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小明: 嘿，小李，最近公司需要一个能够自动分类和回复消息的系统，你觉得可以怎么实现？
小李: 这听起来像是一个典型的‘消息管理中心’需求。我们可以结合‘人工智能应用’来解决这个问题。
小明: 具体来说呢？
小李: 首先，我们需要使用自然语言处理（NLP）技术对收到的消息进行分类。比如，可以使用Python中的spaCy库。
import spacy
# 加载预训练模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
def classify_message(message):
doc = nlp(message)
# 示例：根据关键词分类
if "order" in message.lower():
return "Order"
elif "support" in message.lower():
return "Support"
else:
return "Other"
小明: 看起来不错！那如果要自动回复呢？
小李: 对于自动回复，我们可以使用机器学习模型，例如基于Transformer架构的模型，像Hugging Face提供的BERT。
from transformers import pipeline
# 初始化文本生成器
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
def generate_response(classification, context=""):
if classification == "Order":
response = generator(f"Process an order: {context}", max_length=50)[0]['generated_text']
elif classification == "Support":
response = generator(f"Handle support request: {context}", max_length=50)[0]['generated_text']
else:
response = "Thank you for your message."
return response
小明: 那么，我们如何整合这些功能到一个完整的系统中呢？
小李: 我们可以创建一个简单的API服务，使用Flask框架将上述功能封装起来。
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/classify', methods=['POST'])
def classify():
data = request.json
message = data['message']
classification = classify_message(message)
return jsonify({"classification": classification})
@app.route('/respond', methods=['POST'])
def respond():
data = request.json
classification = data['classification']
context = data['context']
response = generate_response(classification, context)
return jsonify({"response": response})
小明: 太棒了！这样我们就有了一个初步的‘消息管理中心’系统。
小李: 是的，未来还可以加入更多特性，比如情感分析、多语言支持等。
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