职校中的数据中台系统与大模型知识库集成应用

数据中台系统与大模型知识库的结合为职业教育提供了强大的技术支持。以某职业院校为例，其数据中台系统旨在整合全校教学、学生管理和后勤服务的数据资源，而大模型知识库则用于构建智能化的知识服务平台。

数据中台的核心功能在于数据汇聚与治理。以下是基于Python语言实现的一个简单数据清洗脚本：

        import pandas as pd

        def clean_data(file_path):
            df = pd.read_csv(file_path)
            # 去除重复值
            df.drop_duplicates(inplace=True)
            # 填充缺失值
            df.fillna(method='ffill', inplace=True)
            return df
        
        cleaned_df = clean_data('student_data.csv')
        cleaned_df.to_csv('cleaned_student_data.csv', index=False)
        

大模型知识库则侧重于利用深度学习技术处理和存储复杂知识结构。例如，使用BERT模型构建一个简单的知识问答模块：

        from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
        import torch

        tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
        model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad')

        def answer_question(question, text):
            inputs = tokenizer.encode_plus(question, text, add_special_tokens=True, return_tensors="pt")
            input_ids = inputs["input_ids"].tolist()[0]

            outputs = model(**inputs)
            answer_start = torch.argmax(outputs.start_logits)
            answer_end = torch.argmax(outputs.end_logits) + 1

            return tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[answer_start:answer_end]))
        
        response = answer_question("What is the main goal of vocational education?", "Vocational education aims to equip students with practical skills for specific trades.")
        print(response)
        

在实际部署中，数据中台系统负责提供标准化的数据支持，而大模型知识库则通过智能推荐和问题解答提升教学效率。这种组合不仅优化了学校的管理流程，还增强了师生的学习体验，成为现代职业教育的重要组成部分。