在当前高校信息化建设不断推进的背景下，学工系统作为管理学生事务的重要工具，正逐步与先进的人工智能技术融合。特别是大模型知识库的应用，为学工系统的智能化升级提供了新的方向。

张伟（系统开发工程师）：“最近我们团队在研究如何将大模型知识库集成到现有的学工系统中，你觉得这有什么实际意义吗？”

李娜（AI研究员）：“当然有意义！大模型知识库可以提升学工系统的智能化水平，比如自动回答学生咨询、辅助辅导员进行决策等。”

张伟：“那具体有哪些功能呢？我需要向领导汇报一下。”

李娜：“我们可以从几个方面来看。首先，是智能问答功能，利用大模型知识库来回答学生的常见问题；其次，是数据挖掘和分析，帮助辅导员了解学生行为模式；再者，是自动化事务处理，如请假审批、成绩查询等；最后，是个性化推荐，根据学生的历史行为推荐相关课程或活动。”

张伟：“听起来很强大。那这些功能是如何实现的？有没有具体的代码示例？”

李娜：“当然有。我们可以用Python来实现一个简单的智能问答模块，使用Hugging Face的Transformers库加载预训练的大模型。”

张伟：“那我们先从智能问答开始吧。”

李娜：“好的，下面是一个简单的代码示例，用于构建一个基于大模型的知识库问答系统。”

# 安装必要的库
# pip install transformers torch

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
import torch

# 加载预训练模型和分词器
model_name = "deepset/roberta-base-squad2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)

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.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"][0][answer_start:answer_end]))
    return answer

# 示例问答
question = "学生请假流程是什么？"
context = "学生请假需提前填写请假申请表，并经辅导员审批后方可生效。"
print("问题：", question)
print("答案：", answer_question(question, context))
    

张伟：“这段代码看起来不错。那我们接下来可以考虑数据挖掘和分析功能。”

李娜：“数据挖掘功能可以通过对学生成绩、出勤率、行为日志等数据进行分析，帮助辅导员发现潜在问题。例如，识别出可能挂科的学生，或者有心理压力的学生。”

张伟：“那这个功能如何实现？有没有现成的库可以用？”

李娜：“可以使用Pandas进行数据分析，用Scikit-learn进行机器学习建模。下面是一个简单的例子，展示如何统计学生的平均成绩。”

import pandas as pd

# 假设有一个学生数据集
data = {
    "student_id": [1, 2, 3, 4, 5],
    "name": ["张三", "李四", "王五", "赵六", "孙七"],
    "score": [85, 90, 70, 65, 88]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 计算平均成绩
average_score = df["score"].mean()
print("平均成绩：", average_score)
    

张伟：“这样就能快速获取学生的整体表现了。那自动化事务处理功能呢？”

李娜：“自动化事务处理可以通过API接口调用，比如请假审批流程。我们可以设置一个Web服务，接收学生的请假请求，然后自动发送给辅导员审批。”

张伟：“那有没有具体的代码示例？”

李娜：“下面是一个使用Flask框架创建简单请假审批接口的例子。”

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

# 模拟数据库
leave_requests = []

@app.route("/apply_leave", methods=["POST"])
def apply_leave():
    data = request.json
    leave_requests.append(data)
    return jsonify({"status": "success", "message": "请假申请已提交"})

@app.route("/get_leaves", methods=["GET"])
def get_leaves():
    return jsonify(leave_requests)

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

张伟：“这个接口可以方便地集成到学工系统中，提高效率。”

李娜：“是的。最后是个性化推荐功能，可以根据学生的学习记录、兴趣爱好等信息推荐合适的课程或活动。”

张伟：“这个功能如何实现？有没有现成的算法？”

李娜：“可以使用协同过滤算法，或者基于内容的推荐。下面是一个简单的基于内容的推荐示例。”

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设有一个课程推荐数据集
courses = {
    "course_id": [1, 2, 3, 4, 5],
    "title": ["数学基础", "编程入门", "英语口语", "物理实验", "计算机网络"],
    "tags": ["数学", "编程", "英语", "物理", "计算机"]
}

df_courses = pd.DataFrame(courses)

# 学生的兴趣标签
student_tags = {"math", "programming"}

# 将标签转换为向量
vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=lambda x: x.split(), lowercase=False)
vectors = vectorizer.fit_transform(df_courses["tags"])

# 计算相似度
similarity_scores = cosine_similarity(vectors, vectorizer.transform([" ".join(student_tags)]))

# 推荐最相关的课程
recommended_courses = df_courses.iloc[similarity_scores.argsort()[0][-3:][::-1]]
print("推荐课程：", recommended_courses[["title", "tags"]])
    

张伟：“这个推荐功能确实能提升用户体验。”

李娜：“是的。通过将大模型知识库与学工系统结合，可以实现更高效、智能的学生管理和服务。”

张伟：“看来这次的技术升级非常值得期待。”

李娜：“没错。未来我们还可以探索更多应用场景，比如情感分析、智能聊天机器人等。”

张伟：“感谢你的详细讲解，我对这个项目更有信心了。”

李娜：“不客气，我们一起努力，打造一个更智能的学工系统！”