小明：最近我们公司要上线一个数据中台系统，你觉得应该怎么做？
小李：首先得确定数据中台的核心功能模块。比如数据采集、清洗、存储、分析和可视化这些部分。
小明：明白了，那AI助手怎么和这些模块整合呢？
小李：我们可以设计一个AI助手模块，用来自动化处理一些重复性任务，比如自动分类数据、生成报告等。
小明：听起来不错，有没有具体的代码示例？
小李：当然有。下面是一个简单的AI助手模块示例，使用Python来实现基础的数据分类功能：
import pandas as pd
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 假设有一个数据集
data = {'text': ['这是一条关于产品的好评', '这个服务太差了', '非常满意'],
'label': ['好评', '差评', '好评']}
df = pd.DataFrame(data)
# 简单的文本向量化
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df['text'])
y = df['label']
# 训练模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X, y)
# 预测新数据
new_text = ['我非常喜欢这个产品']
new_X = vectorizer.transform(new_text)
print(model.predict(new_X)) # 输出: ['好评']
小明：这个例子很清晰，那数据中台系统如何与AI助手对接呢？
小李：可以通过API接口或者消息队列（如Kafka）来实现模块间的通信，确保数据实时流转和智能响应。
小明：好的，这样整个系统就更高效了。
小李：没错，功能模块的合理设计是关键。