學工系統(tǒng)

隨著信息技術的發(fā)展，“數(shù)字化校園”成為教育信息化的重要方向。數(shù)字化校園通過整合校內(nèi)資源，提升教學效率與管理水平。而“大模型知識庫”作為AI領域的新興技術，能夠存儲海量數(shù)據(jù)并提供智能化查詢服務。兩者結合可顯著改善校園內(nèi)的信息流通。

在構建數(shù)字化校園時，首先需要采集各類教育資源數(shù)據(jù)（如課程資料、學生成績等），這可以通過編寫Python腳本來實現(xiàn)自動化收集。例如，以下代碼用于從數(shù)據(jù)庫中提取學生信息：

    import sqlite3

    def fetch_student_data(db_path):
        conn = sqlite3.connect(db_path)
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute("SELECT * FROM students")
        data = cursor.fetchall()
        conn.close()
        return data

    student_info = fetch_student_data('school.db')
    print(student_info)
    

接下來，為了創(chuàng)建大模型知識庫，可以使用自然語言處理技術對文本數(shù)據(jù)進行預處理，如分詞、去停用詞等。下面展示了一個簡單的文本預處理示例：

    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

    documents = ["Digital Campus", "AI in Education", "Knowledge Graph"]
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)
    print(tfidf_matrix.toarray())
    

最后，將處理后的數(shù)據(jù)導入知識圖譜工具Neo4j中，建立實體間的關系網(wǎng)絡。這樣不僅便于用戶快速檢索所需信息，還能支持更復雜的分析任務。

總之，通過上述方法和技術手段，我們可以有效推進數(shù)字化校園建設和大模型知識庫的應用落地，從而為師生創(chuàng)造更加便捷的學習工作環(huán)境。