张工（软件工程师）: 嘿，李工，最近我们部门要开发一个校友管理平台，你觉得从哪里开始呢？
李工（资深架构师）: 首先，我们需要明确这个平台的功能。比如，校友信息管理、活动通知、资源分享等。
张工: 明白了！我们可以使用Python和Flask框架来搭建后端服务。首先，创建一个简单的校友信息表。
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
alumni_db = []
@app.route('/alumni', methods=['POST'])
def add_alumni():
data = request.get_json()
alumni_db.append(data)
return jsonify({"message": "Alumni added successfully"}), 201
]]>
李工: 很好，接下来我们可以引入大模型知识库，用于增强搜索和推荐功能。
from transformers import pipeline
qa_model = pipeline('question-answering')
def get_answer(question):
result = qa_model(question=question, context=" ".join([a['name'] for a in alumni_db]))
return result['answer']
]]>
张工: 这样的话，用户可以通过输入问题获取相关信息。比如，“哪位校友毕业于2015年？”
question = "Which alumnus graduated in 2015?"
answer = get_answer(question)
print(answer) # 输出相关校友的名字
]]>
李工: 对了，为了提升用户体验，我们还可以加入自然语言处理，让交互更流畅。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
def classify_intent(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
return outputs.logits.argmax().item()
]]>
张工: 比如说，用户想报名参加某个活动，系统可以自动识别意图并引导完成操作。
李工: 是的，结合大模型知识库和对话系统，我们的校友管理平台将更加智能化。记得测试每个模块，确保稳定性。
张工: 好的，我会继续完善代码，并优化性能。期待这个项目顺利完成！
]]>