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。本文围绕“校友系统”与“大模型”的结合，提出了一种基于自然语言处理（NLP）的智能校友管理系统设计方案。该系统通过引入大模型技术，实现了对校友信息的高效提取、语义理解以及个性化推荐。
在具体实现过程中，我们采用预训练的大模型如BERT或RoBERTa作为基础模型，对其进行微调以适应校友数据的语义特征。通过构建包含校友姓名、毕业年份、专业方向等字段的数据库，并结合用户输入的自然语言查询，系统能够准确地返回相关校友信息。
以下为部分代码示例：
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch
# 加载预训练模型和分词器
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
# 输入文本
text = "请查找2015年计算机科学专业的校友"
# 对输入进行编码
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
# 进行预测
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
predictions = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)
print("预测结果：", predictions)
该模型经过训练后，可以识别用户意图并从数据库中提取相关信息。此外，系统还支持多轮对话与上下文理解，提升了用户的交互体验。
综上所述，将大模型应用于校友系统，不仅提高了信息检索的准确性，也为校友之间的互动提供了新的可能性。