锦中人工智能助手

在运城某高校的会议室里，两位工程师正在讨论一个新项目。

李明：“张伟，我们最近要开发一个教务智能助手，你觉得应该怎么做？”

张伟：“我觉得我们可以借助‘校园智能体系统’来构建这个助手。这样不仅效率高，还能提升用户体验。”

李明：“什么是‘校园智能体系统’？我之前没怎么听说过。”

张伟：“它是一种基于人工智能和大数据的综合平台，可以整合学校的各种资源，比如课程、成绩、图书馆等信息，为学生和教师提供个性化的服务。”

李明：“听起来不错。那这个教务智能助手的具体功能有哪些呢？”

张伟：“主要功能包括：查询课程安排、查看成绩、预约导师、提醒考试时间、自动处理一些重复性的教务事务等。”

李明：“那这个系统的技术架构是怎样的？”

张伟：“我们可以采用前后端分离的架构，前端使用React或Vue框架，后端用Python的Django或Flask框架，数据库用MySQL或PostgreSQL。同时，结合自然语言处理（NLP）技术，让系统能够理解用户的自然语言输入。”

李明：“那具体的代码应该怎么写呢？”

张伟：“我可以给你举个例子。比如，我们先做一个简单的教务查询接口，用户可以通过输入命令来获取课程信息。”

李明：“好的，那我们就开始吧。”

张伟：“首先，我们需要创建一个简单的Flask应用，用来接收用户的请求。”

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

# 模拟数据库
courses = {
    "CS101": {"name": "计算机基础", "teacher": "王老师", "time": "周一 8:00-10:00"},
    "MATH201": {"name": "高等数学", "teacher": "李老师", "time": "周三 14:00-16:00"},
}

@app.route('/query_course', methods=['POST'])
def query_course():
    data = request.get_json()
    course_id = data.get('course_id')
    if course_id in courses:
        return jsonify(courses[course_id])
    else:
        return jsonify({"error": "课程不存在"}), 404

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
    

李明：“这只是一个简单的接口，如果我们要让它更智能呢？”

张伟：“我们可以加入自然语言处理模块，比如使用NLTK或者spaCy库来解析用户的自然语言输入。”

李明：“那我们来试试看。”

张伟：“首先，我们需要安装必要的库。”

pip install nltk
pip install spacy
python -m spacy download zh_core_web_sm
    

李明：“然后呢？”

张伟：“接下来，我们可以在Flask中添加一个处理自然语言输入的函数。”

import spacy
from flask import Flask, request, jsonify

nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")

app = Flask(__name__)

courses = {
    "CS101": {"name": "计算机基础", "teacher": "王老师", "time": "周一 8:00-10:00"},
    "MATH201": {"name": "高等数学", "teacher": "李老师", "time": "周三 14:00-16:00"},
}

@app.route('/query_course_nlu', methods=['POST'])
def query_course_nlu():
    data = request.get_json()
    user_input = data.get('input')

    doc = nlp(user_input)
    course_id = None

    for ent in doc.ents:
        if ent.label_ == "ORG" or ent.label_ == "PRODUCT":
            course_id = ent.text

    if course_id in courses:
        return jsonify(courses[course_id])
    else:
        return jsonify({"error": "无法识别课程"}), 404

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
    

李明：“这样就能通过自然语言来查询课程了，对吧？”

张伟：“是的，不过目前还比较简单，后续可以加入更多语义理解和意图识别的功能。”

李明：“那我们是不是还需要考虑数据安全和隐私保护？”

张伟：“当然，特别是在处理学生个人信息时，必须确保数据加密和访问控制。”

李明：“那我们应该怎么做？”

张伟：“可以使用JWT进行身份验证，同时对敏感数据进行加密存储。”

李明：“好的，那我们继续完善这个系统。”

张伟：“接下来，我们还可以集成其他功能，比如成绩查询、考试提醒、选课建议等。”

李明：“那这些功能的实现方式是怎样的？”

张伟：“我们可以使用定时任务来提醒学生考试时间，比如使用Celery或者APScheduler。”

李明：“那我们再来看一个例子。”

张伟：“这是一个简单的考试提醒功能。”

from celery import Celery
from datetime import datetime, timedelta
from flask import Flask

app = Flask(__name__)
celery = Celery(app.name, broker='redis://localhost:6379/0')

@app.route('/set_reminder', methods=['POST'])
def set_reminder():
    data = request.get_json()
    course_id = data.get('course_id')
    date_str = data.get('date')

    # 将日期字符串转换为datetime对象
    reminder_date = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")

    # 设置提醒时间为考试前一小时
    reminder_time = reminder_date - timedelta(hours=1)

    # 使用Celery异步发送提醒
    celery.send_task('send_reminder', args=[course_id, str(reminder_time)])

    return jsonify({"status": "提醒已设置"})

@celery.task
def send_reminder(course_id, reminder_time):
    print(f"考试提醒：{course_id} 的考试将在 {reminder_time} 开始")
    # 实际应用中可以发送邮件或短信通知
    return True
    

李明：“这个功能看起来不错，但需要更多的测试。”

张伟：“是的，我们还需要编写单元测试和集成测试，确保系统的稳定性。”

李明：“那我们是不是还要考虑系统的可扩展性？”

张伟：“是的，随着用户数量增加，系统需要具备良好的扩展能力，可以使用微服务架构或容器化部署。”

李明：“那我们下一步的工作计划是什么？”

张伟：“首先是完成核心功能的开发，然后进行测试和优化，最后上线运行。”

李明：“好的，那我们开始吧。”

张伟：“希望我们的教务智能助手能为运城地区的高校带来更大的便利。”

李明：“没错，这就是我们努力的方向。”

两人相视一笑，继续投入到紧张的开发工作中。