小明：最近我在研究一个校友管理平台，想看看能不能加入AI助手的功能。
小李：那听起来不错！你可以用Python来开发后端，Django框架很适合做这种系统。
小明：对，我已经搭建了基本的模型，比如校友信息、活动通知等。现在的问题是如何让AI助手理解用户的查询。
小李：可以用自然语言处理库，比如NLTK或者spaCy，或者更简单的，用Flask或Django内置的API来接入一个AI服务。
小明：我试过用Hugging Face的transformers库，可以加载预训练的模型，比如BERT，用来回答用户的问题。
小李：那很棒！你可以创建一个AI助手的接口，当用户输入问题时，调用这个模型进行回答。
小明：是的，下面是我写的一个简单示例代码：
from transformers import pipeline
question_answering = pipeline("question-answering")
result = question_answering(
question="校友管理平台的主要功能是什么？",
context="校友管理平台主要用于管理校友信息、发布活动通知、提供在线交流等功能。"
)
print(result['answer'])
小李：这段代码看起来没问题，但你可能需要把它集成到你的Django应用中，作为API接口供前端调用。
小明：明白了，我会继续优化，让AI助手能更好地理解用户意图，甚至支持多轮对话。
小李：期待看到你的成果！这会让校友管理平台更加智能和高效。