Alice

嗨，Bob，听说你最近在研究学生工作管理系统？

Bob

是的，Alice。我们正在尝试用大模型来提升系统的智能化水平。你觉得这个方向怎么样？

Alice

听起来很酷！不过我好奇，具体是怎么结合大模型的呢？

Bob

我们计划在后端引入一个大模型API，用于处理复杂的逻辑推理任务，比如根据学生的成绩推荐适合的课程。

Alice

那后端的主要功能模块有哪些呢？

Bob

主要分为用户管理、数据存储和智能推荐三部分。用户管理负责权限控制，数据存储用来保存学生信息，而智能推荐则依赖于大模型。

Alice

明白了。能给我看看后端的一些代码吗？

Bob

当然可以。这是用户管理的部分代码：

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
    data = request.get_json()
    username = data['username']
    password = data['password']
    # 简化版登录逻辑
    if username == 'admin' and password == '123456':
        return {'status': 'success'}
    else:
        return {'status': 'fail'}

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

这部分代码实现了基本的登录验证功能。

Alice

很棒！那数据存储又是怎么做的呢？

Bob

我们使用了MySQL数据库来存储学生信息。这里是一个简单的SQL脚本：

CREATE TABLE students (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    grade INT NOT NULL
);

这个表结构简单明了，便于后续扩展。

Alice

最后一个问题，关于智能推荐，你是怎么整合大模型的？

Bob

我们调用了第三方的大模型API，例如OpenAI的GPT-3。后端会接收前端传来的请求，然后将学生的成绩作为输入传递给大模型，获取推荐结果。

Alice

太棒了！看来这个系统会非常实用。

Bob

没错，而且随着技术的进步，我们可以不断优化它的性能。