FEATURED ARTICLE / 01

学校管理员用3.3GB的Qwen3.5做答疑机器人

每所学校都得有人回答家长的问题,渠道通常是WhatsApp和Instagram。可如果只有一名管理员值班,而想咨询的准家长一个接一个,回复一慢,对方可能干脆就不问了。这一犹豫,直接影响报名人数。 于是有人换了个思路:把常见问题交给网站上的聊天机器人。准家长打开网页就能提问,不用排队等人工回复,问的也都是学校层面的通用问题。 搭建者选用的模型是 Qwen3.5 ,理由很直接——它免费。另一个原因是开

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每所学校都得有人回答家长的问题,渠道通常是WhatsApp和Instagram。可如果只有一名管理员值班,而想咨询的准家长一个接一个,回复一慢,对方可能干脆就不问了。这一犹豫,直接影响报名人数。 于是有人换了个思路:把常见问题交给网站上的聊天机器人。准家长打开网页就能提问,不用排队等人工回复,问的也都是学校层面的通用问题。 搭建者选用的模型是 Qwen3.5 ,理由很直接——它免费。另一个原因是开发过程相对快:这个模型的权重只有 3.3 GB ,安装环节不会拖太久。 技术栈也不复杂,语言用Python,界面靠 Gradio 这个库撑起来。整个目录结构里,两个文件各管一摊: app.py :主文件,负责把应用显示出来,接收用户输入的提问,再把答案呈现出去。 chatbot.py :负责把问题送进模型、走完处理流程。 应用跑起来之后,模型给出的回答符合预期需求。代码已经放在GitHub上,仓库名为School-Chatbot-with-Qwen。 对只有一名管理员的学校来说,这套东西的价值不在于技术多新,而在于把"等回复"这件事从流程里拿掉了。准家长想问就问,管理员也不用被重复问题淹没。 特别

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