小明：最近我在研究数据交换平台，感觉它和人工智能应用结合起来很有潜力。你有没有相关经验？
小李：当然有！数据交换平台可以为AI提供高质量的数据输入，而AI又可以提升数据处理的效率。
小明：那你能举个例子吗？比如怎么用Python实现一个简单的数据交换接口？
小李：没问题，我们可以使用Flask来搭建一个API服务，用于接收和发送数据。下面是一个简单的代码示例：
<code>
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/data', methods=['POST'])
def receive_data():
data = request.get_json()
print("接收到的数据:", data)
# 这里可以添加AI处理逻辑
return jsonify({"status": "success", "message": "数据已接收"})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
</code>
小明：这个例子很清晰！那如果我想在平台上加入AI模型呢？
小李：你可以使用TensorFlow或PyTorch训练一个模型，然后将其封装成API，供数据交换平台调用。例如：
<code>
import tensorflow as tf
from flask import Flask, request, jsonify
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.get_json()
prediction = model.predict([data['input']])
return jsonify({"prediction": prediction.tolist()})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
</code>
小明：太好了，这样就能实现数据交换和AI预测的联动了！
小李：没错，这种整合方式能有效提升系统的智能化水平。