Artificial intelligence 动态多选（就像一个向导）-您将如何设计它？（例如模式、AI模型等）

这个问题可能会被分解成多个问题，但这里是

本质上，我希望允许用户输入他们想要做的事情，并提供一个类似向导的界面来请求完成请求的查询所缺少的信息。例如，假设用户键入：“Springfield的天气怎么样？”

我们知道用户对天气感兴趣，但它可能是斯普林菲尔德、伊利诺伊州或其他州的斯普林菲尔德。后续问题是：

你想要什么样的天气？ 1-伊利诺伊州斯普林菲尔德 威斯康星州斯普林菲尔德2号

您可能会想到一百万个示例，其中一个请求缺少关键数据或其含义不明确。假设用户想要什么可以理解，但是缺少完成请求所需的数据片段

也许你可以把它追溯到询问用户想要做什么并“引导”他们进行查询

从接受任何输入并真正理解它的意义上来说，这不是人工智能。我指的不是用某种方式与用户进行对话。它是关于推断用户想要什么，检查是否有合适的服务可以提供，确定所需的输入并将其覆盖在请求中缺少的内容之上，然后询问用户剩余的信息。就这样！：-）

您希望如何存储有关服务的信息？您将如何确定输入数据中缺少了什么

我的想法： 使用正则表达式识别清晰的信息片段。这些参数将与服务的参数相匹配。找出哪些参数没有匹配的数据，并查找这些参数的相关问题。提出这些问题并捕捉答案。重新运行传递新捕获数据的服务。这些将是更自由形式的问题

对于多项选择，确定模糊性并搜索按可能性排序的潜在匹配项（添加用户历史记录/偏好以帮助决定）。提供前3个选项

我很感激你的想法

干杯， 亨利

从接受任何输入并真正理解它的意义上来说，这不是人工智能

当然是！随后，您应明确说明：

我指的不是用某种方式与用户进行对话。它是关于推断用户想要什么，检查是否有合适的服务可以提供，确定所需的输入并将其覆盖在请求中缺少的内容之上，然后询问用户剩余的信息。就这样！：-）

推理是人工智能中任何主题的核心。用户的意思是什么？用户想要什么？我应该获取什么信息？我如何解析这些信息并决定答案是什么

你实际上是在试图设计一个最先进的人工智能系统，它使用NLP技术的组合来解析自然语言查询，然后使用（可能）学习算法来确定如何执行搜索，可能会访问知识库，也可能是谷歌（这也需要一个过程来解析返回的数据以找到答案）

如果有任何方法可以限制输入的方式（即查询的方式），这将有所帮助。但接下来，您将基本上构建一个Web表单……这已经做了一百万次了

简言之，您试图创建一个非常复杂的系统，但您明确表示不想使用任何相关技术。如果您试图使用Regex来完成所有这一切，祝您好运。因为这是一个我不想掉进的又深又黑的兔子洞

但如果你坚持，那就从寻找一本关于NLP的好书开始，因为那是你无论如何都要开始的地方

从接受任何输入并真正理解它的意义上来说，这不是人工智能

当然是这样！您随后会明确指出：

我指的不是通过某种方式与用户进行对话。而是推断用户想要什么，检查是否有适用的服务可提供，确定所需的输入，并将其覆盖在请求中缺少的内容之上，然后向用户询问剩余的信息。就是这样！：-）

推理是人工智能中任何主题的核心。用户的意思是什么？用户想要什么？我应该获取什么信息？我如何解析这些信息并决定答案是什么

你实际上是在试图设计一个最先进的人工智能系统，它使用NLP技术的组合来解析自然语言查询，然后使用（可能）学习算法来确定如何执行搜索，可能会访问知识库，也可能是谷歌（这也需要一个过程来解析返回的数据以找到答案）

如果有任何方法可以限制输入的方式（即查询的方式），这将有所帮助。但接下来，您将基本上构建一个Web表单……这已经做了一百万次了

简言之，您试图创建一个非常复杂的系统，但您明确表示不想使用任何相关技术。如果您试图使用Regex来完成所有这一切，祝您好运。因为这是一个我不想掉进的又深又黑的兔子洞

但如果你坚持，那就从寻找一本关于NLP的好书开始，因为那是你无论如何都要开始的地方