是的,有一些小白傻瓜也能使用的方式,让离线部署的文本类AI学会回答专业性的问题。以下是一些可能有用的方法:
使用预训练模型:预训练模型是一种已经训练好的模型,可以用来完成一些常见的任务,例如文本分类、命名实体识别和问答系统等。您可以使用这些预训练模型来构建自己的问答系统。
收集和标注数据:要让您的AI系统能够回答专业性的问题,您需要为其提供大量的数据。您可以从互联网上收集相关的文本数据,并使用标注工具对其进行标注,以便AI系统可以学习如何回答问题。
使用开源框架:有许多开源框架可以帮助您构建问答系统,例如TensorFlow、PyTorch和Keras等。这些框架提供了许多现成的模型和工具,可以帮助您快速构建自己的问答系统。
参考现有的问答系统:如果您不确定如何构建问答系统,可以参考一些现有的问答系统,例如谷歌的Knowledge Graph和IBM的Watson。这些系统可以为您提供灵感,并帮助您了解如何设计和实现一个高效的问答系统。
总之,构建一个离线部署的文本类AI系统需要一定的技术水平和时间投入。但是,如果您有足够的耐心和决心,您一定可以成功地构建一个高效的问答系统。