在当前信息化快速发展的背景下，高校校友管理系统的智能化成为重要方向。本文提出一种基于大模型知识库的校友管理系统设计方案，旨在提高信息管理的准确性和查询效率。
大模型知识库（如BERT、GPT等）能够理解和生成自然语言，为校友信息的提取和查询提供强大支持。系统通过训练大模型识别校友资料中的关键字段，如姓名、毕业年份、专业等，并将其存储到数据库中。同时，用户可以通过自然语言进行查询，例如“查找2015年计算机专业的校友”。
以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用Hugging Face的transformers库加载预训练模型并进行文本分类：
from transformers import pipeline
# 加载预训练的文本分类模型
classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")
# 示例文本
text = "2015年计算机专业毕业生"
# 进行分类
result = classifier(text)
print(result)
此外，系统还集成了数据库模块，用于存储和检索校友信息。采用SQL数据库，结合Python的SQLite库实现数据操作。
本系统不仅提高了校友信息管理的自动化水平，也增强了用户的交互体验，为高校信息化建设提供了新的思路。