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构建“校园问答智能体”与“在线”学工智能助手的技术实践
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张明：你好，李华，我最近在研究一个关于“校园问答智能体”的项目，你有没有兴趣一起探讨一下？
李华：当然有兴趣！我一直对AI在教育领域的应用很感兴趣。你是想做一个能回答学生问题的智能助手吗？
张明：没错，而且这个智能体要支持“在线”模式，方便学生随时随地使用。你觉得用什么技术来实现比较好呢？
李华：我觉得可以考虑自然语言处理（NLP）技术，比如使用像BERT这样的预训练模型，再加上一些知识图谱或者FAQ库作为数据源。
张明：是的，不过我们还需要一个在线系统来部署它。你有没有听说过Flask或者Django这类框架？
李华：当然，它们都是Python中常用的Web开发框架。我们可以用Flask搭建一个简单的后端服务，然后通过API与前端交互。
张明：那我们就先从构建一个基础的问答系统开始吧。你有没有具体的代码示例？
李华：让我想想……首先我们需要安装一些必要的库，比如transformers和flask。
张明：好的，那我来写一段代码，看看能不能运行起来。
李华：你可以这样写：
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
# 加载预训练模型和分词器
model_name = "deepset/roberta-base-squad2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
@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 = outputs.start_logits.argmax()
answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()
all_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"].tolist()[0])
answer = all_tokens[answer_start_index:answer_end_index+1]
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(answer)
return jsonify({"answer": answer})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
张明：这段代码看起来不错，但是我们还需要一个前端页面来让用户输入问题和上下文。你有没有想法？
李华：我们可以用HTML和JavaScript来构建一个简单的前端页面，然后通过AJAX调用后端API。
张明：那我们再写一个简单的前端页面吧。
李华：好的，下面是一个简单的HTML文件：
校园问答智能体
张明：这确实是个不错的前端页面，用户可以在这里输入问题和上下文，然后点击按钮获取答案。
李华：接下来，我们可能需要将这个系统集成到学校的在线平台中，比如学工管理系统。这样学生就可以直接在学工平台上使用这个智能助手了。
张明：没错，但如何将我们的系统嵌入到现有的在线平台中呢？你有什么建议吗？
李华：我们可以考虑使用RESTful API的方式，让学工平台通过调用我们的API来获取答案。这样就不需要修改学工平台的代码，只需要在前端添加一个接口即可。
张明：听起来可行。那我们是否还需要考虑安全性问题？比如防止恶意请求或者数据泄露？
李华：是的，安全性非常重要。我们可以使用JWT（JSON Web Token）来验证用户身份，确保只有授权用户才能访问我们的API。
张明：那我们是不是应该在后端加入一个认证模块？
李华：是的，我们可以使用Flask-JWT-Extended这样的库来实现JWT认证。
张明：好的，那我们再来写一段代码，加入JWT认证。
李华：以下是修改后的后端代码：
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_jwt_extended import (
create_access_token,
jwt_required,
get_jwt_identity
)
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
app = Flask(__name__)
# 模拟用户数据库
users = {
"student1": {"password": "123456"},
"teacher1": {"password": "abcdef"}
}
# 加载模型
model_name = "deepset/roberta-base-squad2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
username = request.json.get('username')
password = request.json.get('password')
if users.get(username, {}).get('password') == password:
access_token = create_access_token(identity=username)
return jsonify(access_token=access_token), 200
else:
return jsonify(message="Invalid credentials"), 401
@app.route('/answer', methods=['POST'])
@jwt_required()
def get_answer():
current_user = get_jwt_identity()
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 = outputs.start_logits.argmax()
answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()
all_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"].tolist()[0])
answer = all_tokens[answer_start_index:answer_end_index+1]
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(answer)
return jsonify({"answer": answer, "user": current_user})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
张明：这样我们就实现了基本的登录和认证功能，确保只有合法用户才能使用这个系统。
李华：是的，接下来我们还可以考虑扩展这个系统，比如加入知识图谱、多轮对话、意图识别等功能，使其更智能化。
张明：没错，比如我们可以引入Rasa或Dialogflow来管理多轮对话流程，让智能助手能够理解上下文。
李华：另外，我们还可以考虑使用WebSocket实现实时互动，提升用户体验。
张明：那我们现在已经有了一套完整的“校园问答智能体”系统，可以支持在线使用，并且集成了学工智能助手的功能。
李华：是的，未来我们还可以将其部署到云服务器上，比如使用AWS或阿里云，提高系统的可用性和可扩展性。
张明：总结一下，我们通过使用NLP模型、Flask框架、JWT认证、前后端分离等技术，成功构建了一个在线版的学工智能助手。
李华：没错，这不仅提升了学生的体验，也减轻了学工人员的工作负担，是值得推广的创新方案。
张明：感谢你的帮助，李华！这次合作让我受益匪浅。
李华：我也很高兴能和你一起完成这个项目，期待我们未来的更多合作！
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