基于大模型知识库的师生一站式网上办事大厅设计与实现
小明: 老师，我们学校最近在开发一个‘师生一站式网上办事大厅’，听说结合了‘大模型知识库’，这是怎么回事？
老师: 是的。这个平台旨在简化师生日常事务处理流程。比如申请学籍证明、查看成绩等都可以在线完成。而‘大模型知识库’则用于支持智能问答功能。
小明: 那么它是怎么工作的呢？
老师: 首先，我们需要构建一个知识库，存储所有可能涉及的问题及其答案。然后使用Python编写脚本将这些信息导入到数据库中。
import sqlite3
def create_table():
conn = sqlite3.connect('knowledgebase.db')
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS questions
(id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
question TEXT NOT NULL,
answer TEXT NOT NULL);''')
conn.commit()
conn.close()
def add_question(question, answer):
conn = sqlite3.connect('knowledgebase.db')
c = conn.cursor()
c.execute("INSERT INTO questions (question,answer) VALUES (?,?)", (question, answer))
conn.commit()
conn.close()
if __name__ == "__main__":
create_table()
add_question("如何查询我的成绩？","您可以通过登录教务系统进行查询。")
小明: 明白了，接下来是如何实现智能问答部分？
老师: 对话系统会接收用户的提问，然后调用预训练的大语言模型来理解问题并生成回复。这里我展示一个简单的例子：
from transformers import pipeline
qa_pipeline = pipeline("question-answering")
context = "学生可以在学期结束时通过教务处提交实习报告。"
question = "在哪里可以提交实习报告？"
result = qa_pipeline({
'context': context,
'question': question
})
print(f"Answer: {result['answer']}")
小明: 这样用户就能直接获得准确的答案了吗？
老师: 是的。为了确保用户体验，我们还需要优化接口设计，使整个过程更加流畅。同时，定期更新知识库以适应新的需求。
小明: 听起来很酷！感谢您的解释。
老师: 不客气，希望你能从中学习到更多东西。
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