小明：最近我在研究一个研究生管理信息系统，感觉有点复杂。
小李：哦？你打算用什么技术来实现？
小明：我想用Python来做后端，然后搭配一些前端框架。
小李：那有没有考虑过加入一些智能功能？比如自动分析学生数据或者推荐课程？
小明：是啊，这就是我想问的。你觉得怎么实现呢？
小李：可以使用机器学习模型，比如用scikit-learn做数据分析，再结合Flask做一个Web接口。
小明：听起来不错。那我可以写一个简单的示例代码吗？
小李：当然可以，我给你看看一个基础的结构。
from flask import Flask, request, jsonify
import pandas as pd
app = Flask(__name__)
# 模拟研究生数据
data = pd.read_csv('students.csv')
@app.route('/search', methods=['GET'])
def search():
query = request.args.get('query')
result = data[data['name'].str.contains(query, case=False)]
return jsonify(result.to_dict(orient='records'))
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小明：这个代码能实现基本的搜索功能，但还需要更智能的处理。
小李：你可以引入NLP技术，对学生的申请材料进行分类和分析，提升系统的智能化水平。
小明：明白了，接下来我需要学习更多关于自然语言处理的知识。
小李：没错，智慧系统的关键在于数据的深度挖掘和自动化处理。
小明：谢谢你的建议，我觉得方向更清晰了。