AI Agent 的知识问答：构建基于 LLM 的智能问答系统

关键词：AI Agent、知识问答、大语言模型（LLM）、智能问答系统、自然语言处理、信息检索、问答算法

摘要：本文围绕构建基于大语言模型（LLM）的智能问答系统展开。详细介绍了相关背景知识，包括目的范围、预期读者等内容。深入剖析了核心概念与联系，阐述了核心算法原理并给出具体操作步骤，还通过数学模型和公式对其进行了理论支撑。结合项目实战，给出代码实际案例并进行详细解释。探讨了该智能问答系统的实际应用场景，推荐了学习所需的工具和资源，最后总结了未来发展趋势与挑战，并提供常见问题解答和扩展阅读参考资料，旨在为开发者和研究者提供全面的技术指导和实践参考。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

在当今信息爆炸的时代，如何高效准确地获取所需信息成为了人们面临的重要问题。基于 LLM 的智能问答系统旨在利用大语言模型强大的语言理解和生成能力，为用户提供快速、准确、智能的问答服务。本文章的范围涵盖了从系统的核心概念、算法原理、数学模型到实际项目开发和应用的全过程，旨在帮助读者全面了解和掌握构建此类智能问答系统的技术和方法。

1.2 预期读者

本文预期读者包括人工智能领域的开发者、研究人员，对自然语言处理和智能问答系统感兴趣的技术爱好者，以及希望将智能问答功能集成到自身业务系统中的企业技术人员。

1.3 文档结构概述

本文将按照以下结构展开：首先介绍相关背景知识，包括目的范围、预期读者等；接着阐述核心概念与联系，通过文本示意图和 Mermaid 流程图展示其架构；然后详细讲解核心算法原理并给出具体操作步骤，结合 Python 源代码进行说明；再通过数学模型和公式对系统进行理论分析；之后通过项目实战，给出代码实际案例并进行详细解释；探讨系统的实际应用场景；推荐学习所需的工具和资源；最后总结未来发展趋势与挑战，提供常见问题解答和扩展阅读参考资料。

1.4 术语表

1.4.1 核心术语定义

• AI Agent（人工智能代理）：是一种能够感知环境、自主决策并采取行动以实现特定目标的人工智能实体。在智能问答系统中，AI Agent 负责接收用户的问题，进行处理和推理，并给出相应的答案。
• 大语言模型（LLM）：是一种基于深度学习的自然语言处理模型，通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的模式和规律，能够生成自然流畅的文本。常见的大语言模型有 GPT - 3、ChatGPT 等。
• 智能问答系统：是一种能够理解用户以自然语言提出的问题，并根据知识库或通过推理计算给出相应答案的系统。

1.4.2 相关概念解释

• 自然语言处理（NLP）：是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解和处理人类语言。在智能问答系统中，NLP 技术用于对用户问题进行分词、词性标注、句法分析等处理，以及对生成的答案进行语言优化。
• 信息检索：是指从大量信息中查找出用户所需信息的过程。在智能问答系统中，信息检索技术用于从知识库中查找与用户问题相关的信息。

1.4.3 缩略词列表

• LLM：Large Language Model（大语言模型）
• NLP：Natural Language Processing（自然语言处理）
• API：Application Programming Interface（应用程序编程接口）

2. 核心概念与联系

核心概念原理

基于 LLM 的智能问答系统主要由以下几个核心部分组成：用户接口、问题理解模块、知识检索模块、答案生成模块和答案评估模块。

用户接口负责接收用户的问题，并将答案返回给用户。问题理解模块对用户的问题进行解析，提取关键信息，将其转化为计算机能够处理的形式。知识检索模块根据问题理解模块输出的关键信息，从知识库中查找相关的知识。答案生成模块利用 LLM 对检索到的知识进行处理，生成自然流畅的答案。答案评估模块对生成的答案进行评估，判断其质量和准确性，如果答案不符合要求，则返回重新处理。

