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锦中融合门户系统
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构建基于大模型的大学综合门户系统
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小明: 嘿，小李，听说你最近在研究怎么用大模型构建大学综合门户？能不能给我讲讲具体内容啊？
小李: 当然可以！首先我们要明确这个门户的功能。比如，学生可以通过它查看课程表、成绩查询、校园新闻等信息；老师则需要管理课程安排、发布作业等。
小明: 那么我们该怎么开始呢？
小李: 我们可以从搭建基础架构开始。使用Python和Flask框架来创建后端服务。然后集成大模型如Transformers库来进行智能问答功能。
以下是一个简单的Flask应用初始化代码:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def home():
return "Welcome to the University Portal!"
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
接下来是整合大模型的部分。我们可以选择Hugging Face提供的预训练模型来快速部署NLP任务。
from transformers import pipeline
nlp = pipeline('question-answering')
result = nlp({'question': 'What is my GPA?', 'context': 'Your GPA is 3.8.'})
print(result['answer'])
最后一步就是将所有模块连接起来，并确保前端界面友好且响应迅速。
小明: 听起来很棒！这样不仅提高了用户体验，还节省了大量开发时间。
小李: 是的，而且随着数据积累，我们的模型会越来越精准，未来甚至能预测学生需求或者优化资源分配。
总结来说，结合大模型与传统Web技术确实能让大学综合门户变得更加高效智能。
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