在現(xiàn)代高校管理中，研究生管理系統(tǒng)扮演著重要角色。本文提出了一種結(jié)合AI助手的研究生管理系統(tǒng)，旨在通過(guò)智能化手段優(yōu)化傳統(tǒng)管理模式。

系統(tǒng)架構(gòu)分為三層：數(shù)據(jù)層、服務(wù)層和應(yīng)用層。數(shù)據(jù)層使用MySQL存儲(chǔ)學(xué)生信息、課程安排等核心數(shù)據(jù)；服務(wù)層基于Python Flask框架構(gòu)建API接口，負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)邏輯處理；應(yīng)用層則集成Vue.js前端界面，提供用戶交互功能。

下面展示部分關(guān)鍵代碼：

    # 數(shù)據(jù)庫(kù)模型定義（models.py）
    from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
    db = SQLAlchemy()

    class Student(db.Model):
        id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
        name = db.Column(db.String(50), nullable=False)
        major = db.Column(db.String(100))
    
    # API接口示例（app.py）
    @app.route('/students', methods=['GET'])
    def get_students():
        students = Student.query.all()
        return jsonify([student.serialize() for student in students])
    

AI助手模塊利用NLP技術(shù)解析用戶輸入，支持模糊搜索與語(yǔ)音識(shí)別。例如，當(dāng)用戶詢問(wèn)“哪些學(xué)生選修了數(shù)據(jù)庫(kù)原理？”時(shí)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)解析問(wèn)題，并返回符合條件的學(xué)生列表。

    # NLP解析示例（nlp_helper.py）
    import spacy
    nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
    
    def parse_query(query):
        doc = nlp(query)
        entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
        return entities
    

此外，系統(tǒng)還集成了郵件通知功能，用于提醒學(xué)生關(guān)于選課、論文提交等事項(xiàng)。這不僅提高了工作效率，也增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)。

綜合服務(wù)門(mén)戶

總體而言，該研究生管理系統(tǒng)借助AI助手提升了信息檢索的速度與準(zhǔn)確性，為高校研究生管理工作提供了新思路。