随着高校教育规模的扩大，研究生信息管理系统的功能需求日益复杂。为了提高数据处理效率与用户体验，本文提出了一种结合大模型技术的研究生信息管理系统设计方案。
该系统采用模块化架构，包括用户管理、课程安排、成绩查询等多个子模块。在数据存储层面，使用MySQL数据库存储研究生基本信息、课程记录等结构化数据；同时利用Elasticsearch索引非结构化文本数据（如学术论文摘要），便于快速检索。
以下是系统核心功能之一——基于自然语言处理的成绩查询功能的Python实现示例：
from transformers import pipeline
# 加载预训练的大语言模型
nlp = pipeline('text-generation', model='gpt-2')
def query_grade(user_input):
prompt = f"查询{user_input}的成绩"
response = nlp(prompt, max_length=50)
return response[0]['generated_text']
user_input = "张三"
result = query_grade(user_input)
print(result)
]]>
上述代码展示了如何通过调用大模型生成符合用户意图的SQL语句或直接返回答案。此外，系统还集成了RESTful API接口，支持跨平台访问。
本项目验证了大模型技术在教育信息化领域的可行性，不仅提升了信息检索速度，还增强了系统的智能化水平。未来研究可进一步探索多模态数据融合以及隐私保护机制。
