blocks|key|2699100|text|现在使用Discovery，您需要将文档拆分一次，将它们放入一个集合中，然后在Discovery中对集合的任何查询都将从这组分离的文档中返回结果。因此，如果您的文档没有更改，这种拆分应该是一次性的操作。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2699101|尽管自动识别查询的较大文档的相关部分的解决方案是Discovery的一个很好的考虑因素(注意:我在IBM+Watson工作)。|2699102|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|H|8|@]|9|@]|A|$]]]|E|$]]

For now with Discovery, you would need to break up your documents once to put them in a collection, then any query against the collection in Discovery will return results from that set of separated docs. So if your documents don't change, this split should be a one time action. 
Though the solution of automatically identifying the relevant section of a larger doc for a query is a good consideration for Discovery (note: I work for IBM Watson).

blocks|key|28576|text|wit或api更类似于我们的watson会话服务。发现是从语料库中找到相关内容，而您提到的两个，以及我们的对话服务，更多的是使用NLP通过对话进行响应，以理解查询。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|28577|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

wit or api are more similar to our watson conversation service. 
Discovery is about finding relevant content out of a corpus, while the two you mentioned, and our Conversation service, are more about responding with a dialog using NLP to understand the query.

blocks|key|28474|text|现在有一个可以传递给query+API的passages参数。在写这篇文章的时候，它还处于测试阶段。它提供文档中的位置以及“段落”文本和分数。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|28475|​|28476|{
++"document_id":+"dd2a7574-c266-4587-812b-69a47aa271d6",
++"passage_score":+23.961884787023948,
++"passage_text":+"+query+block+name+in+many+hints+to+specify+the+query+block+to+which+the+hint+applies.+This+syntax+lets+you+specify+in+the+outer+query+a+hint+that+applies+to+an+inline+view.\n\nThe+syntax+of+the+query+block",
++"start_offset":+404,
++"end_offset":+607
},|code-block|syntax|javascript|28477|28478|entityMap^0|K|8|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@$9|Q|A|R|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|S|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|T|8|@]|D|@]|E|$K|L]]|$1|M|3|G|5|6|7|U|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|N|3|-4|5|6|7|V|8|@]|D|@]|E|$]]]|O|$]]

There is now a <code>passages</code> parameter that can be passed to the query API. It's in beta as of this writing. It provides the location within the document as well as the "passage" text and score.

<div class="snippet" data-lang="js" data-hide="false" data-console="true" data-babel="false">
<div class="snippet-code">
<pre class="snippet-code-js lang-js prettyprint-override"><code>{
 "document_id": "dd2a7574-c266-4587-812b-69a47aa271d6",
 "passage_score": 23.961884787023948,
 "passage_text": " query block name in many hints to specify the query block to which the hint applies. This syntax lets you specify in the outer query a hint that applies to an inline view.\n\nThe syntax of the query block",
 "start_offset": 404,
 "end_offset": 607
},</code></pre>
</div>
</div>

blocks|key|2488708|text|现在有一个文档分割选项可应用于您的Discovery配置。这允许Discovery在最初加载和索引文档时对文档进行分段。这最后一次添加是在2017年10月。请注意，这里有一些限制，特别是在保存自定义元数据方面。这是该文档的链接。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2488709|https://console.bluemix.net/docs/services/discovery/building.html#doc-segmentation|offset|length|2488710|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url^0|0|0|2A|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|N|8|@]|9|@$D|O|E|P|1|Q]]|A|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|R|8|@]|9|@]|A|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|A|$L|C]]]]

There is now a Document Segmentation option to apply to your Discovery configuration. This allows Discovery to segment the document when initially loading and indexing them. This was added last in October 2017. Beware, there are some restrictions, particularly around preservation of custom metadata. Here is a link to the doc.

<a href="https://console.bluemix.net/docs/services/discovery/building.html#doc-segmentation" rel="nofollow noreferrer">https://console.bluemix.net/docs/services/discovery/building.html#doc-segmentation</a>

blocks|key|29994|text|Watson+Discovery服务允许在数百个文档中进行认知搜索。您可以使用Watson+Document+Conversion服务为每个JSON格式的文档自动创建PAU(可能回答单位)的粒度。然后，您可以在Watson+Discovery+Service中加载由Watson文档转换生成的PAU。这样，Watson+Discovery将为您的认知查询返回准确的答案。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|29995|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

Watson Discovery service allows cognitive search in hundreds of documents. 
You can use the Watson Document Conversion service in order to automatically create granularity of PAUs (Possible Answer Units) for each document in JSON format. Then you can load the PAUs generated by the Watson Document Conversion in the Watson Discovery Service.
This way, Watson Discovery will return exact answers for your cognitive queries.

After testing the discovery service, it seems useless to me at least or I might be missing something.

When I query, it matches the document and returns the whole document. If my document is huge, then for all queries it returns the whole document matching the query text, which is useless. 

Now Do I have to create a separate document for every query?

If that's the case, API.AI or WIT.AI is a better option.

Please clear me on what I am missing in here!

How to get exact answers instead of the whole document using Watson Discovery?

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

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在测试了发现服务之后，它至少对我来说是无用的，否则我可能会遗漏一些东西。当我查询时，它匹配文档并返回整个文档。如果我的文档很大，那么对于所有查询，它都会返回与查询文本匹配的整个文档，这是没有用的。现在，我必须为每个查询创建一个单独的文档吗？如果是这样的话，API.AI或WIT.AI是更好的选择。请澄清我在这里遗漏了什么！

问如何使用Watson Discovery获得准确的答案，而不是整个文档？
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