接下來嘗試問答系統(Question Answering)，這可以根據文章內容回答問題。

實際操作
使用question-answering pipeline在Colab中輸入程式碼

from transformers import pipeline

qa = pipeline("question-answering")

context = """
Artificial intelligence is widely used in healthcare. 
It helps doctors analyze medical images, manage patient data, 
and even suggest personalized treatments.
"""

question = "What can AI help doctors do?"
result = qa(question=question, context=context)
print(result)

得出的結果為

可以看到，雖然分數不是非常高，但模型確實有抓到正確的答案，包含了「分析醫療影像」與「管理病患資料」兩個重點。

問答系統能直接從文章中抽取答案，應用在FAQ、自動客服、知識檢索系統都很常見。
像現在很多網站都有AI客服，背後就是用類似的技術：當使用者輸入問題，系統會先從知識庫裡找到相關內容，再抽取出答案回覆。
所以今天試的這個小小實驗，其實就是更大型 AI 客服系統的基礎功能!