锦中融合门户系统

小明：最近我在研究大学综合门户系统，感觉它和大模型训练有点关联，你怎么看？

小李：确实，现在很多高校都在尝试将大模型训练融入到门户系统中，实现更智能的服务。比如，可以利用大模型做个性化推荐或者自动问答。

小明：那怎么具体实现呢？有没有例子？

小李：我们可以用Python来写一个简单的示例。比如使用Flask搭建一个Web服务，调用一个预训练的模型来做问答。

小明：那代码是怎样的？

小李：下面是一个简单的代码片段：

from flask import Flask, request, jsonify
import torch
from transformers import pipeline

app = Flask(__name__)
qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="bert-base-uncased")

@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask():
    data = request.json
    question = data.get('question')
    context = data.get('context')
    result = qa_pipeline(question=question, context=context)
    return jsonify(result)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
    

小明：明白了，这个代码可以让门户系统具备问答功能，提升用户体验。

小李：没错，这就是统一应用的一个典型场景。通过整合大模型训练成果，大学门户可以变得更智能、更高效。

统一身份认证管理系统

小明：看来未来的发展方向是让这些系统更加一体化。

小李：是的，这也是我们技术人需要不断探索的方向。