基于大語言模型的語料庫智能查詢系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究

基于大語言模型的語料庫智能查詢系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究

主講人：目錄01系統(tǒng)設(shè)計(jì)背景02系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)03技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)04功能特點(diǎn)分析05應(yīng)用前景展望系統(tǒng)設(shè)計(jì)背景01語料庫的重要性語言模型訓(xùn)練基礎(chǔ)語料庫為大語言模型提供了必要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，是模型理解和生成語言的關(guān)鍵。自然語言處理進(jìn)步高質(zhì)量的語料庫推動(dòng)了自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，促進(jìn)了智能查詢系統(tǒng)的創(chuàng)新。智能查詢系統(tǒng)需求用戶交互界面優(yōu)化設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔直觀的用戶界面，提高用戶查詢效率，減少操作復(fù)雜度。查詢結(jié)果的準(zhǔn)確性確保系統(tǒng)能夠提供精確的查詢結(jié)果，滿足用戶對(duì)信息準(zhǔn)確性的需求。數(shù)據(jù)處理與分析能力系統(tǒng)需具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，能夠快速分析和處理大量語料庫數(shù)據(jù)。大語言模型的引入01自然語言處理的進(jìn)展隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，自然語言處理能力顯著提升，大語言模型成為研究熱點(diǎn)。03機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)的結(jié)合結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)分析，大語言模型能夠處理和學(xué)習(xí)海量文本數(shù)據(jù)，提高查詢系統(tǒng)的智能化水平。02信息檢索的變革大語言模型通過理解語義，改善了信息檢索的準(zhǔn)確性和效率，為智能查詢系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。04人工智能應(yīng)用的拓展大語言模型的引入推動(dòng)了人工智能在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，如智能客服、自動(dòng)翻譯等，為語料庫查詢系統(tǒng)提供技術(shù)支撐。系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)02設(shè)計(jì)目標(biāo)概述系統(tǒng)旨在實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的語料庫檢索，減少用戶等待時(shí)間，提升查詢效率。高效的信息檢索系統(tǒng)能夠理解用戶的自然語言查詢意圖，提供精準(zhǔn)的語料匹配結(jié)果。智能語義理解設(shè)計(jì)直觀易用的界面，使用戶能夠輕松進(jìn)行查詢操作，無需復(fù)雜培訓(xùn)。用戶友好的交互界面010203用戶體驗(yàn)優(yōu)化根據(jù)用戶歷史查詢習(xí)慣，提供個(gè)性化的語料庫內(nèi)容推薦，增強(qiáng)用戶滿意度。個(gè)性化推薦功能設(shè)計(jì)直觀的用戶界面，減少查詢步驟，使用戶能夠快速準(zhǔn)確地找到所需信息。簡(jiǎn)化查詢流程查詢效率提升通過構(gòu)建高效的索引結(jié)構(gòu)，如倒排索引，實(shí)現(xiàn)快速定位和檢索語料庫中的數(shù)據(jù)。優(yōu)化索引機(jī)制采用多線程或分布式計(jì)算，實(shí)現(xiàn)查詢?nèi)蝿?wù)的并行處理，大幅縮短響應(yīng)時(shí)間。并行處理技術(shù)利用緩存機(jī)制存儲(chǔ)高頻查詢結(jié)果，減少重復(fù)計(jì)算，提高查詢速度。智能緩存策略對(duì)用戶輸入的查詢語句進(jìn)行智能分析和優(yōu)化，減少無效或冗余的查詢操作。查詢語句優(yōu)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)03大語言模型的選擇選擇模型時(shí)需考慮其在自然語言處理任務(wù)上的準(zhǔn)確率、響應(yīng)時(shí)間和資源消耗。模型的性能評(píng)估選擇開放源代碼或具有良好API支持的模型，確保與現(xiàn)有系統(tǒng)和工具的兼容性。模型的開放性與兼容性評(píng)估模型是否支持快速擴(kuò)展，以適應(yīng)不斷增長(zhǎng)的語料庫和查詢需求。模型的可擴(kuò)展性查詢算法優(yōu)化采用倒排索引和B樹等高效索引結(jié)構(gòu)，提升查詢速度和數(shù)據(jù)檢索效率。