在现代高校信息化建设中，校友会管理系统扮演着重要角色。本文提出了一种利用大模型知识库增强校友会管理效率的解决方案。
首先，系统采用Python语言开发，并结合Flask框架构建后端服务。前端使用HTML/CSS/JavaScript技术栈，提供友好的用户交互界面。后端通过调用大模型API实现智能化数据处理和服务推荐。
以下是核心代码示例：
# Flask应用初始化
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
# 假设我们有一个校友信息表
class Alumni:
def __init__(self, name, year, major):
self.name = name
self.year = year
self.major = major
# 模拟校友数据库
alumni_db = []
@app.route('/add_alumni', methods=['POST'])
def add_alumni():
data = request.get_json()
new_alumni = Alumni(data['name'], data['year'], data['major'])
alumni_db.append(new_alumni)
return jsonify({"message": "Alumni added successfully!"}), 201
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
其次，系统集成了大模型知识库用于数据分析与预测。例如，通过分析历年校友的职业发展路径，为在校生提供职业规划建议。这不仅提升了系统的智能化水平，还增强了用户体验。
最后，考虑到数据安全性和隐私保护，系统采用了JWT（JSON Web Token）进行身份验证，并对敏感数据进行了加密存储。
综上所述，“校友会管理系统”通过引入大模型知识库实现了高效的数据管理和个性化服务，为高校校友工作提供了强有力的技术支持。