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solutions/QA_System/README.md

@@ -4,11 +4,13 @@
 
 ## 数据说明
 
-本项目所需要问答数据集包括两个文本，一个问题集，一个与问题集一一对应的答案集，存在在data目录下。运行本项目之前记得解压缩。
+本项目所需要问答数据集包括两个文本，一个问题集，一个与问题集一一对应的答案集，存在在data目录下。
 
-数据来源：https://github.com/Bennu-Li/ChineseNlpCorpus
+data目录下的数据集是来自于十万个为什么的问答集，只有100条数据。
 
-本项目所用数据取自ChineseNlpCorpus项目下问答系统中的金融数据集，从中提取了约33w对的问答集。
+如果想要测试更多的数据集，请下载33万条[银行业务客服问答数据集](https://pan.baidu.com/s/1g-vMh05sDRv1EBZN6X7Qxw)，提取码：hkzn 。下载该数据后解压放在对应的目录下，若使用该数据集，再导入数据集时，指定该问答数据文件所在路径。
+
+该银行业务相关的数据来源：https://github.com/Bennu-Li/ChineseNlpCorpus。本项目提供的数据取自ChineseNlpCorpus项目下问答系统中的金融数据集，从中提取了约33w对的问答集。
 
 ## 脚本说明
 
@@ -57,8 +59,8 @@ config.py：该脚本是配置文件，需要根据具体环境做出相应修
 3. 安装所需要的python包
 
 ```shell
-pip install -r requriment.txt
 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.10
+pip install -r requriment.txt
 ```
 
 4. 启动bert服务(更多[bert](https://github.com/hanxiao/bert-as-service#building-a-qa-semantic-search-engine-in-3-minutes)相关)
@@ -75,7 +77,7 @@ bert-serving-start -model_dir chinese_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=12 -max_seq_l
 
 ```shell
 cd QA-search-server
-python main.py --table milvus_qa --question data/finance_question.txt --answer data/finance_answer.txt --load
+python main.py --collection milvus_qa --question data/question.txt --answer data/answer.txt --load
 ```
 
 > 注：data/finance_question.txt 是导入的问题集所在的路径
@@ -103,4 +105,4 @@ docker run --name milvus_qa -d --rm -p 8001:80 -e API_URL=http://40.73.34.15:500
 
 8. 打开网页，输入网址：40.73.34.15:8081，即可体验属于您的智能问答系统。
 
-> 40.73.34.15:8081是启动步骤七服务所在的机器ip
+> 40.73.34.15:8081是启动步骤七服务所在的机器ip