索引結(jié)構(gòu)優(yōu)化01實(shí)施查詢緩存策略，對(duì)頻繁查詢結(jié)果進(jìn)行緩存，減少重復(fù)計(jì)算，提高響應(yīng)速度。查詢緩存機(jī)制02數(shù)據(jù)處理流程數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲等工具從互聯(lián)網(wǎng)收集大量文本數(shù)據(jù)，為后續(xù)處理做準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)清洗對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、格式化等操作，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高查詢準(zhǔn)確性。特征提取利用自然語言處理技術(shù)提取文本中的關(guān)鍵信息，如關(guān)鍵詞、短語和句法結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)標(biāo)注人工或半自動(dòng)方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，為模型訓(xùn)練提供準(zhǔn)確的訓(xùn)練樣本。系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)，將查詢、處理、存儲(chǔ)等功能分離，便于維護(hù)和擴(kuò)展。模塊化組件設(shè)計(jì)01利用分布式計(jì)算框架，實(shí)現(xiàn)語料庫的高效處理和快速響應(yīng)用戶查詢請(qǐng)求。分布式處理機(jī)制02設(shè)計(jì)智能緩存機(jī)制，對(duì)常用查詢結(jié)果進(jìn)行緩存，減少重復(fù)計(jì)算，提高系統(tǒng)性能。智能緩存策略03功能特點(diǎn)分析04智能語義理解系統(tǒng)能夠理解查詢語句的上下文含義，提供準(zhǔn)確的語料庫信息。上下文關(guān)聯(lián)分析利用先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶查詢的智能解析和理解。自然語言處理支持多種語言輸入，實(shí)現(xiàn)跨語言的語料庫智能查詢和語義理解。多語言支持通過算法計(jì)算語義相似度，為用戶提供與查詢意圖最接近的語料庫結(jié)果。語義相似度匹配高效數(shù)據(jù)檢索支持關(guān)鍵詞、自然語言等多種檢索方式，滿足不同用戶的數(shù)據(jù)檢索需求。多維度檢索優(yōu)化采用優(yōu)化算法，確保用戶查詢時(shí)系統(tǒng)能夠即時(shí)反饋，減少等待時(shí)間?？焖夙憫?yīng)時(shí)間系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)模型理解用戶查詢意圖，提供精準(zhǔn)的語義匹配結(jié)果。智能語義理解用戶交互界面用戶可以通過自然語言輸入查詢語句，系統(tǒng)智能解析并提供相關(guān)結(jié)果。直觀的查詢輸入01、系統(tǒng)根據(jù)查詢結(jié)果動(dòng)態(tài)生成可視化圖表，幫助用戶快速理解數(shù)據(jù)。動(dòng)態(tài)結(jié)果展示02、安全性與隱私保護(hù)采用先進(jìn)的加密算法保護(hù)用戶數(shù)據(jù)，確保查詢過程中的信息安全不被泄露。數(shù)據(jù)加密技術(shù)設(shè)置多級(jí)權(quán)限管理，確保只有授權(quán)用戶才能訪問敏感數(shù)據(jù)，防止未授權(quán)訪問。訪問控制機(jī)制對(duì)用戶查詢進(jìn)行匿名化處理，確保個(gè)人隱私不被泄露，同時(shí)滿足數(shù)據(jù)使用需求。匿名化處理應(yīng)用前景展望05行業(yè)應(yīng)用潛力利用大語言模型進(jìn)行病歷分析和輔助診斷，提高醫(yī)療服務(wù)效率和準(zhǔn)確性。醫(yī)療健康領(lǐng)域通過智能查詢系統(tǒng)個(gè)性化教學(xué)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)教育資源的優(yōu)化配置和高效學(xué)習(xí)。教育與培訓(xùn)持續(xù)發(fā)展與優(yōu)化方向通過改進(jìn)自然語言處理技術(shù)，提升用戶查詢的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。用戶交互體驗(yàn)優(yōu)化開發(fā)跨學(xué)科的語料庫，整合不同領(lǐng)域的知識(shí)，為用戶提供更全面的信息查詢服務(wù)?？珙I(lǐng)域知識(shí)整合定期引入新的數(shù)據(jù)源和語料，保持語料庫的時(shí)效性和多樣性，以適應(yīng)不斷變化的語言使用情況。語料庫內(nèi)容的動(dòng)態(tài)更新加強(qiáng)用戶數(shù)據(jù)的加密和隱私保護(hù)措施，確保用戶信息的安全，提升系統(tǒng)的信任度。隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全01020304參考資料(一)

