知识沉淀量呈指数级增长。传统的问答系统(QA Systems)和搜索引擎大多基于关键词匹配(Lexical Search)或简单的知识图谱构建。这些系统在应对复杂语境、模糊意图以及海量非结构化数据时,往往暴露出理解能力差、维护成本高、答案生硬等致命缺陷。随着自然语言处理(NLP)技术的突飞猛进,特别是大型语言模型(Large Language Models, LLM)的爆发,AI问答系统迎来了一次底层的架构重构与范式转移。
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2026-06-15