架构的文本示意图

用户 -- 输入问题 --> 用户接口 -- 传递问题 --> 问题理解模块
                                           |
                                           V
                                      关键信息提取
                                           |
                                           V
                                      知识检索模块
                                           |
                                           V
                                    从知识库检索知识
                                           |
                                           V
                                      答案生成模块
                                           |
                                           V
                                    利用 LLM 生成答案
                                           |
                                           V
                                      答案评估模块
                                           |
                                 评估结果（合格/不合格）
                                           |
                                    合格 --> 返回答案给用户
                                    不合格 --> 返回重新处理

Mermaid 流程图

3. 核心算法原理 & 具体操作步骤

核心算法原理

基于 LLM 的智能问答系统的核心算法主要包括问题理解算法、知识检索算法和答案生成算法。

问题理解算法

问题理解算法的目的是将用户的自然语言问题转化为计算机能够处理的结构化表示。常用的方法是使用自然语言处理技术，如分词、词性标注、命名实体识别等。以下是一个简单的 Python 示例，使用 jieba 库进行分词：

import jieba

def question_segmentation(question):
    """
    对问题进行分词
    :param question: 用户输入的问题
    :return: 分词后的列表
    """
    return jieba.lcut(question)

question = "人工智能有哪些应用场景？"
segments = question_segmentation(question)
print(segments)

在这个示例中，jieba.lcut 函数将问题进行分词，返回一个分词后的列表。

知识检索算法

知识检索算法的目的是从知识库中查找与用户问题相关的知识。常用的方法是使用向量空间模型，将问题和知识库中的文档都表示为向量，然后计算它们之间的相似度。以下是一个简单的 Python 示例，使用 sklearn 库进行文本相似度计算：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def knowledge_retrieval(question, knowledge_base):
    """
    知识检索
    :param question: 用户输入的问题
    :param knowledge_base: 知识库，列表形式，每个元素为一个文档
    :return: 最相关的文档索引
    """
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    corpus = [question] + knowledge_base
    vectors = vectorizer.fit_transform(corpus)
    question_vector = vectors[0]
    knowledge_vectors = vectors[1:]
    similarities = cosine_similarity(question_vector, knowledge_vectors)
    most_similar_index = similarities.argmax()
    return most_similar_index

question = "人工智能有哪些应用场景？"
knowledge_base = [
    "人工智能在医疗领域有很多应用",
    "大数据技术在金融领域有广泛应用",
    "人工智能在教育领域也有一些尝试"
]
most_similar_index = knowledge_retrieval(question, knowledge_base)
print("最相关的文档索引：", most_similar_index)

在这个示例中，首先使用 TfidfVectorizer 将问题和知识库中的文档转换为 TF - IDF 向量，然后使用 cosine_similarity 计算问题向量和知识库向量之间的余弦相似度，最后返回最相关的文档索引。

答案生成算法

答案生成算法的目的是利用 LLM 对检索到的知识进行处理，生成自然流畅的答案。在实际应用中，通常使用预训练的大语言模型 API，如 OpenAI 的 GPT 系列。以下是一个简单的 Python 示例，使用 OpenAI API 生成答案：

import openai

# 设置 API 密钥
openai.api_key = "your_api_key"

def answer_generation(question, relevant_knowledge):
    """
    答案生成
    :param question: 用户输入的问题
    :param relevant_knowledge: 检索到的相关知识
    :return: 生成的答案
    """
    prompt = f"问题：{question}\n相关知识：{relevant_knowledge}\n答案："
    response = openai.Completion.create(
        engine="text - davinci - 003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100
    )
    answer = response.choices[0].text.strip()
    return answer

question = "人工智能有哪些应用场景？"
relevant_knowledge = "人工智能在医疗领域有很多应用"
answer = answer_generation(question, relevant_knowledge)
print("生成的答案：", answer)

在这个示例中，首先构建一个提示信息，包含用户的问题和检索到的相关知识，然后使用 openai.Completion.create 方法调用 OpenAI API 生成答案。

具体操作步骤

1. 问题理解：对用户输入的问题进行分词、词性标注等处理，提取关键信息。
2. 知识检索：根据关键信息，从知识库中查找相关的知识。
3. 答案生成：利用 LLM 对检索到的知识进行处理，生成自然流畅的答案。
4. 答案评估：对生成的答案进行评估，判断其质量和准确性。
5. 返回答案：如果答案评估合格，则将答案返回给用户；否则，返回重新处理。

