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25-10-18 07:12

张老师:

小李,我们最近在开发一个学生管理信息系统,想加入AI助手的功能,你觉得怎么实现呢?

小李:

老师,我们可以用Python来构建系统,结合Flask框架做后端,前端使用Vue.js。然后AI助手可以用自然语言处理技术,比如使用NLTK或spaCy进行语义分析。

张老师:

听起来不错,那具体怎么设计功能模块呢?

小李:

我们可以分几个模块:学生信息管理、成绩查询、课程安排、AI助手。AI助手可以接收用户输入,解析意图,调用相应的API。

张老师:

能给我看看代码示例吗?

小李:

学工管理系统

当然可以,这是一个简单的AI助手接口代码:

from flask import Flask, request, jsonify

import nltk

from nltk.chat.util import Chat, reflections

 

patterns = [

(r'你好', ['你好!']),

(r'我的成绩是什么', ['你的成绩是A+']),

(r'退出', ['再见!'])

]

chatbot = Chat(patterns, reflections)

 

app = Flask(__name__)

 

@app.route('/chat', methods=['POST'])

def chat():

user_input = request.json['input']

response = chatbot.respond(user_input)

return jsonify({'response': response})

学生管理系统

 

if __name__ == '__main__':

app.run(debug=True)

张老师:

这个代码很基础,但确实能体现AI助手的核心逻辑。

小李:

是的,后续我们可以接入数据库,让AI助手支持更多功能,比如查询课程表、提醒考试等。

张老师:

好的,那就按这个思路继续推进吧。

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