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学生信息管理系统
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基于大模型知识库的学工管理系统设计与实现
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随着信息技术的发展，高校学工管理逐渐向智能化方向迈进。为了提升工作效率和服务质量，本文提出了一种基于大模型知识库的学工管理系统设计方案，并结合实际应用场景提供了具体的代码实现。
首先，该系统采用Python语言作为开发工具，使用Flask框架搭建后端服务。后端主要负责接收前端请求并调用大模型知识库进行数据处理与分析。例如，当学生提交问题时，后端会将问题传递给知识库模块，由其返回相关解决方案或建议。
以下是系统核心功能之一——问题解析模块的部分代码：
from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import pipeline
app = Flask(__name__)
nlp = pipeline('text-classification', model='distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english')
@app.route('/query', methods=['POST'])
def query():
data = request.get_json()
question = data['question']
result = nlp(question)
return jsonify({'response': result})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
]]>
上述代码展示了如何利用Hugging Face提供的DistilBERT预训练模型对用户输入的问题进行分类处理。此外，系统还集成了MySQL数据库用于存储学生信息、课程安排等静态数据，确保系统的稳定运行。
在前端部分，系统采用了Vue.js框架构建响应式界面，支持多设备访问。用户可以通过简单的表单填写方式提交查询请求，后台则迅速反馈处理结果，极大地方便了师生之间的沟通交流。
综上所述，本系统通过整合大模型知识库技术，实现了学工管理工作的自动化与智能化升级。未来，我们计划进一步扩展系统的功能模块，如引入自然语言生成技术以生成个性化学习报告等，从而更好地服务于广大学子。
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