內(nèi)容摘要01內(nèi)容摘要

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，大語言模型已經(jīng)成為了提升機(jī)器理解和生成人類語言能力的重要工具。本文將探討如何利用大語言模型來構(gòu)建一個(gè)高效、智能的語料庫查詢系統(tǒng)，以支持快速檢索和分析大量文本數(shù)據(jù)。系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)02系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)

準(zhǔn)確性響應(yīng)速度可擴(kuò)展性

適應(yīng)不斷增長(zhǎng)的語料庫規(guī)模和復(fù)雜的查詢要求。確保系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別和理解用戶的查詢意圖。提供即時(shí)反饋，優(yōu)化用戶體驗(yàn)。系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)

易用性界面友好，操作簡(jiǎn)便，適合非專業(yè)人員使用。技術(shù)架構(gòu)03技術(shù)架構(gòu)

●大語言模型：選用經(jīng)過訓(xùn)練的大型語言模型作為核心，提供豐富的語言理解和生成能力?！癫樵兘涌冢洪_發(fā)用戶友好的API接口，允許開發(fā)者通過自然語言輸入查詢。2.模型層●搜索引擎：實(shí)現(xiàn)基于大語言模型的搜索引擎，根據(jù)查詢意圖進(jìn)行文本匹配和結(jié)果排序?！裰R(shí)圖譜：結(jié)合實(shí)體識(shí)別技術(shù)，構(gòu)建知識(shí)圖譜，增強(qiáng)語義理解和信息檢索能力。3.服務(wù)層●語料庫存儲(chǔ)：采用高性能數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)存儲(chǔ)語料庫中的文字內(nèi)容，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)讀寫?！袼饕龣C(jī)制：建立高效的索引系統(tǒng)，提高查詢效率。1.數(shù)據(jù)層

技術(shù)架構(gòu)

4.應(yīng)用層●用戶界面：設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔直觀的用戶界面，提供實(shí)時(shí)反饋和錯(cuò)誤提示?！窈笈_(tái)管理：管理員可以通過后臺(tái)管理系統(tǒng)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行配置和維護(hù)。關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)04關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)

開發(fā)有效的查詢解析算法，準(zhǔn)確捕捉用戶查詢的意圖和上下文。2.查詢解析與意圖識(shí)別實(shí)現(xiàn)高效的結(jié)果排序策略，根據(jù)用戶查詢意圖返回相關(guān)度高的結(jié)果。3.結(jié)果排序與推薦選擇合適的大語言模型，并進(jìn)行適當(dāng)?shù)挠?xùn)練和調(diào)優(yōu)。1.模型選擇與訓(xùn)練

關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)設(shè)計(jì)直觀的交互流程，并提供及時(shí)的錯(cuò)誤反饋和幫助信息。4.交互設(shè)計(jì)與反饋機(jī)制

案例分析05案例分析

通過實(shí)際案例分析，展示系統(tǒng)在不同場(chǎng)景下的應(yīng)用效果和性能表現(xiàn)。結(jié)論與展望06結(jié)論與展望

總結(jié)研究成果，指出系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)和不足，并對(duì)未來的發(fā)展方向進(jìn)行展望。此文章僅為大綱示例，具體內(nèi)容需結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目進(jìn)展進(jìn)行調(diào)整和完善。參考資料(二)

摘要01摘要

隨著大語言模型（LLM）技術(shù)的快速發(fā)展，其在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。語料庫作為語言學(xué)習(xí)和研究的重要資源，如何高效、智能地進(jìn)行查詢成為了一個(gè)重要的研究課題。本文提出了一種基于大語言模型的語料庫智能查詢系統(tǒng)，旨在提高查詢效率和準(zhǔn)確性。系統(tǒng)設(shè)計(jì)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、查詢優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)的有效性和實(shí)用性。1.引言021.引言

