小明: 嘿，小李，最近我们公司要开发一个项目，需要用到大数据平台和AI助手，你觉得这两者怎么结合呢？
小李: 这是个好问题！其实它们可以很好地互补。比如，大数据平台负责海量数据的存储和初步处理，而AI助手则可以通过机器学习模型对这些数据进行深度分析。
小明: 那么具体怎么操作呢？我需要一些实际的例子。
小李: 比如说，我们可以使用Python编写脚本来实现这一流程。首先，我们需要从Hadoop集群中读取数据。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataProcessing").getOrCreate()
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("/path/to/data.csv")
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小明: 然后呢？
小李: 接下来，我们可以将这些数据传递给AI助手，比如基于TensorFlow构建的预测模型。
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model('/path/to/model')
predictions = model.predict(data)
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小明: 这样的话，AI助手就能帮我们完成复杂的预测任务了。
小李: 是的，而且整个过程可以自动化，只需要定期更新数据集即可。
小明: 太棒了！看来大数据平台和AI助手的合作潜力真的很大。
小李: 没错，随着技术的发展，这种组合会变得越来越普遍。
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