随着人工智能技术的不断发展,高校信息化建设逐步向智能化方向迈进。本文围绕“大学网上流程平台”与“大模型知识库”的结合,提出一种新型校园服务系统的设计与实现方案。
大学网上流程平台旨在简化校内各类事务的办理流程,提高行政效率。传统平台多依赖固定规则和人工审核,存在响应速度慢、灵活性差等问题。为解决这些问题,本文引入大模型知识库,通过自然语言处理技术,实现对用户查询的智能理解与精准响应。
在技术实现上,我们采用基于Transformer架构的大模型,如BERT或RoBERTa,作为知识库的核心组件。该模型经过大量校园相关文本数据训练,能够准确识别并解析用户输入的请求。例如,当学生输入“如何申请助学金?”时,系统可自动匹配相关政策文件,并提供详细的操作指南。
此外,平台还集成了流程引擎,支持自定义审批流程与权限管理。通过Python编写后端逻辑,结合Flask框架构建RESTful API,实现前后端分离的架构设计。前端使用Vue.js进行开发,确保界面友好且交互流畅。
实验结果表明,该平台在处理复杂查询和流程引导方面表现出较高的准确率与响应速度,有效提升了校园服务的智能化水平。未来,将进一步优化模型性能,拓展更多应用场景,推动智慧校园建设的深入发展。