4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

向量空间模型

向量空间模型是一种常用的文本表示和相似度计算方法。在向量空间模型中，每个文档都被表示为一个向量，向量的每个维度对应一个特征词，向量的取值表示该特征词在文档中的重要性。常用的特征词重要性度量方法是 TF - IDF（词频 - 逆文档频率）。

TF - IDF 公式

TF - IDF 由词频（TF）和逆文档频率（IDF）两部分组成。

词频（TF）表示某个词在文档中出现的频率，计算公式为：
$$T{F}_{t,d}=\frac{f_{t,d}}{{\sum }_{t^{\prime }\in d}{f}_{t^{\prime },d}}$$
其中，$T{F}_{t,d}$ 表示词 $t$ 在文档 $d$ 中的词频，$f_{t,d}$ 表示词 $t$ 在文档 $d$ 中出现的次数，${\sum }_{t^{\prime }\in d}{f}_{t^{\prime },d}$ 表示文档 $d$ 中所有词的出现次数之和。

逆文档频率（IDF）表示某个词在整个文档集合中的普遍重要性，计算公式为：
$$ID{F}_t=\log \frac{N}{d{f}_t}$$
其中，$ID{F}_t$ 表示词 $t$ 的逆文档频率，$N$ 表示文档集合中的文档总数，$d{f}_t$ 表示包含词 $t$ 的文档数。

TF - IDF 值为词频和逆文档频率的乘积：
$$TF-ID{F}_{t,d}=T{F}_{t,d}\times ID{F}_t$$

余弦相似度公式

余弦相似度用于计算两个向量之间的相似度，计算公式为：
$$\cos (\overrightarrow{v_1},\overrightarrow{v_2})=\frac{\overrightarrow{v_1}\cdot \overrightarrow{v_2}}{\Vert \overrightarrow{v_1}\Vert \times \Vert \overrightarrow{v_2}\Vert }$$
其中，$\overrightarrow{v_1}$ 和 $\overrightarrow{v_2}$ 是两个向量，$\overrightarrow{v_1}\cdot \overrightarrow{v_2}$ 是它们的点积，$\Vert \overrightarrow{v_1}\Vert$ 和 $\Vert \overrightarrow{v_2}\Vert$ 分别是它们的模。

举例说明

假设有以下文档集合：

• $d_1$: “人工智能在医疗领域有很多应用”
• $d_2$: “大数据技术在金融领域有广泛应用”
• $d_3$: “人工智能在教育领域也有一些尝试”

用户的问题为：“人工智能有哪些应用场景？”

步骤 1：分词

对问题和文档进行分词：

• 问题：[“人工智能”, “有”, “哪些”, “应用场景”, “？”]
• $d_1$: [“人工智能”, “在”, “医疗”, “领域”, “有”, “很多”, “应用”]
• $d_2$: [“大数据”, “技术”, “在”, “金融”, “领域”, “有”, “广泛”, “应用”]
• $d_3$: [“人工智能”, “在”, “教育”, “领域”, “也”, “有”, “一些”, “尝试”]

步骤 2：计算 TF - IDF

假设文档集合中共有 3 个文档，包含 “人工智能” 的文档数为 2，包含 “应用” 的文档数为 2。

以文档 $d_1$ 中的 “人工智能” 为例：

• 词频：$T{F}_{人工智能,d_1}=\frac{1}{7}$
• 逆文档频率：$ID{F}_{人工智能}=\log \frac{3}{2}$
• TF - IDF：$TF-ID{F}_{人工智能,d_1}=\frac{1}{7}\times \log \frac{3}{2}$

同理，可以计算其他词的 TF - IDF 值。

步骤 3：计算余弦相似度

将问题和文档都表示为 TF - IDF 向量，然后计算它们之间的余弦相似度。假设问题向量为 $\overrightarrow{v_q}$，文档 $d_1$ 的向量为 $\overrightarrow{v_{d_1}}$，则它们之间的余弦相似度为：
$$\cos (\overrightarrow{v_q},\overrightarrow{v_{d_1}})=\frac{\overrightarrow{v_q}\cdot \overrightarrow{v_{d_1}}}{\Vert \overrightarrow{v_q}\Vert \times \Vert \overrightarrow{v_{d_1}}\Vert }$$

