客服热线: 139 1319 1678 锦中人工智能助手
锦中融合门户系统
我们提供融合门户系统招投标所需全套资料，包括融合系统介绍PPT、融合门户系统产品解决方案、
融合门户系统产品技术参数，以及对应的标书参考文件，详请联系客服。
基于校园AI智能体的湖南学工智能助手开发实践
融合门户
在线试用
融合门户
解决方案下载
融合门户
详细介绍
融合门户
产品报价
小明：嘿，小李，最近我在研究一个关于“校园AI智能体”的项目，想听听你的意见。
小李：哦？听起来挺有意思的。你打算怎么应用呢？是不是和湖南的高校有关？
小明：对，我计划做一个“学工智能助手”，主要是帮助学校的学生事务部门处理日常咨询、通知发布和信息查询等任务。而且我想结合湖南本地的教育资源来优化这个系统。
小李：这确实是个好方向。不过你有没有考虑过技术实现？比如自然语言处理、机器学习这些方面？
小明：嗯，我正在用Python来开发这个系统，使用了Hugging Face的Transformers库来做NLP部分。现在我已经训练了一个基础的问答模型，可以回答一些常见问题。
小李：那你可以写点代码给我看看吗？我想看看你是怎么实现的。
小明：当然可以！这是我目前的代码结构，主要用的是BERT模型进行意图识别和实体提取。
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-base-uncased")
def answer_question(question, context):
inputs = tokenizer(question, context, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()
predict_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"][0])
answer = " ".join(predict_tokens[answer_start_index:answer_end_index+1])
return answer
# 示例
question = "学生请假流程是什么？"
context = "根据湖南某高校的规定，学生请假需填写在线申请表，并提交辅导员审批。"
print(answer_question(question, context))
小李：不错，这个模型看起来挺有效果的。不过你有没有想过加入多轮对话功能？比如让系统记住用户之前的问题，提供更连贯的服务？
小明：这正是我想做的！我打算用Rasa框架来构建一个对话管理系统，这样就能支持多轮交互了。
小李：那你能再写一段代码展示一下吗？比如如何处理用户的连续提问。
小明：好的，这是Rasa的一个简单示例，用于处理多轮对话。
# domain.yml
intents:
- greet
- goodbye
- ask_leave_process
entities:
- leave_type
slots:
leave_type:
type: text
influence_conversation: true
responses:
utter_greet:
- text: "你好！我是学工智能助手，请问有什么可以帮助你的吗？"
utter_goodbye:
- text: "再见！如有需要随时联系我。"
utter_ask_leave_process:
- text: "请问你想了解哪种类型的请假流程？比如事假、病假还是其他？"
actions:
- action_default_fallback
# stories.md
## story1
* greet
- utter_greet
* ask_leave_process
- utter_ask_leave_process
* inform{"leave_type": "事假"}
- utter_greet
小李：很好，这样的设计可以让系统更好地理解上下文。那你觉得在湖南地区部署这个系统有什么特别需要注意的地方吗？比如方言或者地方政策差异？
小明：确实有这个问题。湖南各地的方言和政策可能略有不同，所以我会在系统中加入区域定制功能，比如根据学生的所在校区自动调整回答内容。
小李：这很有必要。另外，你有没有考虑过数据安全？毕竟涉及学生个人信息。
小明：是的，我打算使用加密存储和访问控制机制，确保数据安全。同时，所有敏感信息都会经过脱敏处理。
小李：听起来你已经考虑得很周全了。那这个系统预计什么时候上线？
小明：我们计划在下个学期开始试点，先在湖南的一所大学运行，收集反馈后逐步推广。
小李：太好了！希望你们的项目顺利成功。如果需要技术支持，我可以帮忙。
小明：谢谢你，小李！有你在，我对这个项目更有信心了。
小李：别客气，我们一起努力，打造一个真正有用的学工智能助手。
随着项目的推进，我们不仅在技术上取得了突破，也在实际应用中验证了系统的有效性。通过结合AI技术和本地化需求，我们为湖南地区的高校提供了一个高效、智能的学工服务平台。
在这个过程中，我们还探索了更多可能性，比如集成语音识别、自动化报表生成等功能，进一步提升了用户体验。
未来，我们希望通过不断优化模型性能和提升服务范围，将这一智能助手推广到更多的高校，甚至覆盖整个湖南省的教育体系。
总之，这个“校园AI智能体”项目不仅是技术上的挑战，更是对教育信息化的一次积极尝试。它让我们看到了人工智能在教育领域中的巨大潜力。
通过这次实践，我们也更加深刻地认识到，技术的最终目标是服务于人，而不仅仅是追求效率和创新。
最后，感谢每一位参与和支持这个项目的人员，是你们的努力让这一切成为可能。
本站部分内容及素材来源于互联网，由AI智能生成，如有侵权或言论不当，联系必删！
Copyright © 锦中人工智能助手