构建基于研究生管理信息系统与知识库的智能解决方案
张工: 嘿, 李工! 最近咱们学校打算升级研究生管理信息系统, 你有什么想法吗?
李工: 是啊, 我觉得可以引入知识库来增强系统的智能化程度。比如, 学生提交论文后, 系统能自动检查重复率并给出建议。
张工: 这主意不错! 那么我们先从数据存储开始吧。我准备用Python建立一个简单的数据库来存储学生信息。
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('students.db')
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE STUDENTS
(ID INT PRIMARY KEY NOT NULL,
NAME TEXT NOT NULL,
AGE INT NOT NULL);''')
conn.commit()
conn.close()
李工: 很好, 接下来我们可以设计一个API接口来访问这个数据库。这样前端页面就可以直接调用了。
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/student/
def get_student(id):
conn = sqlite3.connect('students.db')
c = conn.cursor()
c.execute("SELECT * FROM STUDENTS WHERE ID=?", (id,))
data = c.fetchone()
return jsonify({'id': data[0], 'name': data[1], 'age': data[2]})
张工: 非常棒! 现在我们需要构建知识库部分了。我想使用Elasticsearch来快速检索学术资源。
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])
doc = {
'author': 'John Doe',
'text': 'This is a test document.',
'timestamp': datetime.now(),
}
res = es.index(index="test-index", id=1, body=doc)
print(res['result'])
李工: 最后一步就是整合两者。当学生上传论文时, 我们可以用知识库对比已有的文献, 同时更新研究生管理系统中的记录。
def check_plagiarism(student_id, paper_content):
# Query Elasticsearch for similar documents
search_body = {
"query": {
"match": {
"text": paper_content
}
}
}
response = es.search(index="papers", body=search_body)
if len(response['hits']['hits']) > 0:
print("Possible plagiarism detected!")
else:
print("No issues found.")
张工: 完美! 我们现在有了一个既强大又灵活的系统, 能够很好地支持研究生的学习和研究工作。
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