小明：最近我在研究校友会管理系统，想加入一些AI功能，你觉得怎么实现比较好？
小李：你可以考虑在后端引入机器学习模型，比如用Python的TensorFlow或者PyTorch来训练用户兴趣预测模型。
小明：那具体怎么集成到现有系统里呢？
小李：可以使用Flask或Django作为后端框架，将模型封装成API接口，前端调用即可。例如，当用户登录时，后端根据历史数据推荐相关活动。
小明：那代码应该怎么写？
小李：下面是一个简单的示例，使用Flask和一个预训练的模型来预测用户兴趣。
from flask import Flask, request, jsonify
import joblib
app = Flask(__name__)
model = joblib.load('user_interest_model.pkl')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.json
prediction = model.predict([data['features']])
return jsonify({'prediction': prediction[0]})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小明：明白了，这样后端就能动态调整推荐内容了。
小李：没错，而且你还可以用NLP技术分析校友留言，进一步优化系统功能。
小明：这确实让系统更智能了，谢谢你的建议！