构建大学融合门户与大模型知识库的技术实践

Alice: 嘿，Bob，听说你最近在做一个大学融合门户项目？能给我讲讲具体是怎么做的吗？

Bob: 当然可以！这个项目的核心是整合校园内的各种服务和资源，比如课程信息、图书馆资源、学生管理系统等。我们用Python来实现。

Alice: 那听起来挺复杂的，你是怎么开始的呢？

Bob: 我们首先定义了一个统一的API接口，所有子系统都需要通过这个接口来提供数据。比如，课程信息的API接口如下：

        # 定义课程信息API接口
        def get_course_info(course_id):
            # 这里是从数据库或其他服务获取数据的逻辑
            return {"course_name": "Data Science", "instructor": "Alice"}
        

Alice: 这样的话，其他子系统就可以通过调用这个API来获取需要的信息了。那关于大模型知识库呢？

Bob: 是的，我们还引入了一个基于大模型的知识库。这个知识库会存储和管理大量的学术文献、论文以及学生的常见问题解答。我们使用了Hugging Face的Transformers库来构建它。

Alice: 能否展示一下如何加载和查询知识库？

Bob: 好的，首先我们需要加载预训练的大模型，然后通过API接口将用户的问题传递给知识库。代码示例如下：

        from transformers import pipeline
        
        # 初始化问答模型
        qa_model = pipeline("question-answering")
        
        # 查询知识库
        def query_knowledgebase(question):
            result = qa_model(question=question, context="这里是知识库的内容...")
            return result['answer']
        
        # 示例调用
        answer = query_knowledgebase("什么是人工智能？")
        print(answer)
        

学生事务办事大厅

Alice: 这样的话，学生可以直接通过门户提问，系统会自动从知识库中找到答案并返回给用户。

Bob: 没错！而且我们还可以进一步优化，比如增加自然语言处理功能，让回答更加智能和人性化。

Alice: 看来你们的项目很全面啊！希望未来还能看到更多创新的功能。

Bob: 谢谢！我们会继续努力的。

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