数据和技术本身并不足以构成企业可持续竞争优势的来源，搜集、管理、分析信息，使数据转化为可感知机会/威胁、捕获和塑造机遇、调整和配置资源的动态能力，帮助企业不断重构企业能力，从而维持与外部环境的动态匹配。

从某种意义上讲，信息即权力。而信息往往具有大数据特征、时效特征、非线性方式流动性特征，快速获取、分析、选择、过滤、流动信息，并尽可能多地智能化与自动化完成这个过程，成为企业、个人在领域内获得权力并扩张影响力的重要手段。搜索问答系统，就是这样一种帮助用户快速掌握信息的工具。

从技术与反馈机制的角度来审视，信息获取可以划分为三大类别：搜索引擎、问答系统、交互式问答系统。

搜索引擎系统（Search Engines system ,SES）通过返回与搜索词相关的文档或网页的排序列表来响应用户的查询。问答系统（question-answering system ,QAS）旨在为用户查询提供直接、具体的答案作为回答，而不仅仅是提供链接或参考。二者主要区别就在于输出的性质：SES提供用户可以探索的信息来源（一个按相关性排序的文档列表），而QAS为用户搜索提供一个明确的答案。

随着人工智能的进化，特别是生成人工智能（GenAI）和大型语言模型(LLM)技术的出现，QAS与SES系统之间的界限变得越来越模糊，无论目标是数值型还是文本型、图片型，“搜索即答案”似乎正在到来，以自然语言为接口实现人机交互，这一数据领域的终极理想比以往任何适合都更接近现实。

交互式问答(Interactive Question Answering,IQA) 系统，超越传统的一次性问答模式，让用户参与到动态的、更具互动性的对话。与传统QAS和SES提供单一、孤立的响应不同，IQA系统可以根据正在进行的用户交互跟踪、澄清并提供更细微的响应；基于IQA的互动性，其既可以给出明确的答案，也可以给出相关性文档列表，QAS与SES系统之间的界限在IQA系统中变得模糊，是一种最为理想、友好的搜索问答系统。

本质上，IQA系统是基于知识的即时反馈系统，需要管理对话的“状态”，从而有效地处理引用、对话连续性，确保连贯和人机对话的相关性，例如，最典型的对话中的省略、简称现象。IQA系统，跟踪交互状态的能力增强了系统的实用性，标志着机器如何理解和响应人类语言的重大演变：用户期待搜索系统具备更强的自然语言处理能力、知识融合能力、更高级的信息提取能力、强生成能力、即时处理能力、上下文理解能力。