锦中人工智能助手

小明：嘿，小李，最近我在研究一个项目，是关于校园AI问答平台的，你有了解过吗？

小李：哦，这个听起来挺有意思的。你是想用AI来回答学生和老师的问题吗？

小明：对的！我们想做一个校园智能服务平台，让师生可以通过自然语言提问，系统自动给出答案。比如课程安排、考试时间、图书馆开放情况等等。

小李：这确实很实用。那你们是怎么实现的呢？有没有什么技术难点？

小明：目前我们主要用的是自然语言处理（NLP）技术，比如使用BERT模型来做意图识别和实体提取。然后用Rasa框架搭建聊天机器人，再结合知识库来生成回答。

小李：听起来挺专业的。那你能给我看一段代码吗？我想看看具体怎么实现的。

小明：当然可以！我先给你看一段使用Python和Rasa搭建基础问答系统的代码。

# 安装Rasa
# pip install rasa

# 创建一个新的Rasa项目
# rasa init

# 在domain.yml中定义意图和响应
intents:
  - greet
  - goodbye
  - ask_course_schedule
  - ask_library_hours

responses:
  utter_greet:
    - text: "你好！欢迎来到校园AI问答平台。"
  utter_goodbye:
    - text: "再见！如有需要，随时欢迎回来。"
  utter_course_schedule:
    - text: "当前课程安排如下：..."
  utter_library_hours:
    - text: "图书馆开放时间是每天早上8点到晚上10点。"

# 在nlu.yml中定义训练数据
- intent: greet
  examples: |
    - 你好
    - 你好啊
    - 早上好

- intent: ask_course_schedule
  examples: |
    - 今天有什么课？
    - 我的课程表是什么？
    - 今天的课程安排？

- intent: ask_library_hours
  examples: |
    - 图书馆几点开门？
    - 什么时候闭馆？
    - 图书馆开放时间？

# 在stories.yml中定义对话流程
- story: greet_and_ask_course_schedule
  steps:
  - intent: greet
  - action: utter_greet
  - intent: ask_course_schedule
  - action: utter_course_schedule

    

小李：哇，这段代码看起来很清晰。不过这只是基础版本，如果要更智能的话，应该怎么做呢？

小明：确实，我们需要引入更高级的NLP模型来提升理解能力。比如使用Hugging Face的Transformers库来加载预训练的BERT模型，进行意图分类和实体识别。

小李：那你能展示一下这部分的代码吗？

小明：好的，下面是一段使用BERT做意图分类的示例代码。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# 加载预训练的BERT模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 输入文本
text = "今天有什么课？"

# 分词并编码
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)

# 进行预测
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits

# 获取预测结果
predicted_class_id = torch.argmax(logits).item()

print(f"预测的意图是：{predicted_class_id}")
    

小李：这个模型会根据输入文本判断它属于哪个意图类别，对吧？那如果我们要让它支持多轮对话呢？

小明：没错。我们可以用Rasa的对话管理功能，结合状态跟踪和上下文信息，实现多轮问答。

小李：那是不是还需要一个知识库？比如存储课程表、图书馆信息等数据？

小明：对，我们建立了一个简单的知识库，用SQLite数据库来存储这些信息。当用户问“今天有什么课？”时，系统会从数据库中查询对应的课程表。

小李：那这部分的代码又是什么样的呢？

小明：下面是连接数据库并查询课程表的示例代码。

import sqlite3

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('campus.db')
cursor = conn.cursor()

# 查询课程表
def get_course_schedule():
    cursor.execute("SELECT * FROM course_schedule")
    return cursor.fetchall()

# 示例调用
schedule = get_course_schedule()
for row in schedule:
    print(row)

# 关闭连接
conn.close()
    

小李：这样就能把用户的请求和数据库里的信息联系起来了。看来你们已经把整个系统搭得比较完整了。

小明：是的，接下来我们计划加入更多功能，比如语音识别、个性化推荐，甚至集成到学校的官方网站或App中。

小李：听起来非常有前景。你觉得这个系统在校园里推广起来会有困难吗？

小明：可能会有一些挑战，比如数据的准确性、用户习惯的改变，以及系统的稳定性。但我们正在逐步优化，确保用户体验。

小李：我觉得这个项目很有意义，尤其是在信息化程度越来越高的校园环境中，这样的智能服务平台能大大提升效率。

小明：没错，这也是我们做这个项目的初衷。希望未来能有更多的同学和老师受益于这个平台。

小李：谢谢你分享这么多内容，让我对校园AI问答平台有了更深的理解。

小明：不客气！如果你有兴趣，也可以一起参与进来，我们一起把这个平台做得更好。