基于大模型知识库的迎新管理系统设计与实现

随着人工智能技术的不断发展，大模型在各类系统中的应用日益广泛。本文旨在研究如何将大模型知识库集成到“迎新管理系统”中，以提高系统的智能化水平和用户体验。

迎新管理系统通常用于高校或企业的新员工、新生信息登记、流程引导及常见问题解答。传统系统多依赖于静态数据库和规则引擎，难以应对复杂的用户查询。而大模型知识库能够通过自然语言处理技术，理解并回答用户的多样化问题，显著提升交互效率。

在技术实现上，采用BERT等预训练模型作为基础，结合特定领域的微调，构建适用于迎新场景的知识库模型。系统前端使用HTML、CSS和JavaScript搭建，后端采用Python Flask框架进行接口开发。具体代码如下：

    from flask import Flask, request, jsonify
    import torch
    from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering

    app = Flask(__name__)
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
    model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-chinese-qa')

    @app.route('/ask', methods=['POST'])
    def ask():
        question = request.json['question']
        context = request.json['context']
        inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, return_tensors='pt')
        outputs = model(**inputs)
        answer_start_index = torch.argmax(outputs.start_logits)
        answer_end_index = torch.argmax(outputs.end_logits) + 1
        answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][answer_start_index:answer_end_index]))
        return jsonify({'answer': answer})

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

该系统通过大模型知识库实现了高效的智能问答功能，为迎新工作提供了有力支持。未来可进一步优化模型性能，拓展更多应用场景。