智能政务系统中的‘网上办事大厅’与‘大模型知识库’融合实践
小明：最近我在研究政务服务系统，发现“网上办事大厅”和“大模型知识库”可以结合起来，你觉得怎么样？
小红：确实，这种结合能极大提升用户体验。比如用户可以通过自然语言提问，系统直接调用知识库给出答案。
小明：那具体怎么实现呢？有没有代码示例？
小红：当然有。我们可以用Python构建一个简单的接口，连接知识库和办事大厅。
小明：那我来写个例子吧。首先需要加载一个预训练的模型，比如BERT或者Qwen。
import requests
from transformers import pipeline
# 加载问答模型
qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="bert-base-uncased")
# 模拟从知识库中获取数据
def get_knowledge(question):
# 假设知识库是本地的一个JSON文件
knowledge_base = {
"什么是身份证？": "身份证是用于证明个人身份的法定证件。",
"如何办理护照？": "前往公安局出入境管理部门提交申请并提供相关材料。"
}
return knowledge_base.get(question, "未找到相关信息")
# 处理用户输入
def handle_user_input(user_input):
answer = get_knowledge(user_input)
if answer == "未找到相关信息":
result = qa_pipeline(question=user_input, context="这是通用知识库内容")
answer = result['answer']
return answer
# 示例
print(handle_user_input("如何办理护照？"))
小红：这段代码展示了如何根据用户的提问，先在本地知识库中查找，找不到时再使用大模型进行回答。
小明：明白了。这样不仅提升了响应速度，还增强了系统的智能化水平。
小红：没错，这就是未来智能政务的发展方向。
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