锦中融合门户系统

小明：嘿，小李，你最近在忙什么？听说你在研究AI相关的项目？

小李：是啊，我正在做一个关于“校园AI问答系统”的项目。我们学校想用AI来帮助学生更快地获取信息，比如课程安排、考试时间这些。

小明：听起来挺有意思的。那你是怎么开始的？有没有遇到什么困难？

小李：其实一开始我也挺迷茫的。不过后来我决定从基础做起，先学习一些自然语言处理的知识，然后尝试搭建一个简单的问答系统。

小明：那你能给我讲讲具体是怎么做的吗？比如用的是什么技术？

小李：当然可以。我主要用了Python语言，配合一些常用的库，比如jieba用于中文分词，以及transformers库里的预训练模型，比如BERT或者RoBERTa。

小明：哦，那这个系统是怎么工作的呢？用户问一个问题，系统就能回答吗？

小李：对的。简单来说，用户输入一个查询，系统会先进行分词和向量化，然后使用预训练模型来理解问题的意思，再从已有的知识库中找到最匹配的答案。

小明：听起来有点像搜索引擎？但好像更智能一点。

小李：没错，它确实比传统的搜索引擎更智能。因为它是基于语义理解的，而不是仅仅依赖关键词匹配。

小明：那你们有没有做测试？效果怎么样？

小李：做了不少测试。比如我们用了一些常见的问题来测试系统的准确率，结果还不错。不过也存在一些问题，比如对于一些比较复杂的问题，系统可能无法给出准确的答案。

小明：那你们打算怎么改进呢？

小李：接下来我打算加入更多的数据，让模型更好地理解学生的提问习惯。另外，我也在考虑引入强化学习，让系统能够根据用户的反馈不断优化自己的回答。

小明：听起来很有前景。你觉得这个系统在安徽的高校中会有推广的可能吗？

小李：我觉得非常有可能。安徽有很多高校，比如中国科学技术大学、合肥工业大学等，它们都在积极拥抱新技术。如果这个系统能成功运行，说不定能成为其他学校的一个参考案例。

小明：那你能分享一下代码吗？我想自己试试看。

小李：当然可以！下面是我写的示例代码，你可以参考一下。

import jieba
from transformers import pipeline

# 加载预训练的问答模型
qa_pipeline = pipeline("question-answering")

# 示例知识库
context = "安徽是中国的一个省份，位于华东地区。合肥是安徽省的省会城市。"

# 用户提问
question = "安徽的省会是什么？"

# 使用模型进行问答
result = qa_pipeline(question=question, context=context)

# 输出答案
print("问题：", question)
print("答案：", result["answer"])

    

小明：哇，这个代码好简洁！我试试看能不能运行。

小李：是的，这个代码只需要安装jieba和transformers这两个库。你可以用pip install jieba transformers来安装。

小明：明白了。那如果我要把系统部署到网站上呢？是不是需要Web框架？

小李：没错。我们可以使用Flask或者Django这样的Web框架来构建一个简单的网页接口。这样用户就可以通过浏览器访问系统了。

小明：那你能给我看看这个部分的代码吗？

小李：当然可以，下面是使用Flask的示例代码。

from flask import Flask, request, jsonify
import jieba
from transformers import pipeline

app = Flask(__name__)

# 加载预训练的问答模型
qa_pipeline = pipeline("question-answering")

@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask():
    data = request.json
    question = data.get('question')
    context = data.get('context')

    if not question or not context:
        return jsonify({"error": "缺少必要参数"}), 400

    result = qa_pipeline(question=question, context=context)
    return jsonify({
        "question": question,
        "answer": result["answer"]
    })

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

    

小明：这太棒了！我可以用这个来做一个简单的问答网站。

小李：是的，这只是个基础版本。如果你想让它更强大，可以加入更多功能，比如多轮对话、意图识别、情感分析等等。

小明：那你觉得未来AI问答系统会在校园中扮演什么样的角色？

小李：我认为AI问答系统会越来越重要。它可以作为学生的学习助手，也可以作为学校的智能客服。特别是在安徽这样的科技发达地区，这种系统可能会被广泛采用。

小明：看来这个项目真的很有意义。谢谢你分享这么多内容！

小李：不客气！如果你有兴趣，我们可以一起继续完善这个系统。

小明：太好了！期待我们的合作！