小明：最近我们学校要升级校友信息管理系统，你觉得应该怎么做？
小李：我们可以采用一个模块化的框架来设计系统。比如使用Django作为后端框架，这样可以快速搭建REST API。
小明：那AI助手怎么集成进去呢？
小李：我们可以用Flask做一个轻量级的AI助手服务，通过API与主系统交互。比如使用NLTK或Transformers库实现自然语言处理。
小明：那具体的代码怎么写呢？
小李：这里是一个简单的示例：在Flask中创建一个路由，接收用户输入并返回AI助手的回复。
from flask import Flask, request, jsonify
import nltk
app = Flask(__name__)
@app.route('/ai', methods=['POST'])
def ai_response():
user_input = request.json.get('input')
# 简单的NLP处理
response = "您好，我是您的AI助手。"
return jsonify({"response": response})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小明：这个框架看起来不错，但如何保证数据安全？
小李：我们可以在Django中使用JWT进行身份验证，确保只有授权用户才能访问AI助手接口。
小明：明白了，这样整个系统就更安全、高效了。
小李：是的，这种基于框架的设计方式让系统更易维护和扩展。