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‘迎新助手’与大模型的融合：智能迎新系统的构建与功能实现
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小明：最近学校要搞新生迎新活动，听说你们团队在开发一个“迎新助手”的系统，能详细说说吗？
小李：是的，我们正在用大模型来打造一个智能的迎新助手。这个系统主要目的是帮助新生更快地适应校园生活，解答他们的问题，同时减轻工作人员的负担。
小明：听起来挺有意思的。那这个“迎新助手”有哪些具体的功能呢？
小李：主要有几个核心功能。首先是自动问答，新生可以通过聊天的方式提出问题，比如“宿舍怎么申请？”、“食堂在哪里？”等等。系统会根据大模型的理解能力，给出准确的回答。
小明：那这个大模型是怎么训练的？是不是需要很多数据？
小李：没错，我们使用了预训练的大模型，比如像BERT或者Qwen这样的模型。然后我们在校园相关的知识库上进行了微调，这样它就能更准确地回答学生的问题。
小明：有没有具体的代码示例？我想看看它是怎么工作的。
小李：当然可以。下面是一个简单的Python代码示例，展示如何使用Hugging Face的Transformers库加载一个预训练模型，并进行问答任务。
import torch
from transformers import pipeline
# 加载预训练的问答模型
model_name = "bert-base-uncased"
qa_pipeline = pipeline("question-answering", model=model_name)
# 示例问题和上下文
question = "宿舍怎么申请？"
context = "新生入学后，可以在教务处网站上填写宿舍申请表，提交后等待审批。"
# 进行问答
result = qa_pipeline(question=question, context=context)
print(f"答案：{result['answer']}")
小明：这个代码看起来不错。那除了问答功能，还有其他功能吗？
小李：当然有。第二个功能是信息推送。系统可以根据学生的专业、学院等信息，主动推送相关的通知和资料。比如，计算机学院的学生会收到编程课程安排的信息，而艺术学院的学生则会收到展览活动的通知。
小明：这听起来很智能。那这个功能是怎么实现的？有没有代码示例？
小李：我们使用了用户画像和推荐算法。比如，我们可以基于学生的注册信息，建立一个简单的用户特征向量，然后根据这些特征匹配推送内容。
小明：那这个用户画像的数据是怎么收集的？
小李：主要是通过新生注册时提供的信息，比如专业、兴趣、联系方式等。我们也会在系统中加入一些交互式问卷，让新生进一步完善自己的信息。
小明：那这个过程有没有涉及到隐私保护？
小李：当然有。我们遵循《个人信息保护法》，所有数据都会经过加密处理，并且只用于迎新服务，不会对外泄露。
小明：明白了。那还有哪些功能呢？
小李：第三个功能是流程引导。比如，新生需要完成一系列入学步骤，如缴费、选课、体检等。系统可以为每个学生生成个性化的流程指引，避免他们走弯路。
小明：这个流程指引是怎么生成的？有没有代码示例？
小李：我们使用了一个流程引擎，结合用户的个人数据动态生成流程图。比如，如果某个学生已经完成了缴费，系统就不会再显示缴费的步骤。
小明：有没有具体的代码？
小李：这里是一个简单的Python脚本，演示如何根据用户状态生成流程提示。
def generate_flow(user_data):
flow_steps = []
if not user_data.get('paid'):
flow_steps.append("请先完成学费缴纳")
if not user_data.get('selected_courses'):
flow_steps.append("请尽快选择课程")
if not user_data.get('health_check'):
flow_steps.append("请前往校医院进行体检")
return flow_steps
# 示例用户数据
user_data = {
'paid': True,
'selected_courses': False,
'health_check': False
}
steps = generate_flow(user_data)
for step in steps:
print(step)
小明：这个代码很有用。那还有没有其他功能？
小李：第四个功能是情感支持。新生刚到大学，可能会感到焦虑或孤独。系统可以提供心理咨询服务的链接，或者通过聊天机器人提供安慰和建议。
小明：这个功能是不是也需要大模型的支持？
小李：是的，我们使用了大模型来生成自然语言回复，让聊天更接近真实的人际交流。例如，当学生说“我有点不适应”，系统可以回应“别担心，很多人都有这样的感受，慢慢就会好起来的。”
小明：那这个情感回复的代码是什么样的？
小李：这里是一个简单的示例，使用了大模型生成回复。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 加载预训练模型和分词器
model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# 用户输入
user_input = "我有点不适应新的环境。"
# 生成回复
input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
response_ids = model.generate(input_ids, max_length=100, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
response = tokenizer.decode(response_ids[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
print(f"系统回复：{response}")
小明：这个代码很强大。那这个“迎新助手”有没有部署上线？
小李：目前已经在测试环境中运行，效果不错。接下来我们会接入学校的官方平台，让新生可以直接通过微信小程序或网页访问。
小明：听起来非常棒。那未来还有哪些计划？
小李：我们计划增加更多个性化功能，比如根据学生的兴趣推荐社团、学习资源，甚至职业规划建议。同时，我们也希望将系统扩展到毕业生离校阶段，提供就业指导服务。
小明：这真是一个全面的智能迎新系统！感谢你详细的讲解。
小李：不客气！我们也在不断优化，希望为新生带来更好的体验。
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