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“学工助手”与“大模型知识库”的融合：构建智能化迎新助手
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在现代高校管理中，迎新工作是一项复杂且重要的任务。随着人工智能技术的发展，传统的迎新方式逐渐被智能化系统所取代。今天，我们来聊聊“学工助手”和“大模型知识库”的结合，是如何帮助学校打造一个高效的迎新助手。
小明：最近我听说学校要开发一个迎新助手，是用AI技术做的吗？
李老师：是的，这个迎新助手其实就是“学工助手”，它结合了“大模型知识库”，可以自动回答新生的各种问题。
小明：那它是怎么工作的呢？是不是需要写很多代码？
李老师：确实需要一些代码，但不需要太复杂。我们可以用Python来实现基本的功能，然后集成大模型的知识库。
小明：大模型知识库是什么？
李老师：大模型知识库是一个基于深度学习的问答系统，它可以理解自然语言，并从大量数据中提取信息。比如，当新生问“宿舍怎么安排？”时，系统能自动查找相关资料并给出答案。
小明：听起来很厉害！那具体是怎么实现的呢？
李老师：我们可以通过调用现有的大模型API，比如通义千问、BERT或者GPT，然后将这些模型接入到“学工助手”中。
小明：那我可以看看代码吗？
李老师：当然可以！下面是一段简单的Python代码示例，展示如何调用大模型API来回答问题。
import requests
def get_answer(question):
url = "https://api.example.com/ask"
payload = {
"question": question
}
response = requests.post(url, json=payload)
if response.status_code == 200:
return response.json().get("answer", "无法获取答案")
else:
return "服务器错误"
# 示例：询问宿舍安排
answer = get_answer("宿舍怎么安排？")
print(answer)
小明：这段代码看起来挺简单的。那“学工助手”是如何整合这些功能的呢？
李老师：“学工助手”是一个Web应用，前端使用HTML、CSS和JavaScript，后端使用Flask或Django框架。用户输入问题后，前端会将问题发送给后端，后端再调用大模型API获取答案，最后返回给用户。
小明：那前端部分也需要写代码吗？
李老师：是的，前端代码主要负责界面交互。比如，我们可以用HTML创建一个输入框，让用户输入问题，然后用JavaScript发送请求。
小明：那我可以看看前端的代码吗？
李老师：当然可以！下面是一个简单的HTML页面示例。
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>迎新助手</title>
</head>
<body>
<h1>欢迎来到迎新助手</h1>
<input type="text" id="question" placeholder="请输入您的问题">
<button onclick="askQuestion()">提问 response.json())
.then(data => {
document.getElementById('answer').innerText = data.answer;
})
.catch(error => {
console.error('Error:', error);
});
}
</script>
</body>
</html>
小明：这看起来不错！那后端部分怎么写呢？
李老师：后端可以用Flask框架，处理前端发来的请求，并调用大模型API。
小明：那具体的后端代码呢？
李老师：下面是一个简单的Flask示例。
from flask import Flask, request, jsonify
import requests
app = Flask(__name__)
@app.route('/api/ask', methods=['POST'])
def ask():
data = request.get_json()
question = data.get('question')
url = "https://api.example.com/ask"
payload = {"question": question}
response = requests.post(url, json=payload)
if response.status_code == 200:
return jsonify({"answer": response.json().get("answer")})
else:
return jsonify({"error": "服务器错误"}), 500
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小明：这样就完成了整个系统的搭建？
李老师：基本上是的。不过还需要考虑安全性、性能优化和用户体验。比如，可以添加身份验证，防止恶意请求；还可以对大模型的响应进行缓存，提高效率。
小明：那这个迎新助手有什么优势呢？
李老师：首先，它能够快速回答新生的问题，减少人工客服的压力；其次，它支持多轮对话，可以逐步引导新生完成入学流程；最后，它还能根据历史数据不断优化自己的回答，提升服务质量。
小明：听起来非常实用！那有没有什么需要注意的地方？
李老师：当然有。比如，大模型可能会产生不准确的回答，需要设置过滤机制；此外，还要注意数据隐私和安全，确保用户信息不被泄露。
小明：明白了！看来“学工助手”和“大模型知识库”的结合，真的能为迎新工作带来很大的便利。
李老师：没错！未来，随着技术的不断发展，这种智能系统将会更加成熟，为高校管理提供更高效、更人性化的服务。
小明：谢谢你的讲解，我对这个项目有了更深的了解！
李老师：不客气！如果你有兴趣，可以尝试自己动手做一个小项目，体验一下AI在教育中的应用。
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