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职校招生服务平台与大模型知识库的融合实践

2026-03-12 16:04

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李明：王老师，最近我们在考虑把学校的招生系统升级一下，听说现在有很多AI技术可以应用在招生上，您有什么建议吗？

王老师：李明，确实，现在很多职校都在尝试引入智能化手段来优化招生流程。比如我们可以构建一个“招生服务平台”，再结合“大模型知识库”来提供更精准的咨询服务。

李明：听起来很先进。那这个“招生服务平台”具体是做什么的呢？

王老师：它是一个集信息展示、在线报名、智能咨询等功能于一体的平台。学生可以通过平台了解学校的专业设置、课程安排、就业前景等信息，还可以在线提交申请，甚至进行初步的面试或测试。

李明：明白了。那“大模型知识库”又是什么？它是怎么和招生平台结合的呢？

王老师：“大模型知识库”指的是基于大型语言模型（如GPT、BERT等）构建的知识管理系统。它可以处理大量的招生相关数据，包括政策文件、专业介绍、历年录取情况等。然后，通过自然语言处理（NLP）技术，为学生提供个性化的咨询服务。

李明：那这个知识库是怎么工作的呢？有没有具体的例子？

王老师：举个例子，学生在平台上输入“我适合学什么专业？”，系统会调用大模型知识库，分析学生的兴趣、成绩、职业规划等信息，然后推荐合适的职校专业。

李明：这听起来非常实用。那你们有没有具体的代码实现呢？我想看看怎么开始做。

王老师：当然有。我们可以用Python搭建一个简单的服务端，使用Flask框架，同时调用一个预训练的Transformer模型作为知识库的查询接口。

李明：好的，那我先试试看这段代码。

王老师：这是个简单的API示例，你可以运行一下看看效果。


from flask import Flask, request, jsonify
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
app = Flask(__name__)
# 加载预训练的模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("your_model_path")
@app.route('/query', methods=['POST'])
def query():
data = request.json
text = data.get('text', '')
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=1)

result = {"label": predictions.argmax().item(), "score": predictions.max().item()}
return jsonify(result)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)

李明：这段代码看起来挺基础的，但能运行起来吗？

王老师：只要你的环境配置正确，比如安装了PyTorch和Transformers库，应该没问题。不过要注意的是，你还需要一个训练好的模型，或者自己训练一个用于招生咨询的模型。

李明：那如果我没有现成的模型怎么办？

王老师：你可以使用开源的大模型，比如Hugging Face上的模型，然后根据自己的需求进行微调。比如，你可以收集一些职校相关的问答数据，然后用这些数据对模型进行训练。

李明：那我们是不是需要一个数据库来存储这些数据？

王老师：是的，通常我们会使用MySQL、MongoDB或者PostgreSQL这样的数据库来存储用户信息、历史咨询记录、专业信息等。

李明：那我可以写一段连接数据库的代码吗？

王老师：当然可以。下面是一个简单的Python连接MySQL的示例代码，你可以把它集成到你的服务中。


import mysql.connector
def connect_to_db():
conn = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="root",
password="password",
database="school_db"
)
return conn
def get_student_info(student_id):
conn = connect_to_db()
cursor = conn.cursor()
query = "SELECT * FROM students WHERE id = %s"
cursor.execute(query, (student_id,))
result = cursor.fetchone()
cursor.close()
conn.close()
return result

李明：这样就可以获取学生的信息了。那接下来，我们怎么把这些信息和大模型结合起来呢？

王老师：你可以设计一个流程：当学生在平台上提交问题时，系统会先从数据库中提取该学生的基本信息，然后将这些信息和问题内容一起输入到大模型中，得到个性化的回答。

李明：听起来不错。那我们是不是还需要一个前端页面来展示这些信息？

王老师：是的，前端可以使用HTML、CSS和JavaScript来构建，也可以用Vue.js或React这样的框架来提高开发效率。前端会和后端API通信，展示结果。

李明：那我可以写一个简单的前端页面吗？

王老师：当然可以，下面是一个简单的HTML页面，用来发送请求并显示结果。


<html>
<head><title>职校招生助手</title></head>
<body>
<h1>职校招生助手</h1>
<input type="text" id="question" placeholder="请输入您的问题">
<button onclick="askQuestion()">提问</button>
<div id="response"></div>
<script>
function askQuestion() {
const question = document.getElementById('question').value;
fetch('http://localhost:5000/query', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ text: question })
})
.then(response => response.json())
.then(data => {
document.getElementById('response').innerText = '回答: ' + data.label + ', 分数: ' + data.score;
});
}
</script>
</body>
</html>