锦中人工智能助手

张老师：李同学，你最近在研究校园智能体系统吗？

李同学：是的，张老师。我正在尝试构建一个基于人工智能的校园智能体系统，用来帮助学生和教师更高效地管理资料和信息。

张老师：听起来很有意思。那这个系统具体是怎么工作的呢？

李同学：它主要通过自然语言处理、机器学习以及知识图谱等技术，来理解和处理用户的需求。比如，学生可以通过语音或文字提问，系统会自动从数据库中检索相关资料，并提供答案。

张老师：那它是如何管理这些资料的呢？有没有什么具体的例子？

李同学：当然有。我们使用了一个基于Python的后端系统，结合了Flask框架和MySQL数据库。系统会将所有资料存储在数据库中，并为每份资料生成唯一的标识符，方便后续检索。

张老师：听起来很专业。能给我看看相关的代码吗？

李同学：可以的，这是我写的资料存储模块的一部分代码：

# 示例代码：资料存储模块
import mysql.connector

def store_document(title, content, author):
    conn = mysql.connector.connect(
        host="localhost",
        user="root",
        password="123456",
        database="campus_intelligent_system"
    )
    cursor = conn.cursor()
    sql = "INSERT INTO documents (title, content, author) VALUES (%s, %s, %s)"
    val = (title, content, author)
    cursor.execute(sql, val)
    conn.commit()
    print("文档已成功存储！")
    cursor.close()
    conn.close()

# 调用示例
store_document("人工智能基础", "人工智能是计算机科学的一个分支，旨在使机器能够执行通常需要人类智能的任务。", "王教授")
    

张老师：这代码看起来结构清晰，功能明确。那么，系统是如何进行资料检索的呢？

李同学：我们使用了基于关键词匹配和向量相似度的算法。首先，用户输入查询语句，系统会对查询进行分词和特征提取，然后在数据库中查找最匹配的资料。

张老师：有没有具体的检索算法代码呢？

李同学：有的，这是我的检索模块代码：

# 示例代码：资料检索模块
import mysql.connector
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def search_documents(query):
    conn = mysql.connector.connect(
        host="localhost",
        user="root",
        password="123456",
        database="campus_intelligent_system"
    )
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT id, title, content FROM documents")
    documents = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()

    # 提取内容并构建TF-IDF向量
    texts = [doc[2] for doc in documents]
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)

    # 将查询转换为向量
    query_vector = vectorizer.transform([query])

    # 计算相似度
    similarities = cosine_similarity(query_vector, tfidf_matrix).flatten()

    # 找出最相关的文档
    most_similar_index = similarities.argmax()
    most_similar_doc = documents[most_similar_index]

    return {
        'id': most_similar_doc[0],
        'title': most_similar_doc[1],
        'content': most_similar_doc[2],
        'similarity': similarities[most_similar_index]
    }

# 调用示例
result = search_documents("人工智能的应用")
print(f"找到文档：{result['title']}，相似度：{result['similarity']}")
    

张老师：这段代码非常实用，特别是使用了TF-IDF和余弦相似度来提高检索的准确性。那这个系统是否还支持其他功能呢？

李同学：是的，我们还加入了智能问答功能。系统可以根据用户的问题，从资料中提取答案，甚至进行推理。

张老师：那你是如何实现智能问答的呢？

李同学：我们使用了Hugging Face的Transformers库，加载了一个预训练的问答模型，例如“distilbert-base-cased-distilled-squad”。

张老师：那你能展示一下这部分的代码吗？

李同学：当然可以，这是智能问答模块的代码：

# 示例代码：智能问答模块
from transformers import pipeline

def answer_question(question, context):
    qa_pipeline = pipeline("question-answering")
    result = qa_pipeline(question=question, context=context)
    return result["answer"]

# 调用示例
context = "人工智能是计算机科学的一个分支，旨在使机器能够执行通常需要人类智能的任务。"
answer = answer_question("人工智能是什么？", context)
print(f"答案：{answer}")
    

张老师：这段代码简洁有效，而且利用了预训练模型，大大提升了系统的智能化水平。

李同学：是的，我们还计划加入多模态支持，比如图像识别和语音识别，让系统更加全面。

张老师：听起来非常有前景。那你有没有考虑过系统的安全性和隐私保护问题？

李同学：确实有考虑。我们在系统中加入了用户权限控制，确保只有授权用户才能访问特定资料。同时，我们对敏感数据进行了加密处理。

张老师：很好，这样系统不仅功能强大，也更加安全可靠。

李同学：谢谢张老师的指导，我会继续优化这个系统，让它更好地服务于校园。

张老师：期待看到你的成果，如果需要帮助，随时来找我。

李同学：一定会的，谢谢您！