小李（学生）：老师您好！最近学校正在推进数字化校园建设，听说要引入大模型知识库，这是怎么回事呀？
张教授（教师）：你好小李。简单来说，数字化校园就是把校园里的各种信息资源都数字化，并通过网络平台实现共享和管理。而大模型知识库则是利用深度学习技术，将海量数据结构化存储，从而支持更智能化的信息检索和服务。
小李：听起来很厉害的样子！那我们具体怎么操作呢？
张教授：我们可以先从简单的做起。比如，使用Python编写一个基础的数据采集脚本，收集学生档案、课程安排等信息。下面是一个示例代码：
import pandas as pd
def load_data(file_path):
data = pd.read_csv(file_path)
return data
if __name__ == "__main__":
student_data = load_data("students.csv")
print(student_data.head())
小李：哇，这么简单就可以开始了吗？但是这些数据怎么变成知识库呢？
张教授：接下来我们需要对数据进行预处理，然后导入到一个大模型框架中。这里可以使用Hugging Face的Transformers库来搭建知识库。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
def embed_text(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy()
return embeddings[0]
小李：原来如此！那么用户怎么查询这些知识呢？
张教授：我们可以通过构建API接口让用户输入问题并获得答案。比如Flask框架非常适合快速搭建这样的服务。
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/query', methods=['POST'])
def query():
data = request.get_json()
question = data['question']
embedding = embed_text(question)
# 假设search_knowledge_base是已定义好的函数
result = search_knowledge_base(embedding)
return jsonify({"answer": result})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小李：太棒了！这样我们就能实现高效的数字化校园管理啦！
张教授：没错，未来还可以继续扩展功能，比如添加自然语言生成模块，让系统能够自动生成报告或者通知。