在当今信息化时代，校友系统的构建对于高校和社会的发展具有重要意义。然而，传统的校友系统往往存在开发成本高、维护困难等问题。为了克服这些挑战，本文提出了一种基于免费资源的校友系统设计方案，并结合大模型技术，进一步提升系统的智能化水平。
首先，我们选择Python作为主要开发语言，利用Flask框架搭建Web服务端。Flask是一个轻量级的Web应用框架，它提供了灵活且易于扩展的架构。以下为系统核心部分的初始化代码：
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/api/alumni', methods=['GET'])
def get_alumni():
alumni_list = [
{"id": "001", "name": "张三", "graduation_year": 2010},
{"id": "002", "name": "李四", "graduation_year": 2012}
]
return jsonify(alumni_list)
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
接下来，我们将引入大模型技术，以自然语言处理（NLP）为例，通过免费开源的Hugging Face Transformers库实现智能问答功能。以下是集成示例代码：
from transformers import pipeline
qa_pipeline = pipeline("question-answering")
context = "校友系统是一个连接在校学生与毕业生的重要桥梁。"
question = "校友系统的作用是什么？"
result = qa_pipeline(question=question, context=context)
print(result['answer'])
上述代码展示了如何使用免费的大模型工具快速构建具备智能问答能力的校友系统模块。此外，该系统还可扩展至更多应用场景，如校友信息检索、职业发展建议等。
总之，通过充分利用免费资源，我们可以低成本地开发出高效、智能的校友系统。未来的研究方向将集中在优化模型性能及增强用户体验上。
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