基于大模型的智慧校园平台构建与实现
张工（P）：小李，最近咱们学校的智慧校园平台需要升级，听说可以引入大模型来优化用户体验？
李工（L）：没错！大模型在自然语言处理和数据分析方面非常强大。比如我们可以用它来分析学生的选课偏好，从而进行个性化推荐。
P：听起来不错，那具体怎么操作呢？
L：首先我们需要收集学生的历史选课数据，然后使用Python中的Pandas库对这些数据进行预处理。
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('course_selections.csv')
# 查看前几行数据
print(data.head())
]]>
P：嗯，这一步很清晰了。接下来是不是要训练模型？
L：是的。我们选择一个开源的大模型框架，例如Hugging Face Transformers，来加载预训练模型并微调它。
from transformers import pipeline
# 初始化文本分类器
classifier = pipeline('text-classification', model='distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english')
# 对学生评价进行情感分析
results = classifier("I love this course!")
print(results)
]]>
P：这个模型看起来确实能理解学生的需求了。那么最后怎么把这些功能整合到我们的平台上呢？
L：我们可以编写API接口，将模型预测的结果返回给前端页面展示。例如使用Flask框架创建一个简单的API服务。
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/recommend/
def recommend_course(student_id):
# 假设这里是获取推荐逻辑
recommendation = {"course": "Mathematics", "confidence": 0.9}
return jsonify(recommendation)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
]]>
P：哇，这样就完成了从数据收集到实际应用的全过程了！你觉得这样的系统会对学生有什么帮助吗？
L：当然啦，不仅能够减轻管理员的工作负担，还能让学生更快找到适合自己的课程，提高学习效率。
P：太棒了，看来未来智慧校园会变得更加智能化了！
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