# Odpowiadanie na pytania (QA) EN: **Question answering (QA)** · id `questionanswering` · aliases: question answering, QA, reading comprehension, open-domain QA, extractive QA, odpowiadanie na pytania, systemy pytań i odpowiedzi, czytanie ze zrozumieniem Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Język, obraz, audio](https://aiatlasgraph.com/t/modalities.md) › [Język naturalny](https://aiatlasgraph.com/t/nlp.md) › Odpowiadanie na pytania (QA) ## Description - PL: Udzielanie odpowiedzi na pytania w języku naturalnym. QA ekstraktywne wskazuje fragment odpowiedzi w podanym tekście; QA otwartodomenowe najpierw wyszukuje odpowiednie źródła za pomocą retrievera, a następnie wyznacza odpowiedź. Ten układ retriever–reader jest blisko spokrewniony z późniejszymi systemami RAG. - EN: Answering natural-language questions. Extractive QA selects an answer span from a supplied text; open-domain QA first retrieves relevant sources and then derives an answer. This retriever-reader pattern is closely related to later RAG systems. ## In one sentence - PL: To program, który na pytanie zadane zwykłymi słowami podaje konkretną odpowiedź, a nie tylko listę linków. - EN: This is software that answers a question asked in plain words with a specific answer, not just a list of links. ## Problem it solves - PL: Szukasz jednej informacji, a dostajesz dziesiątki stron, przez które musisz przekopać się sam. - EN: You need one fact but get dozens of pages to dig through yourself. ## What it does - PL: Model może wybierać odpowiedź z dokumentu albo ją tworzyć z dostępnych informacji; zgodność ze źródłem trzeba sprawdzić. - EN: A model can select an answer from a document or generate one from available information; its agreement with the source needs checking. ## Everyday example - PL: Pytasz pomoc techniczną na stronie, jak zmienić hasło, i dostajesz trzy kroki wyjęte z instrukcji, z odnośnikiem do źródła. - EN: You ask a website's help assistant how to change your password and get three steps taken from the manual, with a link to it. ## This concerns you if you… - PL: szukasz odpowiedzi w dużym zbiorze dokumentów - PL: budujesz pomoc dla klientów albo pracowników - PL: chcesz wiedzieć, skąd pochodzi odpowiedź - EN: look for answers in a large set of documents - EN: build help for customers or staff - EN: want to know where an answer came from ## Keywords SQuAD · DPR · extractive QA · open-domain QA · retriever-reader architecture · closed-book QA · RAG ## How it works - PL: Model dopasowuje pytanie do kontekstu, wybierając fragment odpowiedzi albo generując tekst. W zadaniu otwartodomenowym retrieval najpierw dostarcza materiał, który czytnik wykorzystuje do wyznaczenia odpowiedzi. - EN: A model matches a question to context, selecting an answer span or generating text. In open-domain tasks, retrieval first supplies material that a reader uses to derive an answer. ## Limits - PL: Brak właściwego kontekstu ogranicza nawet dobrego czytnika. Generowanie może uzupełniać luki fałszem, a pytanie bez odpowiedzi wymaga rozpoznania tego braku. - EN: Missing relevant context limits even a strong reader. Generation can fill gaps with falsehoods, and unanswerable questions require recognising the absence of an answer. ## Key terms - PL: **QA ekstraktywne**: Wskazanie fragmentu odpowiedzi istniejącego w dostarczonym tekście. - PL: **retriever–reader**: Układ wyszukujący materiał i następnie wyprowadzający z niego odpowiedź. - EN: **extractive QA**: Selecting an answer span already present in supplied text. - EN: **retriever–reader**: A system retrieving material and then deriving an answer from it. ## Know first - [Wyszukiwanie i RAG (Retrieval-augmented generation)](https://aiatlasgraph.com/t/retrieval.md) - [Zbiory testowe i regresje (Evaluation datasets and regression tests)](https://aiatlasgraph.com/t/evalsets.md) ## Examples - PL: QA ekstraktywne · SQuAD · QA otwartodomenowe · gęste wyszukiwanie (DPR) · closed-book QA · RAG - EN: extractive QA · SQuAD · open-domain QA · dense retrieval (DPR) · closed-book QA · RAG ## Subtopics (3 direct, 3 in total) - [Odpowiadanie na pytania o dane w tabelach (Table question answering)](https://aiatlasgraph.com/t/tableqa.md): Answering natural-language questions from a table: selecting cells, aggregating, or generating a query such as SQL. - [Odpowiadanie na pytania z dużego zbioru tekstów (open-domain QA) (Open-domain question answering (retriever–reader))](https://aiatlasgraph.com/t/opendomainqa.md): Answering questions with no given context by retrieving passages from a large corpus and reading the answer from them. - [Wskazywanie odpowiedzi w podanym tekście (extractive QA) (Extractive question answering (reading comprehension))](https://aiatlasgraph.com/t/extractiveqa.md): Answering a question by selecting an answer span in a given context, or stating that the context has no answer. ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Automatyczne tworzenie pytań i testów (Automatic question generation for education)](https://aiatlasgraph.com/t/questiongen.md) - [Wyszukiwanie i RAG (Retrieval-augmented generation)](https://aiatlasgraph.com/t/retrieval.md) ## Sources - [Hugging Face Tasks — natural language processing]() `hf-tasks-nlp` · by Hugging Face - [Question Answering (Hugging Face Tasks)]() `hf-task-question-answering` · by Hugging Face - [Speech and Language Processing (3rd ed. draft) — table of contents]() `jurafsky-martin-slp3` · by Daniel Jurafsky, James H. Martin - [SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text]() `squad-2016` · by Pranav Rajpurkar, Jian Zhang, Konstantin Lopyrev, Percy Liang - [Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering]() `dpr-2020` · by Vladimir Karpukhin, Barlas Oğuz, Sewon Min, Patrick Lewis, Ledell Wu, Sergey Edunov, Danqi Chen, Wen-tau Yih --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/questionanswering · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30