Python的智能问答之路 张晓庆 目录 CONTENTS 智能问答简介 QA快速实践 Python开发的利与弊 总结展望 1 智能问答简介 智能问答领域分类、举例、应用场景 智能问答领域分类 [Duan 2017] 智能问答举例-Community QA • 数据结构化 Ø 用问答对的方式进行知识表示 Ø 知识点：由若干个问题（相似问）、以及 能回答这些问题的答案组成 Ø 为什么用这种形式？ ü 减轻人工维护答案的工作量 ü 同一知识点下的问题语义相同，是很好的 训练数据 智能问答应用场景 • 辅助人工 Ø 客服 Ø 营销 Ø 特定领域、重复性的对话 • GUI补充 Ø 语音助手 Ø 电话助手 • Voice-only Apps Ø 智能音箱 Ø 车载设备 Ø 可穿戴设备 2 QA快速实践 任务拆解、各个击破 任务拆解 • 业务 Ø 解决什么问题？

未来5-10年年落地开花，并集中统⼀一 各种Ops平台 IT运维的⽬目标/KPI 1 2 3 IT运维的挑战 • 复杂度越来越⾼高： • 架构演变：SaaS、多云、容器器、微服务等 • 数据孤岛越来越多：⼤大数据的3V（容量量、变化、种类） • 成本越来越⾼高： • 业务中断成本 • 缺少持续改进（运维⼈人员⼤大部分时间忙于救⽕火） • ⼈人员学习速度跟不不上业务增⻓长和问题出现的速度 Operations • 组合⼤大数据 + 机器器学习 + 分析来帮助IT运维： • 发现、预测、修复问题 ⼤大数据 机器器学习 分析 Garner：AIOps对IT运维的改进 ⼤大数据促进平台融合 • 采集各种数据（以下各种⻆角⾊色都关⼼心）： • IT运维⼈人员、开发⼈人员、数据⼯工程师、 • 安全运维、合规审计⼈人员、商务分析师 • Garner预测未来5年年： • 通过关联、知识图谱获 得可能原因 基于模式的预测 AIOps增强分析与⾏行行动能⼒力力，挡住更更多⼯工单 2 ⼯工程难点 数据采集、数据中台、智能算法、⾃自动化等 AIOps系统（常规层次） AIOps系统架构 • 场景应⽤用 • 智能监测系统 • ⾃自动化系统 • ⼯工单知识库 • 数据湖 • 监控⽣生态系统 • 数据源 数据的摄取挑战 • 各种来源：

• 自动化运维 • 网络爬虫 • 大数据分析 48 82 160 280 516 722 1017 1430 1,957 2009 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 发布的功能和服务数量 AWS同样功能丰富 AWS向客户提供超过165项功能全面的服务 涵盖计算、存储、数据库、联网、分析、机器人、 机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混 Gateway Lambda Lambda Elasticsearch Step Functions Rekognition Transcribe Comprehend AWS机器学习、人工智能服务 机器学习框架和基础设施 框架 接口 基础设施 P3 & P3dn C5 FPGA DL AMI Elastic Inference 机器学习服务 Amazon SageMaker Notebooks Algorithms + Marketplace Reinforcement Learning Training Optimization Deployment Hosting 人工智能服务 视觉 语音 语言 聊天机器人 预测 推荐 Personalize Forecast Lex Translate Comprehend Polly Transcribe Rekognition

(int) – 与 put_text 函数的同名参数含义 一致 当使用python三引号语法在函数中输出多行Markdown内容时，你可以缩进 Markdown内容来使代码保持美观。PyWebIO会智能地移除Markdown中的缩 进: # good code format def hello(): put_markdown(r""" # H1 This is content. put_code('B')], size='40% 10px 60%') 参数: Example: 参数: 返回: content – 输出内容. put_xxx() / None 组成的二维数组, None 表示空白. 数组项可以使用 span() 函数设置元素在 网格的跨度. cell_width (str) – 网格元素的宽度. cell_height (str) – 网格元素的高度 tornado_http.start_server() 的 同名参数。 Application Deploy start_server() 函数可以启动一个Web服务器来将PyWebIO应用作为Web服务运 行。 webio_handler() 和 webio_view() 函数用于将PyWebIO应用整合到现有的Python Web项目中。 wsgi_app() 和 asgi_app() 用于获取运行PyWebIO应用的

(int) – 与 put_text 函数的同名参数含义 一致 当使用python三引号语法在函数中输出多行Markdown内容时，你可以缩进 Markdown内容来使代码保持美观。PyWebIO会智能地移除Markdown中的缩 进: # good code format def hello(): put_markdown(r""" # H1 This is content. scope=None, position=- 1) → pywebio.io_ctrl.Output 使用网格布局输出内容 content – 输出内容. put_xxx() / None 组成的二维数组, None 表示空白. 数组项可以使用 span() 函数设置元素在 网格的跨度. cell_width (str) – 网格元素的宽度. cell_height (str) – 网格元素的高度 tornado_http.start_server() 的 同名参数。 Application Deploy start_server() 函数可以启动一个Web服务器来将PyWebIO应用作为Web服务运 行。 webio_handler() 和 webio_view() 函数用于将PyWebIO应用整合到现有的Python Web项目中。 wsgi_app() 和 asgi_app() 用于获取运行PyWebIO应用的

(int) – 与 put_text 函数的同名参数含义 一致 当使用python三引号语法在函数中输出多行Markdown内容时，你可以缩进 Markdown内容来使代码保持美观。PyWebIO会智能地移除Markdown中的缩 进: # good code format def hello(): put_markdown(r""" # H1 This is content. None, position: int = - 1) → pywebio.io_ctrl.Output 使用网格布局输出内容 content – 输出内容. put_xxx() / None 组成的二维数组, None 表示空白. 数组项可以使用 span() 函数设置元素在 网格的跨度. cell_width (str) – 网格元素的宽度. cell_height (str) – 网格元素的高度 tornado_http.start_server() 的 同名参数。 Application Deploy start_server() 函数可以启动一个Web服务器来将PyWebIO应用作为Web服务运 行。 webio_handler() 和 webio_view() 函数用于将PyWebIO应用整合到现有的Python Web项目中。 wsgi_app() 和 asgi_app() 用于获取运行PyWebIO应用的

(int) – 与 put_text 函数的同名参数含义 一致 当使用python三引号语法在函数中输出多行Markdown内容时，你可以缩进 Markdown内容来使代码保持美观。PyWebIO会智能地移除Markdown中的缩 进: # good code format def hello(): put_markdown(r""" # H1 This is content. None, position: int = - 1) → pywebio.io_ctrl.Output 使用网格布局输出内容 content – 输出内容. put_xxx() / None 组成的二维数组, None 表示空白. 数组项可以使用 span() 函数设置元素在 网格的跨度. cell_width (str) – 网格元素的宽度. cell_height (str) – 网格元素的高度 tornado_http.start_server() 的 同名参数。 Application Deploy start_server() 函数可以启动一个Web服务器来将PyWebIO应用作为Web服务运 行。 webio_handler() 和 webio_view() 函数用于将PyWebIO应用整合到现有的Python Web项目中。 wsgi_app() 和 asgi_app() 用于获取运行PyWebIO应用的

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