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智慧校园系统与大模型知识库的融合实践

本文通过对话形式探讨智慧校园系统与大模型知识库的结合,展示其在教育领域的应用潜力。

小明:最近听说学校在推进智慧校园系统,你了解吗?

小李:是的,智慧校园主要是通过信息化手段提升管理效率和教学体验。比如学生考勤、课程安排、资源调度都可以自动化。

小明:那这个系统是不是和AI有关?

小李:没错,现在很多智慧校园都引入了大模型技术,用来构建知识库,帮助学生和教师快速获取信息。

小明:大模型知识库具体怎么实现呢?能给我看看代码吗?

小李:当然可以,下面是一个简单的示例,使用Python和Flask框架搭建一个基于BERT模型的知识问答接口:


from flask import Flask, request, jsonify
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering

app = Flask(__name__)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-uncased')

@app.route('/qa', methods=['POST'])
def answer_question():
    data = request.json
    question = data['question']
    context = data['context']

    inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, return_tensors='pt')
    outputs = model(**inputs)
    answer_start = torch.argmax(outputs.start_logits)
    answer_end = torch.argmax(outputs.end_logits) + 1

    answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.decode(inputs['input_ids'][0][answer_start:answer_end]))
    return jsonify({'answer': answer})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

    

小明:这代码看起来不错,但实际应用中需要处理很多数据和错误情况吧?

小李:没错,实际部署时还需要考虑模型优化、数据预处理、用户权限控制等。同时,大模型知识库还能用于智能推荐、自动答疑等功能。

小明:明白了,看来智慧校园系统的未来离不开这些技术的支持。

小李:没错,这也是教育信息化发展的方向。

智慧校园

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