これはBERTベースのモデルを使用して、与えられた文章（コンテキスト）に関する質問に答えるツールです。
ほぼLLMで作成しています。
質問とコンテキストを入力すると、モデルが回答を生成します。
日本語で作成されていないので、英語しか対応できていません。（翻訳も未設定）
# TensorFlow.js BERT QA デモ
このプロジェクトは、TensorFlow.jsのBERTベースQ&Aモデル（@tensorflow-models/qna）を使った、自然言語質問応答デモです。
## 特徴
- ブラウザ上でBERTベースのQ&Aモデルによる質問応答が可能
- 質問・コンテキストは日本語/英語どちらも入力可能
- 日本語入力時はGoogle翻訳APIで自動的に英語に変換し、モデル推論後に日本語へ再翻訳（ON/OFF切替可）
- 日本語入力時は翻訳APIで試していません。
- テキストファイルのドラッグ＆ドロップでコンテキスト入力可能
- 回答箇所のハイライト表示、デバッグ情報表示機能あり
## 使い方
1. サーバー上またはローカルでindex.htmlを開く
2. 「1. コンテキスト」に文章を入力、または.txtファイルをドロップ
3. 「2. 質問」に質問文を入力
4. 「日本語↔英語の自動翻訳を使う」チェックで翻訳ON/OFFを切替
5. 「回答を検索」ボタンで推論実行、回答が表示されます
## 注意事項
- Google翻訳APIを利用する場合、model.jsのAPIキーを必ずご自身のものに差し替えてください
- @tensorflow-models/qnaは英語用モデルです。日本語は翻訳経由で対応しています
- モデルのロードは初回のみ時間がかかります（ネットワーク経由でダウンロード）
- 推論・翻訳処理はすべてブラウザ上で完結します
## 必要なファイル
- index.html
- style.css
- config.js
- model.js
- ui.js
- file.js
## ライセンス
MIT License
0. モデルの状態
モデルを読み込み中... (初回は時間がかかります)
1. コンテキスト (Context)
質問の答えが含まれる文章を、以下に貼り付けるか、テキストファイル (.txt) をドラッグ＆ドロップしてください。
テキストファイル (.txt) をここにドラッグ＆ドロップ
2. 質問 (Question)
コンテキストに関する質問を入力してください。
3. 回答 (Answer)
コンテキストと質問を入力してください。
ハイライト付きコンテキスト
ここに回答箇所がハイライトされたコンテキストが表示されます。
【開発者向け】デバッグ情報
モデルに渡された入力
質問:
(ここに質問が表示されます)
コンテキスト (先頭300文字):
(ここにコンテキストが表示されます)
モデルからの生出力 (JSON)
モデルから返された回答候補の完全なリストです。スコアが低いものも含まれます。
(ここにモデルの生の出力が表示されます)
サンプル
質問
What is the capital of France?
ファイル
TA15.zip
覚書
以下の対応を検討
・翻訳をかませる。
・サイト専用の知識を設定して運用する。
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