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小明：最近学校上线了‘一网通办师生服务大厅’，听说功能很强大，但我觉得还不够智能化。
小李：是啊，我也觉得。比如每次登录都要手动输入信息，能不能直接通过AI助手来完成呢？
小明：我们可以尝试引入自然语言处理（NLP）技术，让AI理解师生的需求并自动处理相关事务。
小李：那具体怎么操作？
小明：首先需要构建一个基于Python的Flask框架的服务接口，用来接收用户的请求并调用AI模块。
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/service', methods=['POST'])
def handle_request():
data = request.json
user_input = data['query']
# 调用AI模型解析用户意图
response = ai_model(user_input)
return {"response": response}
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
]]>
小李：这个接口看起来不错！接下来是如何让AI真正理解用户需求。
小明：我们使用深度学习库TensorFlow构建一个简单的BERT模型，用于文本分类和意图识别。
import tensorflow as tf
from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
def ai_model(input_text):
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='tf', truncation=True, padding=True)
outputs = model(inputs)
predicted_class = tf.argmax(outputs.logits, axis=-1).numpy()[0]
return ["申请学籍", "查询成绩", "预约教室"][predicted_class]
]]>
小李：这样就实现了初步的自动化处理，后续可以继续优化模型性能。
小明：综上所述，结合‘一网通办师生服务大厅’和AI技术，能够显著提高校园服务的便捷性和智能化水平。
小李：确实如此，期待未来能看到更多创新应用。
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