一站式网上办事大厅

小李：最近在研究“一网通办师生服务大厅”的后端架构，感觉和大模型结合挺有前景的。

小王：是啊，现在学校的服务系统需要更智能的处理能力，大模型可以用来做自然语言处理，比如自动回复学生咨询。

小李：那后端怎么实现呢？有没有具体的代码示例？

小王：我们可以用Python Flask 搭建一个简单的后端接口，调用大模型API来处理用户输入。比如：

    from flask import Flask, request, jsonify
    import requests

    app = Flask(__name__)

    @app.route('/query', methods=['POST'])
    def handle_query():
        user_input = request.json.get('input')
        # 调用大模型API
        response = requests.post('https://api.model.com/ask', json={'question': user_input})
        return jsonify({'response': response.json().get('answer')})

    if __name__ == '__main__':
        app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
    

选排课系统

小李：这段代码看起来不错，但怎么保证大模型的响应速度呢？

小王：可以引入异步任务队列，比如Celery，把请求放入队列中处理，避免阻塞主线程。

小李：明白了，这样后端就能高效地支持大模型服务了。

小王：没错，这就是后端技术在“一网通办”中的实际应用，提升了系统的智能化水平。