def auto_QA(str): noAns = "对不起，您查询的问题暂时还未收录，请您询问具体工作人员。" def get_ans(i): with open('data/data227844/FAQ.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: title = line.split('\t')[0] if(int(title)==i): return line.split('\t')[-1] # 用训练好的模型进行预测并输出预测结果 # 创建执行器 place = fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) exe.run(fluid.default_startup_program()) save_path = '/home/aistudio/work/infer_model/'

这段代码是一个自动问答（AutoQA）函数的定义，它用于根据输入的问题字符串进行自动问答。让我来解释一下每个部分的功能：

1. `noAns`：这是一个字符串变量，用于表示当问题没有找到答案时的提示信息。

2. `get_ans`函数：这是一个内部函数，用于根据问题的索引号查询答案。它从文件`FAQ.txt`中读取问题和答案，并根据索引号匹配问题，返回对应的答案。

3. 创建执行器：这部分代码使用PaddlePaddle框架创建了一个执行器（executor），用于加载和执行模型。

4. `save_path`：这是一个模型保存路径的字符串变量，表示模型文件的存储位置。

这段代码缺少了一些重要的部分，例如加载模型、预处理问题字符串等。如果想要完整运行该函数，需要补充这些缺失的部分。另外，还需要确保文件`FAQ.txt`中包含了问题和答案的数据，并且问题与答案之间使用制表符（\t）进行分割。

总之，这段代码是一个简单的自动问答函数的定义，可以根据输入的问题查询对应的答案，但需要补充缺失的部分才能正常运行。