锦中融合门户系统

小明：最近我在研究怎么把大学的综合门户和大模型知识库结合起来，你觉得可行吗？

小李：当然可以！现在很多高校都在尝试构建智能信息服务平台，利用大模型来增强知识检索和问答能力。

小明：那具体怎么做呢？有没有什么代码示例？

小李：我们可以先用Flask搭建一个简单的Web服务，然后调用大模型API进行知识查询。比如使用Hugging Face的transformers库。

小明：那能给我看看代码吗？

小李：当然可以。下面是一个简单的示例：

    from flask import Flask, request, jsonify
    from transformers import pipeline

    app = Flask(__name__)
    qa_pipeline = pipeline("question-answering")

    @app.route('/query', methods=['POST'])
    def query():
        data = request.json
        question = data.get('question')
        context = data.get('context')

        result = qa_pipeline(question=question, context=context)
        return jsonify(result)

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

小明：这个代码看起来不错，那怎么和大学门户整合呢？

小李：你可以将门户中的课程、公告等信息作为上下文传入模型，用户提问时，模型就能根据这些内容给出答案。

小明：明白了，这样就能实现更智能化的服务了。

小李：没错，这也是未来教育信息化的一个重要方向。