小明：最近我们学校的学工系统总是很卡顿，同学们反映使用体验不佳。我听说现在有很多AI助手可以提升工作效率，你觉得我们能不能在学工系统里也加入一些AI功能呢？
小李：这个想法不错！我们可以尝试引入一个基于AI的小助手来帮助处理学生的日常事务。比如，自动回答学生的问题，或者根据历史数据预测某些事件的趋势。
小明：那我们应该从哪里开始呢？有没有什么具体的步骤？
小李：首先，我们需要收集一些数据。比如，学生常问的问题、已有的反馈记录等。然后，我们可以用Python编写一个简单的AI模型来处理这些信息。
小明：听起来挺复杂的。你能给我看看代码吗？
小李：当然可以。以下是一个基本的例子，使用Python的Flask框架搭建了一个简单的Web服务，用来接收学生的提问并返回答案。
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
# 模拟数据库中的问题与答案
qa_database = {
"如何申请奖学金": "请访问学生服务中心官网提交申请。",
"课程表什么时候更新": "通常会在学期初更新，请关注教务处通知。",
"图书馆开放时间": "周一至周五9:00-21:00，周末9:00-17:00"
}
@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask():
data = request.get_json()
question = data['question']
answer = qa_database.get(question, "抱歉，我没有找到相关信息。")
return jsonify({"answer": answer})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小明：哇，看起来很简单！但是这个模型只能回答预设的问题，如果遇到新的问题怎么办？
小李：这是一个很好的问题。我们可以进一步扩展模型，使用自然语言处理（NLP）技术来识别新问题，并尝试从现有资料中提取答案。
小明：太棒了！我觉得这样不仅能改善用户体验，还能减轻辅导员的工作负担。
小李：没错，未来的学工系统一定会变得更加智能和高效。
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