研究生信息管理系统与大模型知识库的集成实践

小明：最近我在研究研究生信息管理系统，感觉数据管理有点复杂，你有什么建议吗？

小李：你可以考虑结合大模型知识库来提升系统的智能化程度。比如用自然语言处理来自动提取学生信息。

小明：听起来不错，那具体怎么实现呢？

小李：我们可以先构建一个简单的研究生信息管理系统，使用Python和Flask框架，然后引入一个预训练的大模型作为知识库。

小明：那能给我看看代码示例吗？

小李：当然可以。以下是一个基础的研究生信息管理系统代码：

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

students = []

@app.route('/add_student', methods=['POST'])
def add_student():
    data = request.json
    students.append(data)
    return jsonify({"message": "Student added successfully"}), 201

@app.route('/get_students', methods=['GET'])
def get_students():
    return jsonify(students)

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

小明：这个系统看起来挺简单的，但怎么整合大模型知识库呢？

小李：我们可以使用Hugging Face的Transformers库加载一个预训练模型，比如BERT，用于文本理解。

小明：那代码应该怎么写？

小李：这里是一个简单的示例：

from transformers import pipeline

qa_pipeline = pipeline("question-answering")

def answer_question(question, context):
    result = qa_pipeline(question=question, context=context)
    return result['answer']

# 示例调用
context = "研究生信息管理系统用于管理学生的个人信息、课程成绩等数据。"
question = "研究生信息管理系统的作用是什么？"
print(answer_question(question, context))
    

小明：明白了，这样系统就能更智能地回答用户的问题了。

小李：没错，这就是将研究生信息管理系统与大模型知识库结合的优势。