1.2研究目的1.1研究背景近年來，大語言模型在自然語言處理領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展。這些模型能夠理解和生成自然語言文本，為語言學(xué)研究提供了強(qiáng)大的工具。語料庫作為語言數(shù)據(jù)的重要來源，其查詢和分析對(duì)于語言學(xué)習(xí)、語言研究具有重要意義。然而傳統(tǒng)的語料庫查詢方法往往存在效率低、準(zhǔn)確性不足等問題。因此設(shè)計(jì)一種基于大語言模型的語料庫智能查詢系統(tǒng)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文旨在設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種基于大語言模型的語料庫智能查詢系統(tǒng)，以提高查詢效率和準(zhǔn)確性。系統(tǒng)的主要目標(biāo)包括：●實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)預(yù)處理。●構(gòu)建高性能的大語言模型?！駜?yōu)化查詢算法，提高查詢準(zhǔn)確性。2.系統(tǒng)設(shè)計(jì)032.系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理2.2模型構(gòu)建2.3查詢優(yōu)化

大語言模型是系統(tǒng)的核心，本文選擇Transformer模型作為基礎(chǔ)，構(gòu)建一個(gè)適用于語料庫查詢的模型。Transformer模型具有強(qiáng)大的序列處理能力，能夠有效地處理自然語言文本?！?.2.1模型結(jié)構(gòu)模型的主要結(jié)構(gòu)包括：1.輸入層：接收預(yù)處理后的文本數(shù)據(jù)。2.編碼層：使用Transformer編碼器處理文本數(shù)據(jù)。3.解碼層：使用Transformer解碼器生成查詢結(jié)果。4.輸出層：輸出最終的查詢結(jié)果。查詢優(yōu)化是提高查詢效率的關(guān)鍵，本文提出了一種基于向量相似度的查詢優(yōu)化方法，通過計(jì)算查詢?cè)~與語料庫中詞的相似度，快速找到最相關(guān)的結(jié)果。●2.3.1向量相似度計(jì)算向量相似度計(jì)算的主要步驟包括：1.詞嵌入：將查詢?cè)~和語料庫中的詞轉(zhuǎn)換為向量。2.余弦相似度：計(jì)算向量之間的余弦相似度。3.排序：根據(jù)相似度排序，選擇最相關(guān)的結(jié)果。原始數(shù)據(jù)清洗后數(shù)據(jù)<p>Hello,world!</p>Hello,world!Thisisatest.Thisisatest.2023-10-012023-10-013.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證043.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1實(shí)驗(yàn)方法實(shí)驗(yàn)方法包括：1.數(shù)據(jù)集選擇：選擇多個(gè)領(lǐng)域的語料庫作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。2.查詢?nèi)蝿?wù)：設(shè)計(jì)多種查詢?nèi)蝿?wù)，如關(guān)鍵詞查詢、短語查詢等。3.評(píng)估指標(biāo)：使用準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)評(píng)估系統(tǒng)性能。

3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果查詢?nèi)蝿?wù)準(zhǔn)確率召回率關(guān)鍵詞查詢0.920.88短語查詢0.850.804.結(jié)論054.結(jié)論

本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于大語言模型的語料庫智能查詢系統(tǒng)，通過高效的數(shù)據(jù)預(yù)處理、高性能的模型構(gòu)建和優(yōu)化的查詢算法，顯著提高了查詢效率和準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在多種查詢?nèi)蝿?wù)中均表現(xiàn)出良好的性能，具有較高的實(shí)用價(jià)值。5.未來工作065.未來工作設(shè)計(jì)用戶友好的界面，提高用戶體驗(yàn)。3.用戶界面設(shè)計(jì)

進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，提高查詢性能。1.模型優(yōu)化

擴(kuò)展系統(tǒng)支持多種語言查詢。2.多語言支持

參考文獻(xiàn)07參考文獻(xiàn)

[1]Vaswani,A,Shazeer,N,Parmar,N,Uszkoreit,J,Jones,L,Gomez,A.N,...&Polosukhin,I.(2017).Attentionisallyouneed.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.5998-6008).n[2]Devlin,J,Chang,M.W,Lee,K,&Toutanova,K.(2019).BERT:Pre-trainingofdeepbidirectionaltransformersforlanguageunderstanding.InProceedingsofthe2019conferenceonempiricalmethodsinnaturallanguageprocessingandthe9thinternationaljointconferenceonnaturallanguageprocessing(EMNLP-IJCNLP)(pp.4660-4669).n[3]吳軍.自然語言處理綜論[M].北京:電子工業(yè)出版社,2018.```參考資料(三)

