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张工：嘿，李工，最近公司要开发一个一网通办平台，听说你对这个项目挺感兴趣的？
李工：是啊，我正好在研究AI如何助力政务数字化转型。我觉得可以引入AI技术提升用户体验。
张工：那太好了！不过具体怎么结合AI呢？
李工：我们可以先从智能客服入手，使用自然语言处理（NLP）技术来解析用户问题并快速响应。
张工：听起来不错，那具体怎么实现呢？
李工：首先，我们需要搭建一个基础的服务框架。这里是一个简单的Python Flask服务：
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/api/ask', methods=['POST'])
def ask():
data = request.get_json()
question = data['question']
response = {"answer": "您的问题已收到，我们将在第一时间为您解答：" + question}
return jsonify(response)
张工：这个服务看起来简单易懂。那么，如何加入AI的能力呢？
李工：我们可以使用Hugging Face Transformers库加载预训练模型，比如BERT，用于理解用户的问题。
from transformers import pipeline
nlp = pipeline('text-classification', model='bert-base-uncased')
def classify_question(question):
result = nlp(question)
return result[0]['label']
张工：这很棒！接下来是如何整合到服务中。
李工：将分类结果集成到Flask服务中，根据分类结果调用不同的处理逻辑。
@app.route('/api/ask', methods=['POST'])
def ask():
data = request.get_json()
question = data['question']
category = classify_question(question)
if category == 'general':
response = {"answer": "您的问题属于通用类别，我们会尽快处理。"}
elif category == 'urgent':
response = {"answer": "您的问题属于紧急类别，我们将优先处理。"}
else:
response = {"answer": "您的问题已收到，稍后会有专人联系您。"}
return jsonify(response)
张工：看来AI确实能显著提升效率。还有什么需要注意的吗？
李工：当然，数据安全和隐私保护也很重要，我们需要确保用户信息不被泄露。
张工：明白了，感谢你的分享！
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