大学一站式网上办事大厅与人工智能的融合应用

2026-02-23 02:35

李明：张伟，你最近在研究什么项目？我听说你们学校正在升级一站式网上办事大厅。

张伟：是的，李明。我们正在引入人工智能技术来优化这个系统。现在学生和教职工可以通过一个平台完成各种事务，比如选课、申请补助、查询成绩等。

李明：听起来不错，但具体是怎么实现的呢？有没有具体的代码示例？

张伟：当然有。我们可以用Python和Flask框架来搭建一个简单的接口，然后结合NLP（自然语言处理）模型来理解用户的请求。

李明：那你能给我展示一下吗？

张伟：好的，下面是一个简单的代码示例，用来处理用户输入的查询，并返回相应的结果。


# 示例代码：使用Flask和NLP模型进行问答
from flask import Flask, request, jsonify
import nltk
from nltk.chat.util import Chat, reflections
app = Flask(__name__)
# 定义一些常见问题及其答案
pairs = [
["你好", "您好！欢迎使用我们的智能服务。"],
["如何选课？", "您可以在系统中点击‘选课’按钮，按照提示操作即可。"],
["我的成绩什么时候发布？", "成绩通常在考试结束后的一周内发布，请注意查看通知。"],
["如何申请助学金？", "请登录系统，在‘资助申请’页面填写相关信息并提交。"]
]
# 创建聊天机器人
chatbot = Chat(pairs, reflections)
@app.route('/query', methods=['POST'])
def query():
user_input = request.json.get('input')
response = chatbot.respond(user_input)
return jsonify({"response": response})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)

李明：这段代码看起来很基础，但它能实现基本的问答功能。那你是怎么将它整合到一站式平台上呢？

张伟：我们首先需要在前端页面上添加一个输入框和一个按钮，当用户输入问题后，调用后端的API获取回答。同时，我们还可以集成更高级的AI模型，比如基于BERT的问答系统，来提高准确率。

李明：那是不是意味着系统可以理解更复杂的指令？比如“帮我查一下这学期的课程安排”或者“我需要哪些材料才能申请奖学金？”

张伟：没错，这就是人工智能的优势。我们可以使用预训练的模型，如Hugging Face的Transformers库，来增强系统的理解能力。

李明：那你能再给出一个更复杂的例子吗？

张伟：当然，下面是另一个示例，使用了Hugging Face的BERT模型来进行问答。


# 示例代码：使用Hugging Face BERT模型进行问答
from transformers import pipeline
# 加载预训练的问答模型
qa_pipeline = pipeline("question-answering")
def answer_question(question, context):
result = qa_pipeline({
'question': question,
'context': context
})
return result['answer']

# 示例上下文
context = "本学期的选课时间从9月1日开始，持续两周。学生可以通过教务系统在线选课。"
question = "选课时间是什么时候？"
answer = answer_question(question, context)
print(answer)  # 输出：选课时间从9月1日开始，持续两周。