小李: 老王，我最近在做一个学生工作管理系统，想加入一个大模型知识库模块，你觉得可行吗？

老王: 当然可以。大模型知识库能帮助系统更好地理解复杂的学生信息和需求。不过，你得确保数据的安全性。

小李: 是的，数据安全很重要。我们可以通过加密来保护学生的信息。

老王: 对，比如使用AES加密算法。你可以用Python实现一个简单的加密模块。

import base64
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import pad, unpad

def encrypt_data(key, data):
    cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC)
    ct_bytes = cipher.encrypt(pad(data.encode('utf-8'), AES.block_size))
    iv = base64.b64encode(cipher.iv).decode('utf-8')
    ct = base64.b64encode(ct_bytes).decode('utf-8')
    return iv, ct

def decrypt_data(key, iv, ct):
    iv = base64.b64decode(iv)
    ct = base64.b64decode(ct)
    cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)
    pt = unpad(cipher.decrypt(ct), AES.block_size).decode('utf-8')
    return pt
    

排课管理软件

小李: 这样就能保证学生信息的安全了。那怎么把大模型知识库集成进去呢？

老王: 我们可以用一个预训练的大模型，比如Hugging Face上的BERT，来处理学生的查询和反馈。

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

def query_model(query):
    inputs = tokenizer(query, return_tensors='pt', truncation=True, padding=True)
    outputs = model(**inputs)
    return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy()
    

小李: 好的，这样我们就可以根据学生的提问提供更智能的回复了。

老王: 没错，同时也要注意权限管理，确保只有授权用户才能访问敏感数据。

小李: 明白了，我会继续完善系统的安全性和功能性。

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