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李经理
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首页 > 知识库 > 实习管理系统> 基于后端的实训管理系统与人工智能体融合实践
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基于后端的实训管理系统与人工智能体融合实践

2025-06-10 11:48

Alice

嗨,Bob!最近我在研究如何把我们的实训管理系统和一个新开发的人工智能体结合起来,你觉得这个想法可行吗?

 

Bob

当然可以!不过我们需要考虑清楚后端的架构设计。比如,实训管理系统的核心是数据管理,而人工智能体需要实时访问这些数据进行分析。

 

Alice

对,所以后端应该是关键。我们是不是可以用Python Flask来搭建后端服务器?这样既能处理请求又能与前端交互。

 

Bob

没错,Flask非常适合这种场景。我们可以先创建一个简单的API接口,用于接收实训数据并存储到数据库中。你看看这段代码:

 

from flask import Flask, request, jsonify

import sqlite3

 

app = Flask(__name__)

 

@app.route('/submit_data', methods=['POST'])

排课软件源码

def submit_data():

data = request.get_json()

conn = sqlite3.connect('training_system.db')

cursor = conn.cursor()

实训管理系统

cursor.execute("INSERT INTO training_data (name, score) VALUES (?, ?)",

(data['name'], data['score']))

conn.commit()

conn.close()

return jsonify({"status": "success"}), 201

]]>

 

Alice

很棒!这样就可以接收来自前端的实训数据了。那接下来怎么让人工智能体接入呢?

 

Bob

我们可以再添加一个API,专门供人工智能体调用,用于获取最新数据并执行预测任务。例如:

 

@app.route('/get_data', methods=['GET'])

def get_data():

conn = sqlite3.connect('training_system.db')

cursor = conn.cursor()

cursor.execute("SELECT * FROM training_data")

rows = cursor.fetchall()

conn.close()

return jsonify(rows)

]]>

 

Alice

太好了!现在人工智能体可以通过这个接口获取数据,并根据数据做出智能分析。最后,我们还需要确保系统的安全性,防止非法访问。

 

Bob

确实,我们可以在API中加入JWT(JSON Web Token)认证机制。这样只有经过验证的用户才能访问敏感接口。

 

Alice

明白了,谢谢你的建议!看来后端真的很重要,它连接了整个系统。

 

Bob

是的,后端是整个系统的大脑,它决定了系统的效率和稳定性。

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