锦中人工智能助手

小明: 嘿，小李，听说你最近在研究一个校园AI助手？

小李: 是啊，我正在做一个项目，叫“校园智能助理”，主要是为了帮助学生更方便地获取学校的信息，比如课程安排、考试时间、图书馆资源等等。

小明: 听起来挺有意思的。你是怎么开始的？

小李: 其实一开始我只是想解决自己在校园里经常遇到的问题，比如找不到教室、不知道什么时候有考试，或者需要查询一些学术资料。于是我就想，能不能用AI来做一个助手，帮我自动处理这些事情。

小明: 那你是怎么做的呢？有没有什么具体的代码可以看看？

小李: 当然有！我们可以先从最基础的部分开始，比如使用Python和自然语言处理库来构建一个简单的问答系统。

小明: 你能写个例子吗？

小李: 好的，下面是一个简单的示例代码，它使用了NLTK和Flask框架，创建了一个基本的聊天机器人，可以回答一些常见的校园相关问题。

# 安装依赖
# pip install nltk flask

import nltk
from nltk.chat.util import Chat, reflections

# 定义一些常见问题和答案
pairs = [
    ['(.*)(课程|课表|课程安排)(.*)', ['课程安排可以在教务系统中查看，网址是https://jw.学校域名.edu.cn']],

    ['(.*)(考试|考试时间|考试安排)(.*)', ['考试时间通常会在学期初发布，建议定期查看教务通知']],

    ['(.*)(图书馆|借书|还书|图书资源)(.*)', ['图书馆的开放时间和借阅规则可以在官网查询，也可以直接到图书馆咨询工作人员']],

    ['(.*)(食堂|餐厅|饭菜|就餐)(.*)', ['学校有多个食堂，具体位置和菜单可以在学校官网或食堂门口的公告栏中找到']],

    ['(.*)(天气|明天天气|未来天气)(.*)', ['你可以使用天气预报网站或App来查看实时天气情况']],

    ['(.*)(你好|您好|早上好|下午好)(.*)', ['你好！我是你的校园AI助手，有什么可以帮助你的吗？']],
]

# 创建聊天机器人
chatbot = Chat(pairs, reflections)

# 定义一个简单的Flask应用
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    user_input = request.json.get('input')
    response = chatbot.respond(user_input)
    return jsonify({'response': response})

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

    

小明: 这个代码看起来挺基础的，但是确实能实现一些基本功能。那你是怎么让它变得更智能的呢？

小李: 确实，这只是最基础的版本。为了让它更智能，我们引入了机器学习模型，比如使用BERT进行意图识别和实体提取。

小明: BERT？那是什么？

小李: BERT是一种预训练的自然语言处理模型，由Google开发。它可以理解句子的上下文，非常适合用于问答系统和意图识别。

小明: 你能举个例子吗？

小李: 当然可以。下面是一个使用Hugging Face的Transformers库来实现基于BERT的问答系统的代码示例。

# 安装依赖
# pip install transformers torch

from transformers import pipeline

# 加载预训练的问答模型
qa_pipeline = pipeline("question-answering")

# 示例问题和上下文
question = "考试时间是什么时候？"
context = "本学期的期末考试将在12月15日至17日举行，请同学们提前做好准备。"

# 调用模型进行问答
result = qa_pipeline(question=question, context=context)
print(f"答案: {result['answer']} | 置信度: {result['score']}")

    

小明: 这个模型真的能理解问题吗？

小李: 是的，BERT通过大量的语料训练，能够捕捉句子的深层含义，从而更准确地理解用户的问题。

小明: 那么，这个AI助手还能做哪些事情呢？

小李: 除了回答问题，我们还可以让它管理学生的日程，比如提醒上课时间、作业截止日期，甚至可以根据学生的学习习惯推荐学习资料。

小明: 这听起来非常实用。那你是怎么集成这些功能的？

小李: 我们使用了Python的schedule库来设置定时任务，并结合数据库存储用户的个人信息和日程安排。

小明: 你能展示一下这部分代码吗？

小李: 好的，下面是一个简单的日程管理模块的代码示例，它使用SQLite数据库存储数据，并通过定时任务提醒用户。

import sqlite3
import schedule
import time

# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('campus_assistant.db')
cursor = conn.cursor()

# 创建日程表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS events (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    title TEXT,
    date TEXT,
    time TEXT,
    description TEXT
)
''')
conn.commit()

# 添加事件
def add_event(title, date, time, description):
    cursor.execute('INSERT INTO events (title, date, time, description) VALUES (?, ?, ?, ?)', 
                   (title, date, time, description))
    conn.commit()

# 每天检查是否有即将到来的事件
def check_events():
    today = time.strftime('%Y-%m-%d')
    cursor.execute('SELECT * FROM events WHERE date = ?', (today,))
    events = cursor.fetchall()
    for event in events:
        print(f"今天有事件: {event[1]} - {event[2]}，描述: {event[4]}")

# 设置每天早上8点检查事件
schedule.every().day.at("08:00").do(check_events)

# 启动定时任务
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

    

小明: 看起来很完整。那这个AI助手有没有考虑隐私问题？

小李: 当然考虑到了。我们在设计时加入了数据加密和权限控制，确保用户的信息不会被泄露。

小明: 那你们是怎么测试这个系统的呢？

小李: 我们首先进行了单元测试，然后进行了集成测试，最后在真实环境中进行了压力测试，确保系统在高并发情况下也能稳定运行。

小明: 看来你们已经考虑得很周全了。这个校园AI助手最终上线了吗？

小李: 是的，我们已经在一个试点班级中部署了这个系统，反馈非常好。学生们觉得它极大地提高了他们的学习效率和生活便利性。

小明: 太棒了！这真是一个很有意义的项目。

小李: 是的，我也觉得这是一个值得继续发展的方向。未来我们还计划加入更多功能，比如语音交互、个性化推荐等。

小明: 我也想参与进来，你有空的时候能教我一下吗？

小李: 当然可以！我们一起努力，把这个校园AI助手做得更好。