用Python搭建实习管理系统与大模型知识库的实战指南

嘿，大家好！今天咱们来聊聊怎么用Python做一个实习管理系统，再顺便搞个大模型知识库。听起来是不是有点高大上？其实也没那么难，咱一步一步来。

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首先，实习管理系统，说白了就是用来记录学生实习信息的系统。比如姓名、公司、实习时间这些。我们可以用Flask框架做个简单的Web应用。代码大概像这样：

    from flask import Flask, request, jsonify

    app = Flask(__name__)

    interns = []

    @app.route('/add', methods=['POST'])
    def add_intern():
        data = request.json
        interns.append(data)
        return jsonify({"status": "success"})

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

这个代码就能接收POST请求，把实习生的信息存起来。挺基础吧？

接下来是大模型知识库。这里我们可以用Hugging Face的transformers库加载一个预训练模型，然后做问答。比如：

    from transformers import pipeline

    qa_pipeline = pipeline("question-answering")

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

然后你就可以问问题，它会从给定的上下文中找答案。比如你给一段实习报告，然后问“这个学生在哪家公司实习？”它就能自动回答。

把这两个结合起来，你就有了一个能管理实习信息，还能根据知识库回答问题的系统。虽然只是个雏形，但已经很有用了。有兴趣的小伙伴可以继续扩展功能，比如加入数据库、用户权限之类的。总之，动手试试就对了！