构建数字化校园与大模型知识库的技术实践

学工系统

随着信息技术的发展，“数字化校园”成为教育信息化的重要方向。数字化校园通过整合校内资源，提升教学效率与管理水平。而“大模型知识库”作为AI领域的新兴技术，能够存储海量数据并提供智能化查询服务。两者结合可显著改善校园内的信息流通。

在构建数字化校园时，首先需要采集各类教育资源数据（如课程资料、学生成绩等），这可以通过编写Python脚本来实现自动化收集。例如，以下代码用于从数据库中提取学生信息：

    import sqlite3

    def fetch_student_data(db_path):
        conn = sqlite3.connect(db_path)
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute("SELECT * FROM students")
        data = cursor.fetchall()
        conn.close()
        return data

    student_info = fetch_student_data('school.db')
    print(student_info)
    

接下来，为了创建大模型知识库，可以使用自然语言处理技术对文本数据进行预处理，如分词、去停用词等。下面展示了一个简单的文本预处理示例：

    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

    documents = ["Digital Campus", "AI in Education", "Knowledge Graph"]
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)
    print(tfidf_matrix.toarray())
    

最后，将处理后的数据导入知识图谱工具Neo4j中，建立实体间的关系网络。这样不仅便于用户快速检索所需信息，还能支持更复杂的分析任务。

总之，通过上述方法和技术手段，我们可以有效推进数字化校园建设和大模型知识库的应用落地，从而为师生创造更加便捷的学习工作环境。