一站式网上办事大厅

随着人工智能技术的快速发展，大模型在教育信息化中的应用日益广泛。本文围绕“大学网上办事大厅”和“大模型知识库”的融合应用，提出一种基于自然语言处理（NLP）的智能问答系统设计方案。

大学网上办事大厅作为高校信息化建设的重要组成部分，承担着学生、教师及教职工日常事务处理的任务。然而，传统系统在信息查询、流程指引等方面存在响应速度慢、交互体验差等问题。为解决这些问题，本文引入大模型知识库，通过构建结构化知识图谱，实现对用户问题的精准理解和高效回答。

在技术实现上，采用BERT等预训练模型进行意图识别与实体抽取，并结合知识图谱技术构建语义理解模块。以下为部分代码示例：

    from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
    import torch

    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
    model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-uncased')

    def answer_question(question, context):
        inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, return_tensors='pt')
        outputs = model(**inputs)
        answer_start = torch.argmax(outputs.start_logits)
        answer_end = torch.argmax(outputs.end_logits) + 1
        answer = tokenizer.decode(inputs['input_ids'][0][answer_start:answer_end])
        return answer

    # 示例调用
    question = "如何申请奖学金？"
    context = "学生可通过学校官网的‘奖学金申请’栏目提交材料。"
    print(answer_question(question, context))
    

数据中台建设

该系统显著提升了办事大厅的智能化水平，为用户提供更加便捷、高效的在线服务体验。未来，将进一步优化模型性能，扩展知识库覆盖范围，以适应更多业务场景。