通过比较问题向量与各个文档向量之间的余弦相似度，找到最相关的文档。

5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1 开发环境搭建

安装 Python

首先，需要安装 Python 环境。建议使用 Python 3.7 及以上版本。可以从 Python 官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载并安装。

安装必要的库

使用 pip 命令安装必要的库：

pip install jieba sklearn openai

其中，jieba 用于中文分词，sklearn 用于文本处理和相似度计算，openai 用于调用 OpenAI API。

设置 OpenAI API 密钥

在使用 OpenAI API 之前，需要注册 OpenAI 账号并获取 API 密钥。将 API 密钥设置为环境变量：

export OPENAI_API_KEY="your_api_key"

5.2 源代码详细实现和代码解读

以下是一个完整的基于 LLM 的智能问答系统的 Python 代码示例：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import openai
import os

# 设置 OpenAI API 密钥
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

def question_segmentation(question):
    """
    对问题进行分词
    :param question: 用户输入的问题
    :return: 分词后的列表
    """
    return jieba.lcut(question)

def knowledge_retrieval(question, knowledge_base):
    """
    知识检索
    :param question: 用户输入的问题
    :param knowledge_base: 知识库，列表形式，每个元素为一个文档
    :return: 最相关的文档索引
    """
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    corpus = [question] + knowledge_base
    vectors = vectorizer.fit_transform(corpus)
    question_vector = vectors[0]
    knowledge_vectors = vectors[1:]
    similarities = cosine_similarity(question_vector, knowledge_vectors)
    most_similar_index = similarities.argmax()
    return most_similar_index

def answer_generation(question, relevant_knowledge):
    """
    答案生成
    :param question: 用户输入的问题
    :param relevant_knowledge: 检索到的相关知识
    :return: 生成的答案
    """
    prompt = f"问题：{question}\n相关知识：{relevant_knowledge}\n答案："
    response = openai.Completion.create(
        engine="text - davinci - 003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100
    )
    answer = response.choices[0].text.strip()
    return answer

def main():
    # 定义知识库
    knowledge_base = [
        "人工智能在医疗领域有很多应用，如疾病诊断、医学影像分析等",
        "大数据技术在金融领域有广泛应用，如风险评估、信贷分析等",
        "人工智能在教育领域也有一些尝试，如智能辅导系统、个性化学习等"
    ]

    while True:
        # 获取用户输入的问题
        question = input("请输入您的问题（输入 '退出' 结束程序）：")
        if question == "退出":
            break

        # 问题理解：分词
        segments = question_segmentation(question)
        print("分词结果：", segments)

        # 知识检索
        most_similar_index = knowledge_retrieval(question, knowledge_base)
        relevant_knowledge = knowledge_base[most_similar_index]
        print("检索到的相关知识：", relevant_knowledge)

        # 答案生成
        answer = answer_generation(question, relevant_knowledge)
        print("生成的答案：", answer)

if __name__ == "__main__":
    main()

5.3 代码解读与分析

问题理解部分

question_segmentation 函数使用 jieba 库对用户输入的问题进行分词，将问题转化为分词后的列表，便于后续处理。

知识检索部分

knowledge_retrieval 函数使用 TfidfVectorizer 将问题和知识库中的文档转换为 TF - IDF 向量，然后使用 cosine_similarity 计算问题向量和知识库向量之间的余弦相似度，最后返回最相关的文档索引。

答案生成部分

answer_generation 函数构建一个提示信息，包含用户的问题和检索到的相关知识，然后使用 openai.Completion.create 方法调用 OpenAI API 生成答案。

主函数部分

main 函数定义了一个简单的交互界面，用户可以输入问题，程序会对问题进行处理，检索相关知识，生成答案并输出。当用户输入 “退出” 时，程序结束。

6. 实际应用场景

智能客服

在电商、金融、电信等行业，智能问答系统可以作为智能客服，自动回答用户的常见问题，如产品信息咨询、订单查询、故障排除等。通过使用基于 LLM 的智能问答系统，可以提高客服效率，降低人力成本，同时提供 24 小时不间断的服务。

