融合门户系统

随着人工智能技术的不断发展，高校在信息化管理方面的需求日益增加。传统的学工管理系统在处理复杂查询和智能服务方面存在一定的局限性。为应对这一挑战，本文提出一种基于大模型知识库的学工管理系统设计方案。

该系统通过集成自然语言处理（NLP）模型，如BERT或GPT，构建一个高效的知识库，用于存储和检索学生信息、课程安排、奖惩记录等关键数据。用户可以通过自然语言进行查询，系统则利用大模型理解语义并返回准确结果。例如，当用户输入“张三的绩点是多少？”时，系统能够自动识别并提取相关信息。

在技术实现上，采用Python编程语言结合Flask框架搭建后端服务，前端使用Vue.js实现交互界面。数据库选用MySQL，用于存储结构化数据，而知识库则使用Elasticsearch进行高效检索。以下为部分核心代码示例：

    from flask import Flask, request, jsonify
    import requests

    app = Flask(__name__)

    @app.route('/query', methods=['POST'])
    def query():
        question = request.json.get('question')
        response = requests.post('http://localhost:5000/query', json={'question': question})
        return jsonify(response.json())

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

本系统的实施有效提升了学校学工管理的智能化水平，为师生提供了更加便捷的服务体验。未来，将进一步优化模型性能，拓展更多应用场景，推动教育管理的数字化转型。