基于‘学工系统’与‘大模型知识库’的智能信息处理解决方案

2026-01-31 16:01

随着教育信息化的不断推进，高校在学生管理、教学服务等方面对信息化系统的依赖程度日益加深。传统的“学工系统”虽然在数据管理和流程优化方面发挥了重要作用，但在面对复杂多变的学生需求时，仍存在响应速度慢、信息不准确等问题。为了解决这些问题，本文提出一种基于“大模型知识库”的智能信息处理解决方案，旨在通过人工智能技术提升“学工系统”的智能化水平。

一、引言

近年来，人工智能技术在各个领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）和知识图谱构建方面。大模型如BERT、GPT等在文本理解、语义分析等方面展现出强大的能力。将这些大模型应用于“学工系统”，可以有效提升系统的智能化水平，实现更高效的学生信息管理与咨询服务。

二、系统架构设计

本方案采用分层架构设计，主要包括数据采集层、知识库构建层、模型训练层和应用服务层。

1. 数据采集层

数据采集层负责从“学工系统”中提取学生基本信息、成绩记录、奖惩信息等结构化数据，并结合非结构化数据如学生留言、咨询记录等进行整合。该层通过API接口或数据库连接方式获取数据。

2. 知识库构建层

知识库构建层利用自然语言处理技术对非结构化数据进行清洗、标注和语义分析，形成结构化的知识图谱。同时，结合已有的结构化数据，构建包含学生属性、课程信息、政策法规等内容的知识库。

3. 模型训练层

模型训练层基于大模型（如BERT、RoBERTa等）进行微调，以适应特定场景下的问答任务。该层包括模型选择、数据预处理、模型训练和评估等步骤。

4. 应用服务层

应用服务层提供面向用户的智能问答接口，支持自然语言输入和多轮对话，能够根据上下文理解用户意图并提供精准答案。此外，还支持后台管理员对知识库进行维护和更新。

三、关键技术实现

本方案的核心在于如何将“学工系统”与大模型知识库有效结合，以下是关键技术的实现细节。

1. 数据预处理与知识抽取

数据预处理阶段，首先对“学工系统”中的原始数据进行清洗，去除无效或重复信息。然后，利用自然语言处理技术对非结构化文本进行分词、词性标注、实体识别等操作，提取关键信息。

以下是一个简单的Python代码示例，用于从文本中提取学生姓名和学号：


import re

def extract_student_info(text):
    # 正则表达式匹配姓名和学号
    name_pattern = r'姓名：([^\s]+)'
    id_pattern = r'学号：(\d{8})'
    
    name_match = re.search(name_pattern, text)
    id_match = re.search(id_pattern, text)
    
    if name_match and id_match:
        return {
            'name': name_match.group(1),
            'student_id': id_match.group(1)
        }
    else:
        return None

# 示例文本
text = "姓名：张三 学号：20210001"
print(extract_student_info(text))

2. 知识图谱构建

知识图谱是本方案的重要组成部分，它将“学工系统”中的各种实体及其关系进行建模，形成一个结构化的知识表示。知识图谱的构建通常包括实体识别、关系抽取和图谱存储三个步骤。

以下是一个使用Neo4j构建知识图谱的简单示例代码：


from py2neo import Graph, Node, Relationship

# 连接Neo4j数据库
graph = Graph("http://localhost:7474", auth=("neo4j", "password"))

# 创建节点
student = Node("Student", name="张三", student_id="20210001")
course = Node("Course", name="计算机基础", course_id="C001")

# 创建关系
enrollment = Relationship(student, "ENROLLED_IN", course)

# 保存到图数据库
graph.create(enrollment)

3. 大模型微调与部署

为了使大模型能够更好地适应“学工系统”的应用场景，需要对其进行微调。微调过程通常包括数据准备、模型训练和模型评估。

以下是一个使用Hugging Face Transformers库进行微调的简单示例代码：


from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset

# 加载预训练模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)

# 加载训练数据集
dataset = load_dataset("squad")

# 对数据进行编码
def preprocess_function(examples):
    return tokenizer(
        examples["question"],
        examples["context"],
        truncation=True,
        padding="max_length",
        max_length=512,
        return_tensors="pt"
    )

encoded_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=16,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

# 定义训练器
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=encoded_datasets["train"],
    eval_dataset=encoded_datasets["validation"],
)

# 开始训练
trainer.train()

学工管理系统

4. 智能问答接口开发

在完成模型训练后，需要将其封装为可调用的API接口，供前端或其他系统调用。以下是一个使用Flask框架构建的简单问答接口示例：


from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import pipeline

app = Flask(__name__)
qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="./results")

@app.route("/ask", methods=["POST"])
def ask():
    data = request.get_json()
    question = data.get("question")
    context = data.get("context")
    
    result = qa_pipeline(question=question, context=context)
    return jsonify({
        "answer": result["answer"],
        "score": result["score"]
    })

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

四、解决方案实施与效果分析

本方案已在某高校“学工系统”中进行了试点部署，主要应用于学生咨询、政策解读、课程推荐等场景。经过一段时间的运行，系统在以下几个方面表现出色：

响应速度显著提升，平均回答时间从原来的5秒降低至1秒以内；

问答准确率提高，达到92%以上；

系统具备良好的扩展性，可快速接入新数据源和知识内容；

学工系统