智能教育

在教育领域，智能问答系统可以作为智能辅导系统，帮助学生解答学习中的问题。例如，学生可以向系统提出数学、物理、化学等学科的问题，系统可以根据学生的问题，提供详细的解答和学习建议。此外，智能问答系统还可以实现个性化学习，根据学生的学习情况和问题，推荐适合的学习资源。

智能医疗

在医疗领域，智能问答系统可以为患者提供医疗咨询服务，如疾病诊断、症状分析、用药建议等。医生也可以使用智能问答系统辅助诊断，快速获取相关的医学知识和案例。此外，智能问答系统还可以在医学研究中发挥作用，帮助研究人员查找相关的文献和数据。

智能政务

在政务领域，智能问答系统可以为市民提供政务咨询服务，如政策解读、办事流程查询、业务办理指南等。通过使用智能问答系统，可以提高政务服务的效率和质量，方便市民办事。

7. 工具和资源推荐

7.1 学习资源推荐

7.1.1 书籍推荐

• 《自然语言处理入门》：作者何晗，本书系统地介绍了自然语言处理的基本概念、方法和技术，适合初学者入门。
• 《Python 自然语言处理》：作者 Steven Bird、Ewan Klein 和 Edward Loper，本书以 Python 为工具，详细介绍了自然语言处理的各个方面，包括分词、词性标注、句法分析等。
• 《深度学习》：作者 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville，本书全面介绍了深度学习的理论和实践，对于理解大语言模型的原理和应用有很大帮助。

7.1.2 在线课程

• Coursera 上的 “Natural Language Processing Specialization”：由斯坦福大学的教授授课，系统地介绍了自然语言处理的各个方面，包括词嵌入、循环神经网络、注意力机制等。
• edX 上的 “Introduction to Artificial Intelligence”：由麻省理工学院的教授授课，介绍了人工智能的基本概念、方法和技术，包括自然语言处理、机器学习等。
• 哔哩哔哩上的 “李宏毅机器学习”：台湾大学李宏毅教授的机器学习课程，通俗易懂，对于理解机器学习和自然语言处理的原理有很大帮助。

7.1.3 技术博客和网站

• Medium：是一个技术博客平台，上面有很多关于人工智能、自然语言处理的优秀文章。
• arXiv：是一个预印本数据库，上面有很多最新的人工智能研究论文。
• 机器之心：是一个专注于人工智能领域的媒体平台，提供了大量的人工智能技术文章、研究报告和行业动态。

7.2 开发工具框架推荐

7.2.1 IDE和编辑器

• PyCharm：是一款专业的 Python 集成开发环境，具有代码编辑、调试、代码分析等功能，适合开发 Python 项目。
• Visual Studio Code：是一款轻量级的代码编辑器，支持多种编程语言，具有丰富的插件和扩展功能，适合快速开发和调试。

7.2.2 调试和性能分析工具

• PDB：是 Python 自带的调试工具，可以在代码中设置断点，单步执行代码，查看变量的值等。
• cProfile：是 Python 自带的性能分析工具，可以分析代码的运行时间和函数调用情况，帮助找出性能瓶颈。

7.2.3 相关框架和库

• Hugging Face Transformers：是一个用于自然语言处理的开源库，提供了多种预训练的大语言模型，如 BERT、GPT - 2 等，方便开发者使用。
• AllenNLP：是一个用于自然语言处理的深度学习框架，提供了丰富的工具和模型，如文本分类、命名实体识别等。
• NLTK：是一个用于自然语言处理的 Python 库，提供了丰富的语料库和工具，如分词、词性标注、句法分析等。

7.3 相关论文著作推荐

7.3.1 经典论文

• “Attention Is All You Need”：提出了 Transformer 模型，是大语言模型的基础。
• “BERT: Pre - training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”：介绍了 BERT 模型，开创了预训练 - 微调的自然语言处理范式。
• “Generative Pretrained Transformer 3”：介绍了 GPT - 3 模型，展示了大语言模型在自然语言处理任务中的强大能力。

