锦中融合门户系统

小明：嘿，小李，最近听说你们学校在搞一个AI问答系统？

小李：是啊，我们学校正在尝试部署一个校园AI问答系统，主要是为了帮助学生和老师快速获取信息，比如课程安排、考试时间、图书馆资源等等。

小明：听起来挺酷的。这个系统是怎么工作的呢？

小李：其实，这个系统是基于自然语言处理（NLP）技术构建的。用户可以通过输入问题，系统会理解问题内容，并从数据库中提取相关信息进行回答。

小明：那这个系统用的是什么技术？有没有具体的代码可以看看？

小李：当然有。我们使用了Python语言，结合了Flask框架来搭建后端服务，前端用HTML和JavaScript做交互，然后用BERT模型来做意图识别和语义理解。

小明：BERT模型？是不是那个很厉害的预训练模型？

小李：没错！BERT是Google开发的一个非常强大的预训练模型，它能够很好地理解句子的上下文，非常适合用于问答系统。

小明：那你们是如何将BERT集成到系统中的呢？

小李：我们使用了Hugging Face的Transformers库，这个库提供了很多现成的模型和工具。我们可以直接加载BERT模型，然后根据自己的数据集进行微调。

小明：微调是什么意思？

小李：微调就是在预训练模型的基础上，针对特定任务进行进一步训练。比如，我们的任务是判断用户的问题属于哪个类别，或者从数据库中找到对应的答案。

小明：明白了。那整个系统的架构是怎样的呢？

小李：整体架构分为三个部分：前端、后端和数据库。前端负责接收用户的输入，后端负责处理逻辑，数据库存储各种信息。

小明：那你们是怎么测试这个系统的呢？

小李：我们先做了单元测试，确保每个模块都能正常工作。然后进行了集成测试，检查各个组件之间的协作是否顺畅。最后还做了用户测试，收集反馈进行优化。

小明：听起来你们已经做得很好了。那有没有遇到什么困难？

小李：确实有一些挑战。比如，如何准确理解用户的问题，特别是那些不规范的表达方式。还有就是如何提高系统的响应速度。

小明：那你们是怎么解决这些问题的？

小李：对于理解问题，我们增加了更多的训练数据，并且对BERT模型进行了多次微调。对于响应速度，我们优化了代码结构，并使用了缓存机制。

小明：听起来你们真的很用心。那这个系统现在运行得怎么样？

小李：目前运行得很稳定，用户反馈也不错。我们还在不断改进，希望以后能支持更多功能，比如语音识别和多语言支持。

小明：太棒了！那能不能给我看一下你们的代码？

小李：当然可以。下面是一些关键代码示例。

小明：好的，我来看看。

小李：首先，这是我们的后端代码，使用Flask框架。

from flask import Flask, request, jsonify
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering

app = Flask(__name__)

# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-uncased')

@app.route('/answer', methods=['POST'])
def get_answer():
    data = request.get_json()
    question = data['question']
    context = data['context']

    inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, return_tensors='pt')
    outputs = model(**inputs)
    answer_start_index = torch.argmax(outputs.start_logits)
    answer_end_index = torch.argmax(outputs.end_logits)

    # 获取答案文本
    answer_tokens = inputs['input_ids'][0][answer_start_index:answer_end_index + 1]
    answer = tokenizer.decode(answer_tokens)

    return jsonify({'answer': answer})

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

小明：哇，这代码看起来好专业啊！

小李：是的，这就是我们用来处理用户问题的核心代码。当用户提交一个问题和上下文时，系统会调用这个接口，返回答案。

小明：那前端怎么调用这个接口呢？

小李：前端我们用了简单的HTML和JavaScript，下面是前端代码示例。

    


    
校园AI问答系统
    


    提问
    



    


    

小明：这代码也很清晰。看来你们的技术实力很强。

小李：谢谢夸奖。其实，我们还在考虑引入更先进的模型，比如RoBERTa或者DistilBERT，以提高性能。

小明：那你们有没有考虑过部署到云平台上？

小李：是的，我们计划将系统部署到阿里云上，利用云计算的强大算力来提升系统的稳定性和扩展性。

小明：听起来很有前景。那你们下一步有什么计划吗？

小李：接下来我们会继续优化模型，增加更多问答场景，并尝试加入语音识别功能，让系统更加智能化。

小明：太好了！我相信这个系统一定会越来越强大。

小李：嗯，我们也这么认为。感谢你的关注，如果你有兴趣，欢迎来参与我们的项目！

小明：一定！我会继续关注你们的进展。

小李：好的，那就这样吧，有需要随时联系我。

小明：好的，再见！

小李：再见！