私董会中的校友管理系统与大模型知识库技术实践

数据可视化

小李：最近我们私董会想做一个校友管理系统，你觉得怎么设计比较好？

老张：可以考虑用Python Django框架来开发，数据库用MySQL存储校友信息，比如姓名、联系方式、行业等字段。

小李：那数据量大的时候会不会慢？

老张：可以加缓存，比如Redis，或者用Elasticsearch做全文搜索。另外，如果需要智能推荐，可以结合大模型知识库。

小李：大模型知识库是什么？怎么用？

老张：就是用类似BERT或Qwen这样的大模型，把校友的资料和行业知识训练成一个知识图谱，然后做问答系统。

小李：听起来很厉害，能举个例子吗？

老张：比如私董会成员问“有哪些校友在人工智能领域”，系统可以调用知识库，快速返回相关结果。

小李：那代码怎么写呢？

老张：下面是一个简单的示例，用Flask搭建后端，调用大模型接口：

from flask import Flask, request
import requests

app = Flask(__name__)

@app.route('/query', methods=['POST'])
def query():
    data = request.json
    response = requests.post('http://localhost:5000/api', json=data)
    return response.json()

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

小李：明白了，这样就能实现智能化查询了。

老张：对，结合校友管理系统和大模型知识库，可以大大提升私董会的信息处理效率。