[paddle-pipelines] faq semantic search question answering reamde (#8292)

* Update dense qa readme

* Update readme

* Update semantic search readme

pipelines/examples/FAQ/Install_windows.md

@@ -58,7 +58,7 @@ xpack.security.enabled: false
 #### 1.4.2 文档数据写入 ANN 索引库
 ```
 # 以DuReader-Robust 数据集为例建立 ANN 索引库
-python utils/offline_ann.py --index_name insurance --doc_dir data/insurance --split_answers --delete_index
+python utils/offline_ann.py --index_name insurance --doc_dir data/insurance --split_answers --delete_index --query_embedding_model rocketqa-zh-nano-query-encoder --passage_embedding_model rocketqa-zh-nano-para-encoder --embedding_dim 312
 ```
 参数含义说明
 * `index_name`: 索引的名称
@@ -71,6 +71,9 @@ python utils/offline_ann.py --index_name insurance --doc_dir data/insurance --sp
 运行结束后，可使用Kibana查看数据
 
 #### 1.4.3 启动 RestAPI 模型服务
+
+**注意** dense_faq.yaml里面的检索模型需要与前面使用offline_ann.py建库的时候使用的检索模型一致
+
 ```bash
 # 指定FAQ智能问答系统的Yaml配置文件
 $env:PIPELINE_YAML_PATH='rest_api/pipeline/dense_faq.yaml'

pipelines/examples/FAQ/README.md

@@ -113,7 +113,11 @@ curl http://localhost:9200/_aliases?pretty=true
 python utils/offline_ann.py --index_name insurance \
                             --doc_dir data/insurance \
                             --split_answers \
-                            --delete_index
+                            --delete_index \
+                            --query_embedding_model rocketqa-zh-nano-query-encoder \
+                            --passage_embedding_model rocketqa-zh-nano-para-encoder \
+                            --embedding_dim 312
+
 ```
 参数含义说明
 * `index_name`: 索引的名称
@@ -134,6 +138,9 @@ curl http://localhost:9200/insurance/_search
 ```
 
 #### 3.4.3 启动 RestAPI 模型服务
+
+**注意** dense_faq.yaml里面的检索模型需要与前面使用offline_ann.py建库的时候使用的检索模型一致
+
 ```bash
 # 指定FAQ智能问答系统的Yaml配置文件
 export PIPELINE_YAML_PATH=rest_api/pipeline/dense_faq.yaml

pipelines/examples/question-answering/Install_windows.md

@@ -62,7 +62,7 @@ xpack.security.enabled: false
 #### 1.4.2 文档数据写入 ANN 索引库
 ```
 # 以百科城市数据为例建立 ANN 索引库
-python utils/offline_ann.py --index_name baike_cities --doc_dir data/baike
+python utils/offline_ann.py --index_name baike_cities --doc_dir data/baike --query_embedding_model rocketqa-zh-nano-query-encoder --passage_embedding_model rocketqa-zh-nano-para-encoder --embedding_dim 312
 ```
 参数含义说明
 * `index_name`: 索引的名称
@@ -82,6 +82,9 @@ Updating embeddings: 10000 Docs [00:16, 617.76 Docs/s]
 运行结束后，可使用Kibana查看数据
 
 #### 1.4.3 启动 RestAPI 模型服务
+
+**注意** dense_qa.yaml里面的检索模型需要与前面使用offline_ann.py建库的时候使用的检索模型一致
+
 ```bash
 # 指定智能问答系统的Yaml配置文件
 $env:PIPELINE_YAML_PATH='rest_api/pipeline/dense_qa.yaml'

pipelines/examples/question-answering/README.md

@@ -111,7 +111,10 @@ curl http://localhost:9200/_aliases?pretty=true
 # 以百科城市数据为例建立 ANN 索引库
 python utils/offline_ann.py --index_name baike_cities \
                             --doc_dir data/baike \
-                            --delete_index
+                            --delete_index \
+                            --query_embedding_model rocketqa-zh-nano-query-encoder \
+                            --passage_embedding_model rocketqa-zh-nano-para-encoder \
+                            --embedding_dim 312
 ```
 参数含义说明
 * `index_name`: 索引的名称
@@ -138,6 +141,9 @@ curl -XGET http://localhost:9200/baike_cities/_count
 ```
 
 #### 3.4.3 启动 RestAPI 模型服务
+
+**注意** dense_qa.yaml里面的检索模型需要与前面使用offline_ann.py建库的时候使用的检索模型一致
+
 ```bash
 # 指定智能问答系统的Yaml配置文件
 export PIPELINE_YAML_PATH=rest_api/pipeline/dense_qa.yaml

pipelines/examples/semantic-search/Install_windows.md

@@ -71,6 +71,9 @@ python utils/offline_ann.py --index_name dureader_robust_query_encoder --doc_dir
 运行结束后，可使用Kibana查看数据
 
 #### 1.4.3 启动 RestAPI 模型服务
+
+**注意** semantic_search.yaml里面的检索模型需要与前面使用offline_ann.py建库的时候使用的检索模型一致
+
 ```bash
 # 指定语义检索系统的Yaml配置文件
 $env:PIPELINE_YAML_PATH='rest_api/pipeline/semantic_search.yaml'

pipelines/examples/semantic-search/Multi_Recall.md

@@ -123,7 +123,10 @@ python examples/semantic-search/multi_recall_semantic_search_example.py --device
 python utils/offline_ann.py --index_name dureader_robust_query_encoder \
                             --doc_dir data/dureader_dev \
                             --search_engine elastic \
-                            --delete_index
+                            --delete_index \
+                            --query_embedding_model rocketqa-zh-base-query-encoder \
+                            --passage_embedding_model rocketqa-zh-base-para-encoder \
+                            --embedding_dim 768
 ```
 可以使用下面的命令来查看数据：
 
@@ -141,6 +144,9 @@ curl http://localhost:9200/dureader_robust_query_encoder/_search
 * `delete_index`: 是否删除现有的索引和数据，用于清空es的数据，默认为false
 
 #### 3.4.2 启动 RestAPI 模型服务
+
+**注意** multi_recall_semantic_search.yaml里面的检索模型需要与前面使用offline_ann.py建库的时候使用的检索模型一致
+
 ```bash
 # 指定语义检索系统的Yaml配置文件
 export PIPELINE_YAML_PATH=rest_api/pipeline/multi_recall_semantic_search.yaml

pipelines/examples/semantic-search/README.md

@@ -122,7 +122,10 @@ python utils/offline_ann.py --index_name dureader_robust_query_encoder \
                             --doc_dir data/dureader_dev \
                             --search_engine elastic \
                             --embed_title True \
-                            --delete_index
+                            --delete_index \
+                            --query_embedding_model rocketqa-zh-base-query-encoder \
+                            --passage_embedding_model rocketqa-zh-base-para-encoder \
+                            --embedding_dim 768
 ```
 可以使用下面的命令来查看数据：
 
@@ -147,6 +150,9 @@ curl -XDELETE http://localhost:9200/dureader_robust_query_encoder
 ```
 
 #### 3.4.3 启动 RestAPI 模型服务
+
+**注意** semantic_search.yaml里面的检索模型需要与前面使用offline_ann.py建库的时候使用的检索模型一致
+
 ```bash
 # 指定语义检索系统的Yaml配置文件
 export PIPELINE_YAML_PATH=rest_api/pipeline/semantic_search.yaml