知识查询方式

知识库查询支持「语义查询」、「关键词查询」、「全文查询」三种方式，并且可以同时选择多种方式一起查询，三种查询方式说明如下：

语义查询

使用语义查询时，会先将查询的条件，通过语义模型向量化成一组代表语义的数组，再从向量库中存储的语义数组中进行匹配，将相似度接近的语义数组对应的段落内容查询出来。

例如，当用户输入“系统启动慢”进行查询时：

第一步：将“系统启动慢”通过语义模型抓换为一组代表语义的数组；

第二步：根据“系统启动慢”的语义数组，从知识库中存储的所有语义数组进行相似度计算

第三步：挑选语义数组相似度接近的知识，进行回复，比如：可以根据语义匹配到“启动速度优化”等内容。

优点：

1、可以理解用户查询的内容含义，从知识中进行语义相似性检索。

2、支持跨语言检索 。

缺点：

1、无法进行精确查询（例如：当用户需要查询包含“1234”、“航空航天大学”等词的段落时，无法精确查询到）

2、专业词汇在进行语义匹配时，可能匹配不到（原因主要是语义模型不清楚专业词汇含义）

关键词查询

使用语义查询时，会从知识库中每个段落维护的关键词中进行精确查找，并输出其对应的段落。

知识库中关键词维护位置如下： 例如，用户输入“系统启动慢”，可以匹配到所有关键词是“系统启动慢”的段落

优点：

1、可以精确查询用户输入的内容。

2、查询速度快。

缺点：

1、关键词没有维护则无法查询到。

2、无法进行模糊匹配。

全文查询

全文查询先扫描出知识库中段落里的每个词语，再根据用户输入的内容，精确匹配这些词语，输出其对应的段落。

例如：在全文检索中，用户输入“人工智能”后：

第一步：系统会检索所有包含“人工智能”这个词语的知识段落；

第二步：根据段落中这个词的词频和权重，对每个段落进行排序；

第三步：输出词频和权重较高的段落内容。

优点：

1、基于段落分词和词频、权重进行查找，可以比较精确地查询用户需要的内容。

2、全文检索克服了语义搜索的局限性（即：语义搜索可能会忽略精确的术语）。

缺点：

1、比较依赖词语的拆分精确度，当词语拆分不精确时，会无法找出。

2、无法进行模糊匹配。