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高校智能助手：校园AI智能体在工程学院的应用与实践
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张老师：李同学，最近我在考虑引入一个智能助手来帮助我们工程学院的师生更好地进行学习和管理。你对这个有什么想法吗？
李同学：老师，我觉得这非常有前景！现在的学生都习惯用手机和电脑，如果有一个智能助手，可以实时回答问题、安排课程、甚至提供项目建议，那会非常方便。
张老师：你说得对。不过，我担心技术实现上会不会有问题？比如，怎么让这个系统理解学生的提问？有没有现成的工具可以用？
李同学：其实现在很多高校已经在使用基于自然语言处理（NLP）的AI助手了。比如，我们可以用Python开发一个简单的聊天机器人，结合像Rasa这样的框架。
张老师：听起来不错。你能给我演示一下吗？或者写一段示例代码看看？
李同学：当然可以！下面是一个简单的Rasa聊天机器人示例，它能够回答关于课程安排的问题。
import rasa_sdk
from rasa_sdk import Action
from rasa_sdk.events import SlotSet
class ActionCourseSchedule(Action):
def name(self) -> Text:
return "action_course_schedule"
async def run(self, dispatcher, tracker, domain):
course = tracker.get_slot("course")
if course == "计算机基础":
response = "计算机基础课程每周一、三上午9点在301教室上课。"
elif course == "数据结构":
response = "数据结构课程每周二、四下午2点在402教室上课。"
else:
response = "暂时没有找到相关课程信息，请确认课程名称是否正确。"
dispatcher.utter_message(text=response)
return [SlotSet("course", None)]
张老师：这个代码看起来很基础，但确实能实现基本功能。如果我们想让它更智能一点，比如自动识别用户意图，是不是需要训练模型？
李同学：是的，我们需要使用机器学习模型来训练它。Rasa支持使用TensorFlow或PyTorch等框架进行模型训练。你可以先准备一些问答数据，然后让模型学习这些模式。
张老师：那接下来我们可以怎么做？有没有具体的步骤？
李同学：我们可以分几个步骤来做。首先，搭建一个Rasa项目；然后，收集并整理课程相关的问答数据；接着，训练模型；最后，部署到服务器上。
张老师：听起来挺复杂的。不过，如果成功的话，这对我们的教学和管理工作会有很大帮助。你觉得还需要哪些技术支持？
李同学：除了NLP之外，可能还需要数据库来存储课程信息、学生信息等。我们可以使用MySQL或者PostgreSQL作为后端数据库。
张老师：好的，那我可以开始着手准备数据了。另外，我还想了解一下，这种AI智能体还能用于其他方面吗？比如，项目推荐、作业提醒等等。
李同学：当然可以！比如，我们可以设计一个“智能导师”模块，根据学生的学习进度和兴趣推荐合适的项目。还可以加入日历同步功能，提醒学生提交作业、参加考试等。
张老师：听起来很有前景。不过，我们需要注意隐私问题，对吧？
李同学：没错，数据安全和用户隐私非常重要。我们需要确保所有数据都是加密存储的，并且只在必要时获取用户信息。
张老师：很好，看来我们已经有了一个初步的计划。接下来，我可以组织一个小组，专门负责这个项目的开发。
李同学：太好了！我也可以参与进来，一起完善这个智能助手的功能。
张老师：谢谢你，李同学。你的想法很有价值，我相信这个项目一定会成功。
李同学：谢谢老师！我也期待看到这个AI智能体在工程学院落地后的效果。
张老师：那我们就从今天开始吧！先做一次需求分析，再逐步推进。
李同学：好的，我会尽快准备好相关资料。
张老师：嗯，我觉得这是一个值得投入的项目。希望它能真正为我们的师生带来便利。
李同学：是的，我也这么认为。现在科技发展这么快，我们不能落后，要充分利用AI的力量来提升教育质量。
张老师：没错，这就是我们工程学院应该做的——走在技术前沿，推动教育创新。
李同学：老师说得对。我相信，通过我们的努力，这个AI智能体一定会成为工程学院的一大亮点。
张老师：好，那就让我们一起努力，打造一个属于我们工程学院的智能助手吧！
李同学：一起加油！
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