1.FAQ
所谓FAQ(Frequently Asked Questions)问答，指的是通过构建一个数量巨大的问题答案库来作为语料库，当输入一个问题时，通过计算该问题与语料库中的所有问题的语义相似度，给出语义最相似的问题所对应的答案。两个问题语义相似度的计算方法，有：余弦相似度、Jaccard相似度、BM25相似度等。
2.AnyQ索引（Indexing）模块
在AnyQ系统中，索引（Indexing）模块的作用是根据所给定的问题答案数据集，通过将其转换为语义索引库，从而提供检索（Retrieval）、匹配（Matching）模块进行语义相似度计算，匹配出与所提问题最相似的答案。
在最初的AnyQ系统中，所提供的问题答案数据集如下所示，该数据集位于AnyQ/build/solr_script/sample_doc。
根据/baidu/AnyQ/blob/master/docs/semantic_retrieval_tutorial.md所说，要想将该数据集添加到索引模块，提供检索（Retrieval）、匹配（Matching）模块进行语义相似度计算，首先需要将其转换为JSON格式的数据，其中每条数据（包含一个问题，答案对）的格式如下：
{"question": "XXX", "answer": "XXX", "id": XXX}
接下来，再为该JSON格式文件添加索引ID，即每一条数据前以一个ID开头。其命令如下：
awk -F "\t" '{print ++ind"\t"$0}' JSON文件 > JSON文件.index
索引ID添加完毕以后，即可对已添加完索引ID的文件JSON文件.index构建语义索引库。
–首先，需要分别对系统中的字典（Dict）模块，和解析（Analysis）模块设置问题解析时所用插件（路径位于AnyQ/build/example/conf/）：
dict_config{name: "fluid_simnet"type: "PaddleSimAdapter"path: "./simnet"}dict_config {name: "annoy_knowledge_dict"type: "String2RetrievalItemAdapter"path: "JSON文件.index文件路径"}
analysis_method {name: "method_simnet_emb"type: "AnalysisSimNetEmb"using_dict_name: "fluid_simnet"dim: 128query_feed_name: "left" cand_feed_name: "right" embedding_fetch_name: "tanh.tmp"}
–然后，再为JSON文件.index构建语义索引库（在AnyQ/build下执行）：
./annoy_index_build_tool example/conf/ example/conf/analysis.conf JSON文件.index 128 10 semantic.annoy 1>std 2>err
语义索引库构建完毕后，即可在检索模块配置文件retrieval.conf中配置语义检索插件（路径位于AnyQ/build/example/conf/）：
retrieval_plugin {name : "semantic_recall"type : "SemanticRetrievalPlugin"vector_size : 128search_k : 10000 index_path : "semantic.annoy文件路径"using_dict_name: "annoy_knowledge_dict"num_result : 10}
到目前为止，语义索引库已经添加完毕，此时可启动系统进行测试。
提供一个25W的问答数据集进行测试：/download/qq_28385535/10777706