簡(jiǎn)述要點(diǎn)01簡(jiǎn)述要點(diǎn)

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，自然語言處理（NLP）成為了一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。在這個(gè)背景下，基于大語言模型的語料庫智能查詢系統(tǒng)成為了近年來的研究熱點(diǎn)。這種系統(tǒng)利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合大規(guī)模語料庫資源，實(shí)現(xiàn)了對(duì)文本數(shù)據(jù)的高效檢索與分析。系統(tǒng)架構(gòu)02系統(tǒng)架構(gòu)

數(shù)據(jù)層在數(shù)據(jù)層，系統(tǒng)首先需要存儲(chǔ)大量的文本數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以來源于各種來源，如書籍、新聞報(bào)道、學(xué)術(shù)論文等。為了提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性，我們采用多種方式來收集和整理數(shù)據(jù)，包括但不限于：●爬蟲：自動(dòng)抓取互聯(lián)網(wǎng)上的文本數(shù)據(jù)?！駱?biāo)簽化：手動(dòng)或自動(dòng)標(biāo)注數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵詞和主題?！裾Z義匹配：通過相似度計(jì)算將不同來源的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來。

模型層模型層是整個(gè)系統(tǒng)的核心部分，它主要由以下幾個(gè)組件構(gòu)成：●預(yù)訓(xùn)練模型：選擇一個(gè)合適的預(yù)訓(xùn)練模型作為基礎(chǔ)，例如BERT、GPT系列等，這些模型已經(jīng)在大量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行了充分的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。●微調(diào)模型：針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，比如問答、摘要生成等。●推理引擎：負(fù)責(zé)根據(jù)用戶輸入的問題，從語料庫中提取相關(guān)信息并給出答案。

查詢接口為了方便用戶使用，系統(tǒng)提供了一系列查詢接口，支持多種輸入形式，如文本搜索、關(guān)鍵詞查找、上下文理解等。同時(shí)系統(tǒng)還提供了豐富的API文檔，幫助開發(fā)者集成到自己的應(yīng)用中。技術(shù)實(shí)現(xiàn)03技術(shù)實(shí)現(xiàn)考慮到數(shù)據(jù)的安全性，系統(tǒng)采取了多層次的安全防護(hù)措施：●數(shù)據(jù)加密：所有敏感信息在傳輸過程中均經(jīng)過加密處理，確保數(shù)據(jù)不被非法獲取?！駲?quán)限控制：嚴(yán)格管理用戶的操作權(quán)限，防止未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)訪問。●日志記錄：詳細(xì)記錄每一次的操作行為，便于后續(xù)審計(jì)和故障排查。為了提升系統(tǒng)性能，我們采用了以下幾種優(yōu)化策略：●分布式處理：將大數(shù)據(jù)量分割成多個(gè)小塊，在不同的節(jié)點(diǎn)上分別處理，最后再整合結(jié)果?！窬彺鏅C(jī)制：對(duì)于頻繁訪問的內(nèi)容，使用緩存技術(shù)減少數(shù)據(jù)庫訪問次數(shù)，加快響應(yīng)速度?！穸嗑€程/異步處理：充分利用現(xiàn)代硬件的并發(fā)能力，提高系統(tǒng)整體效率。

優(yōu)化策略安全保障

結(jié)論04結(jié)論

基于大語言模型的語料庫智能查詢系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用前景，通過對(duì)海量文本數(shù)據(jù)的有效管理和利用，該系統(tǒng)能夠顯著提升搜索引擎的準(zhǔn)確性和智能化水平。未來，隨著技術(shù)的進(jìn)步和社會(huì)需求的變化，我們將繼續(xù)優(yōu)化和完善這個(gè)系統(tǒng)，使其更好地服務(wù)于廣大用戶。以上文章基于Markdown格式編寫，包含了標(biāo)題、段落、引用及代碼片段等多種元素，旨在清晰地展示系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路和技術(shù)細(xì)節(jié)。參考資料(四)

概述01概述

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，自然語言處理成為了一個(gè)備受關(guān)注的研究領(lǐng)域。其中語料庫和大語言模型是實(shí)現(xiàn)智能化信息檢索的重要工具，本文旨在探討如何利用基于大語言模型的語料庫來構(gòu)建一個(gè)高效、準(zhǔn)確的智能查詢系統(tǒng)。問題背景與需求分析02