昆明统一消息系统

随着人工智能技术的不断发展，大模型在各类信息系统中的应用日益广泛。本文以“学生工作管理系统”为研究对象，结合当前主流的大模型知识库技术，提出一种融合智能问答、信息检索和数据处理的新型系统架构。

在系统设计中，采用Python语言进行后端开发，并引入BERT等预训练模型作为知识库的核心组件。通过构建学生工作相关的语料库，利用自然语言处理（NLP）技术对用户输入进行语义理解，并从知识库中提取相关信息进行回答。具体代码如下：

    import torch
    from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering

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

    def answer_question(question, context):
        inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, return_tensors='pt')
        outputs = model(**inputs)
        answer_start = torch.argmax(outputs.start_logits)
        answer_end = torch.argmax(outputs.end_logits) + 1
        answer = tokenizer.decode(inputs['input_ids'][0][answer_start:answer_end])
        return answer

    # 示例调用
    question = "学生申请奖学金的条件是什么？"
    context = "根据学校规定，学生需满足成绩排名前30%且无违纪记录方可申请奖学金。"
    print(answer_question(question, context))
    

此外，系统还集成了数据库模块，用于存储学生信息、活动记录及审批流程。通过前后端分离的设计，提升了系统的可维护性和扩展性。实验结果表明，该系统能够有效提高学生工作的管理效率和信息处理的准确性。