小明：最近我在研究如何把学校的校友管理系统和大模型知识库结合起来，你觉得可行吗？
小李：当然可以！校友管理系统通常存储了大量学生信息，而大模型知识库则可以用来提供更智能的服务。
小明：那具体怎么实现呢？有没有什么代码示例？
小李：我们可以先用Python写一个简单的校友信息查询接口。比如使用Flask框架搭建一个REST API。
小明：那代码是怎样的？
小李：
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
# 模拟校友数据
alumni_data = {
"1001": {"name": "张三", "major": "计算机科学", "graduation_year": 2015},
"1002": {"name": "李四", "major": "电子工程", "graduation_year": 2018}
}
@app.route('/alumni/', methods=['GET'])
def get_alumni(id):
return jsonify(alumni_data.get(id, {"error": "未找到该校友"}))
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小明：这个接口能返回校友的信息，那如何结合大模型知识库呢？
小李：我们可以使用Hugging Face的transformers库加载一个预训练的大模型，然后根据用户输入的问题，从知识库中提取相关信息。
小明：那具体的代码又是什么？
小李：
from transformers import pipeline
# 加载问答模型
qa_pipeline = pipeline("question-answering")
def query_knowledge_base(question, context):
result = qa_pipeline(question=question, context=context)
return result['answer']
小明：这样就能实现智能问答功能了，对吧？
小李：没错，这样校友管理系统就能提供更智能化的服务，比如自动回答校友的常见问题。
小明：听起来不错，我们接下来可以尝试集成这两个系统。
小李：是的，这会是一个很有价值的项目。