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。
张明:最近我在研究一个关于校园智能体助手的项目,想看看能不能在云南的一些高校里落地。你觉得这个方向怎么样?
李华:听起来挺有意思的。云南的高校很多,比如云南大学、昆明理工大学这些,如果能结合当地的特色和需求,应该会有不错的应用场景。
张明:没错,我计划用Python来开发这个智能体助手,利用自然语言处理(NLP)技术,让它能够回答学生的问题,比如课程安排、考试时间、图书馆资源等等。
李华:那你是打算用什么框架呢?比如像Rasa或者Dialogflow这类工具?
张明:我想自己从头开始做一个,这样更深入理解整个流程。首先需要构建一个意图识别模型,然后是实体提取,最后是响应生成。
李华:那你有没有考虑过使用机器学习库,比如scikit-learn或者TensorFlow?
张明:对,我打算用scikit-learn来做初步的分类模型,然后用BERT这样的预训练模型进行意图识别,提高准确率。
李华:那具体怎么实现呢?可以给我看看代码吗?
张明:当然可以!我先写一个简单的例子,用来演示如何识别用户输入的意图。
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
# 示例数据
texts = [

"我想知道今天有哪些课程",
"明天的考试安排是什么时候",
"图书馆的开放时间是多少",
"请帮我查找教务系统",
"我需要申请退课",
"课程表怎么下载"
]
labels = ["课程查询", "考试安排", "图书馆信息", "教务系统", "退课申请", "课程表"]
# 向量化文本
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)
# 训练模型
model = LinearSVC()
model.fit(X, labels)
# 测试预测
test_text = "我的课程表什么时候更新"
test_vector = vectorizer.transform([test_text])
predicted_label = model.predict(test_vector)
print("预测意图:", predicted_label[0])
李华:这看起来不错!不过这只是基础的意图识别,如果要更精确的话,可能需要引入深度学习模型。
张明:你说得对,我接下来会尝试使用Hugging Face的Transformers库,加载BERT模型来进行意图识别。
李华:那我们可以一起做点更复杂的东西,比如让助手支持多轮对话,而不是只做单次回复。
张明:没错,我觉得可以结合Rasa框架,它支持多轮对话管理,还能集成各种NLU模型。
李华:那你可以先搭建一个简单的Rasa项目结构,然后逐步添加功能。
张明:好的,我现在就试试看。
# 安装Rasa
# pip install rasa
# 创建项目
rasa init --no-prompt
# 编辑domain.yml
intents:
- greet
- goodbye
- ask_course_schedule
- ask_exam_time
- ask_library_hours
- ask_tuition_fee
- request_withdrawal
responses:
utter_greet:
- text: "你好!我是校园智能体助手,请问有什么可以帮助你的吗?"
utter_goodbye:
- text: "再见!如果有其他问题,欢迎随时回来咨询。"
utter_course_schedule:
- text: "你可以在教务系统中查看最新的课程安排。"
utter_exam_time:
- text: "考试时间请查看学校官网或教务系统。"
utter_library_hours:
- text: "图书馆的开放时间是每天早上8点到晚上10点。"
utter_tuition_fee:
- text: "学费详情请访问财务处官网或联系财务办公室。"
utter_withdrawal:
- text: "退课申请请登录教务系统并按照流程操作。"
actions:
- action_default_fallback
李华:这样设置之后,就可以通过Rasa的对话管理来处理用户的多轮交互了。
张明:是的,接下来我会编写一个自定义动作,用于调用数据库查询课程信息。
李华:那你可以使用Python的Flask或者Django来搭建后端服务,然后让Rasa调用API获取数据。
张明:没错,我打算用Flask来创建一个简单的REST API,用于查询课程信息。
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
# 模拟课程数据
courses = {
"2024-1": [
{"course": "计算机网络", "time": "周一上午9点"},
{"course": "人工智能", "time": "周三下午3点"}
],
"2024-2": [
{"course": "操作系统", "time": "周二上午10点"},
{"course": "数据库原理", "time": "周五下午2点"}
]
}
@app.route('/api/courses', methods=['GET'])
def get_courses():
semester = request.args.get('semester')
if semester in courses:
return jsonify(courses[semester])
else:
return jsonify({"error": "未找到该学期的课程信息"}), 404
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
李华:这个API可以被Rasa调用,从而实现动态的数据获取。
张明:对,接下来我需要在Rasa中配置一个自定义动作,调用这个API。
李华:你可以使用Rasa的Action Server来实现这一点,然后在actions.py中编写逻辑。
张明:好的,我现在就去写这个动作。
from rasa_sdk import Action
from rasa_sdk.events import SlotSet
import requests
class ActionGetCourseSchedule(Action):
def name(self):
return "action_get_course_schedule"
async def run(self, dispatcher, tracker, domain):
semester = tracker.get_slot("semester")
response = requests.get(f"http://localhost:5000/api/courses?semester={semester}")
data = response.json()
if "error" in data:
dispatcher.utter_message(text="未找到该学期的课程信息。")
else:
message = "本学期的课程安排如下:\n"
for course in data:
message += f"- {course['course']}:{course['time']}\n"
dispatcher.utter_message(text=message)
return [SlotSet("semester", semester)]
李华:这样就完成了基本的功能,接下来你可以测试一下整个流程。
张明:好的,现在我可以通过Rasa的测试命令来模拟对话。
李华:记得还要加入一些错误处理,比如用户输入不明确的时候,要给出提示。
张明:对,我还需要为不同的意图设计更丰富的响应内容,让用户有更好的体验。
李华:另外,考虑到云南的高校可能有不同的需求,你可以根据实际情况调整功能模块。
张明:没错,比如有些学校可能更关注学生生活服务,比如食堂、宿舍等,我可以扩展这些模块。
李华:总之,这个项目很有潜力,希望你能成功地在云南高校中推广开来。
张明:谢谢你的建议,我会继续完善这个智能体助手,让它真正成为学生的好帮手。