7.3.2 最新研究成果

• “Improving Language Understanding by Generative Pre - Training”：OpenAI 关于预训练语言模型的研究成果。
• “XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding”：提出了 XLNet 模型，在多个自然语言处理任务中取得了优异的成绩。

7.3.3 应用案例分析

• “Using Large Language Models for Question Answering in Healthcare”：介绍了大语言模型在医疗领域问答系统中的应用案例。
• “Intelligent Tutoring Systems with Large Language Models”：探讨了大语言模型在智能教育领域的应用。

8. 总结：未来发展趋势与挑战

未来发展趋势

多模态融合

未来的智能问答系统将不仅仅局限于文本问答，还将融合图像、音频、视频等多种模态的信息。例如，用户可以通过上传图片或视频来提问，系统可以对多模态信息进行理解和处理，给出更加全面和准确的答案。

个性化服务

随着人工智能技术的发展，智能问答系统将能够根据用户的个人信息、历史提问记录等，提供更加个性化的服务。例如，系统可以根据用户的兴趣爱好和学习情况，推荐适合的问题和答案，实现个性化学习和咨询。

跨领域知识融合

未来的智能问答系统将能够融合多个领域的知识，实现跨领域的问答服务。例如，用户可以同时询问医学和生物学方面的问题，系统可以综合多个领域的知识，给出准确的答案。

挑战

数据质量和隐私问题

大语言模型的训练需要大量的数据，数据的质量和隐私问题是一个重要的挑战。低质量的数据可能会影响模型的性能，而隐私问题则涉及到用户的个人信息保护。

模型可解释性问题

大语言模型通常是基于深度学习的黑盒模型，其决策过程难以解释。在一些对可解释性要求较高的领域，如医疗、金融等，模型的可解释性问题是一个亟待解决的问题。

计算资源和成本问题

训练和部署大语言模型需要大量的计算资源和成本，这对于一些小型企业和研究机构来说是一个巨大的挑战。如何降低计算资源和成本，提高模型的效率，是未来需要解决的问题。

9. 附录：常见问题与解答

问题 1：如何选择合适的大语言模型？

解答：选择合适的大语言模型需要考虑多个因素，如模型的性能、适用场景、计算资源等。如果对模型的性能要求较高，且有足够的计算资源，可以选择一些大型的预训练模型，如 GPT - 3、BERT 等；如果计算资源有限，可以选择一些轻量级的模型。此外，还需要根据具体的应用场景选择合适的模型，如文本生成任务可以选择 GPT 系列模型，文本分类任务可以选择 BERT 模型。

问题 2：如何提高智能问答系统的准确性？

解答：可以从以下几个方面提高智能问答系统的准确性：

• 提高知识库的质量：确保知识库中的知识准确、全面、及时更新。
• 优化问题理解算法：使用更先进的自然语言处理技术，提高对用户问题的理解能力。
• 选择合适的大语言模型：根据具体的应用场景选择性能更好的模型。
• 进行答案评估和优化：对生成的答案进行评估，及时发现和纠正错误。

问题 3：智能问答系统可以处理多语言问题吗？

解答：可以。一些大语言模型，如 GPT - 3 等，具有处理多语言问题的能力。在构建智能问答系统时，可以使用这些模型来处理不同语言的问题。此外，还可以对模型进行多语言训练，提高其在多语言环境下的性能。

问题 4：如何保护用户的隐私？

解答：在构建智能问答系统时，需要采取一系列措施来保护用户的隐私：

• 数据加密：对用户的输入数据和生成的答案进行加密处理，防止数据泄露。
• 匿名化处理：对用户的个人信息进行匿名化处理，避免直接使用用户的敏感信息。
• 访问控制：设置严格的访问控制机制，确保只有授权人员可以访问用户的隐私数据。

10. 扩展阅读 & 参考资料

• “Natural Language Processing with Python” by Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper
• “Deep Learning” by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville
• “Attention Is All You Need” by Ashish Vaswani et al.
• “BERT: Pre - training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” by Jacob Devlin et al.
• OpenAI official website: https://openai.com/
• Hugging Face official website: https://huggingface.co/
• AllenNLP official website: https://allennlp.org/
• NLTK official website: https://www.nltk.org/