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Lil'Log(Lilian Weng 个人博客) · Lilian Weng

How to Build an Open-Domain Question Answering System?

How to Build an Open-Domain Question Answering System?是Lil'Log(Lilian Weng 个人博客)的免费文章(en)。前置条件:需了解神经网络基础、Transformer/预训练语言模型概念,以及信息检索基本指标。

理解开放域问答(ODQA)的任务定义、三类开放卷/闭卷框架与常见实现路线,能读懂并选择检索器、阅读器、生成器的组合方案。

打开官方课程
难度
见前置条件
类型
博客 · 文章
语言
en
规模
1 个课节
内容费用
免费
动手
打开即可学习

使用限制

阅读正文不需要账号;仅在复现文中 OpenAI API 示例时需要相应账号。

练习与作业
OpenAI API 账号(文中闭卷问答示例使用,原页面标注为 beta)
内容提示
内容时效:网页标注文章发布于 2020 年 10 月 29 日(2020 年 11 月 12 日更新),综述的模型与 API 示例停留在 2020–2021 年前后的 ODQA 研究。
  1. 选择学习环境

    浏览器或在线环境

    本文约 33 分钟阅读量,为综述性质,建议边读边画各框架的流程草图。

    浏览器即可阅读;文中提到的 OpenAI API 示例需要账号(原文标注为 beta)。

  2. 准备工具和账号

    标“选用”的可以跳过。

    • 浏览器阅读全文与跳转引用链接

    运行费用:实践可能产生费用,文中提到一个使用 OpenAI API(beta)的闭卷问答示例,自行复现可能产生 API 费用,原站未说明具体价格。

  3. 让 AI Agent 一次搭好课程

    复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。

    开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证
    请帮我把「How to Build an Open-Domain Question Answering System?」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。
    开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。
    
    课程入口:https://lilianweng.github.io/posts/2020-10-29-odqa/
    我的系统:Windows。如果实际不符,先调整方案。
    本次路线:浏览器或在线环境。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
    练习:文章偏概念综述,可自行选一个 QA 数据集做延伸实践,但原文未提供完整实操流程。
    课节(官方顺序):
    1. How to Build an Open-Domain Question Answering System?:https://lilianweng.github.io/posts/2020-10-29-odqa/
    
    1. 环境
    - 浏览器(无需安装环境)
    - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。
    2. 材料
    - 官方课程页面:只记录链接 https://lilianweng.github.io/posts/2020-10-29-odqa/
    3. 目录(最外层放在我确认的位置)
    lilian-weng-odqa/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.md     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        └── 01-01-how-to-build-an-open/
    - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。
    - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。
    4. 自检
    - 创建 check-env.md,逐项检查并记录“通过/未通过”:
    - 按浏览器或在线 notebook 清单检查,不为自检安装本机终端。
      - 打开 https://lilianweng.github.io/posts/2020-10-29-odqa/ 并定位到“Open-book QA: Retriever-Reader”小节  → 能看到检索器与阅读器相关段落
      - 对照目录检查是否读到 Open-book QA: Retriever-Generator 与 Closed-book QA 两节  → 两节均可在正文中找到
    - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。
    - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
    - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。
    5. 学习计划
    - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。
    - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
    6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。
    
    边界:
    - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
    - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。
    - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
    如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。
    搭好后的课程目录
    lilian-weng-odqa/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.md     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        └── 01-01-how-to-build-an-open/
准备好了,开始学习

常见问题

免费吗?

免费:网页正文完整可读,未出现付费墙或登录拦截,可免费阅读。实践可能产生费用:文中提到一个使用 OpenAI API(beta)的闭卷问答示例,自行复现可能产生 API 费用,原站未说明具体价格。

需要什么基础?

需了解神经网络基础、Transformer/预训练语言模型概念,以及信息检索基本指标。软件、账号与硬件:浏览器即可阅读;文中提到的 OpenAI API 示例需要账号(原文标注为 beta)。

有中文吗?

本站记录的语言是en;是否有中文字幕或译本本站未核实,请以原站为准。

怎么开始?

从原始资源入口开始:https://lilianweng.github.io/posts/2020-10-29-odqa/。打开原文即可,无需安装软件。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备:OpenAI API 账号(文中闭卷问答示例使用,原页面标注为 beta)。

来源与使用须知

收录时间
本站首次收录 2026-10-24
指南参考

版权与转载

  • 课程材料未标明许可:仅供个人学习,转载、修改或商用前请先联系原作者。
  • 本站只提供原始链接和学习指南,不转载、不镜像课程材料;引用时请注明原作者与出处。