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校园AI问答系统与App的开发实践
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嘿，大家好！今天咱们来聊聊怎么做一个校园AI问答系统，然后还要做个App。这个系统主要是给学生和老师用的，用来回答一些常见问题，比如课程安排、考试时间、图书馆开放时间之类的。而且我们还要做网页版，这样大家不用下载App也能用。
首先，我得说，这个AI问答系统其实核心就是个自然语言处理（NLP）模型。你可以用Python来写，因为Python在AI领域真的很强大。不过别担心，我不会一开始就给你一堆复杂的代码，我会一步步来，慢慢讲。
先说说网页版。网页版的话，我们可以用HTML、CSS和JavaScript来做前端，后端的话可以用Flask或者Django这样的框架。不过为了简单点，我们先用Flask吧。那我们就从创建一个简单的Flask项目开始。
首先，安装Flask：pip install flask。然后新建一个文件夹，比如叫“ai_qa_web”，在里面新建一个app.py文件。接着写一段简单的代码：
from flask import Flask, request, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
然后，在同一个文件夹里新建一个templates文件夹，里面放一个index.html文件。这个文件可以很简单，就显示一个输入框和一个按钮，用户输入问题，然后提交。
接下来是后端逻辑。当用户提交问题的时候，我们需要调用AI模型来生成答案。这里我们可以用Hugging Face的Transformers库，它提供了很多预训练的模型，比如BERT、RoBERTa之类的。
所以，我们还需要安装transformers和torch库。命令是：pip install transformers torch。
然后在app.py里加一个路由，比如 /answer，用来接收用户的输入，调用模型，返回结果。代码大概是这样的：
from transformers import pipeline
qa_pipeline = pipeline("question-answering")
@app.route('/answer', methods=['POST'])
def answer():
question = request.form['question']
context = "这里是你要提供给模型的上下文内容，比如学校规章制度或者课程表信息"
result = qa_pipeline(question=question, context=context)
return result['answer']
不过这只是一个非常基础的版本，实际应用中可能需要更复杂的处理，比如多轮对话、知识图谱整合等等。但作为入门，这个已经够用了。
接下来我们来说说App的部分。App的话，可以用React Native或者Flutter来开发，这样可以同时支持iOS和Android。不过这里我们以React Native为例，因为它比较流行，社区资源也多。
首先，安装React Native环境，然后新建一个项目：npx react-native init AiQaApp。进入项目目录，然后修改App.js文件，添加一个输入框和一个按钮，点击按钮后发送请求到我们的Flask服务器。
在React Native中，我们可以使用fetch API来发送POST请求。代码大概像这样：
import React, { useState } from 'react';
import { View, TextInput, Button, Text } from 'react-native';
export default function App() {
const [question, setQuestion] = useState('');
const [answer, setAnswer] = useState('');
const handleSubmit = async () => {
const response = await fetch('http://你的服务器IP:5000/answer', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
},
body: `question=${encodeURIComponent(question)}`,
});
const data = await response.json();
setAnswer(data.answer);
};
return (
value={question} onChangeText={setQuestion} placeholder="请输入你的问题" /> ); } 当然，这里的URL要替换成你自己的服务器地址，比如如果你本地运行Flask，那么可能是http://localhost:5000/answer。如果部署到云服务器上，就要用公网IP或者域名。 现在，我们已经完成了网页版和App的基本功能。接下来，我们可以考虑把它们结合起来，让用户体验更好。比如，网页版可以作为一个入口，用户可以选择是否下载App，或者通过二维码直接跳转到App商店。 另外，还可以加入一些高级功能，比如语音识别、个性化推荐、历史记录等。这些功能需要用到更多的技术，比如SpeechRecognition库、数据库存储、用户登录系统等等。 比如说，如果你想让用户登录，就可以用Flask-SQLAlchemy来创建一个用户数据库，然后在App中添加登录界面，保存用户的信息，这样就能根据用户的历史提问来优化回答。 再比如，如果你想要支持语音输入，可以在网页版和App中加入语音识别的功能。在网页端，可以用Web Speech API；在App中，可以用React Native的Speech-to-Text库。 总之，这个校园AI问答系统是一个很实用的项目，不仅可以用在校园里，也可以扩展到其他场景，比如企业客服、旅游咨询、医疗问诊等等。只要你有好的数据和模型，就能做出一个非常强大的系统。 最后，提醒一下，如果你打算把项目部署到线上，记得配置好CORS，否则可能会出现跨域问题。在Flask中，可以使用flask-cors库来解决这个问题。 好了，今天的分享就到这里。希望这篇文章能帮到你，如果你对某个部分感兴趣，比如模型训练、数据库设计或者App的UI优化，欢迎继续交流！
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