智能问答系统通常是一问一答形式，根据用户的问题准确给出对应答案，为用户提供自动化、个性化的信息服务。众所周知，搭建一个智能问答系统，问答库的建设是最核心的工作，不仅需要数据储备，还需要消耗开发者大量的时间和人力成本梳理数据。
从零建设一个问答库，开发者需要基于业务梳理问答对，但如果没有业务数据，就需要设想用户会问什么问题，并且还需要收集这些问题的相似问法数据，这就使得智能对话项目无法顺利开展。
为了让智能问答更加容易构建，百度大脑 UNIT 平台对问答技能进行了一轮全新的升级，推出了预置问答能力，在常用的领域里，预置了大量通用问题，帮助开发者零数据启动智能问答。
UNIT 平台都预置了哪些问答
UNIT 平台依据百度大数据积累，依托各个场景领域建设预置问答能力，当前上线了政务、办公、金融和寒暄四个场景数据。
比如办公场景，涵盖十大类较为通用的数据，包括公司招聘、IT 服务、职业发展、办公系统等方面。此外，基于语义匹配网络技术，每一个预置问题的各种相似问法都可以准确识别，从而保障了问答的效果。
开发者可直接选择复用这些领域的问题，配置相应的答案即可训练模型，获得智能问答能力，大大降低了项目冷启动的数据收集处理压力。
预置问答能力如何应用到业务场景中
- 预置问题快速获取，灵活编辑
进入 UNIT 平台预置问答页面，系统会推荐办公、教育和政务等领域高频问题，开发者可以直接获取，同时也可以通过检索的方式灵活获取所需的预置问题。检索方式既可直接搜索问题，也可以搜索领域关键词，比如搜索“公司环境好吗”、“教育”等。
图示：检索预置问答
通过系统预置推荐和检索获取所需问题后，可以进入对应的答案编辑页面，编辑个性化的答案。然后，可一键导入该问答库，进行模型训练。此外，开发者还可根据业务需要为预置问题添加其他更多相似问题，或者使用问题模版进一步优化模型效果。
图示：灵活编辑答案
- 答案个性化匹配，灵活配置业务数据
在问答库建设过程中，开发者往往还会遇到这样的问题，当问答对中的问法相似，但关键词略有调整时，需要返回不同的答案内容。
例如用户问“你们公司 A 产品是怎么卖的”、“你们公司 B 产品是什么价格”、“你们公司 C 产品卖多少钱”等一类产品价格问询话术，问法相似但基于“A 产品”“B 产品”“C 产品”三类不同的关键词，需要回答不同的答案。针对这种情况，UNIT 平台支持灵活配置不同答案的触发规则。无论是预置问答还是自定义问答，开发者都可以在匹配规则里进行设定，从而实现根据不同的关键词匹配返回不同的答案。
图示：设置答案个性化匹配规则
未来百度大脑 UNIT 平台会将预置问答数据逐步覆盖至生活常识、金融领域、出行领域、政府及公共机构、旅游、通信和家具等领域，丰富预置问答范围，为开发者提供一键获取相应问题库的能力。百度大脑将为开发者更方便、更快捷地获取和使用 AI 能力而持续努力。
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