當(dāng)下，人工智能已然成為推動各行業(yè)發(fā)展變革的核心驅(qū)動力。
AI大模型在人工智能領(lǐng)域表現(xiàn)卓越，尤其在自然語言理解與自動處理業(yè)務(wù)流程中作用顯著。以Transformer架構(gòu)為核心，AI大模型通過自注意力機(jī)制，精準(zhǔn)捕捉文本詞匯間語義關(guān)聯(lián)，從多元文本數(shù)據(jù)中積累知識，掌握了強(qiáng)大的自然語言理解能力。在智能問答場景，AI大模型依據(jù)對問題的理解，從知識儲備中檢索信息，生成連貫、邏輯嚴(yán)密且準(zhǔn)確的回答。面對自然語言提問，能迅速解析含義，理解意圖，將自然語言轉(zhuǎn)化為機(jī)器可懂的語義。在自動處理業(yè)務(wù)流程方面，AI大模型學(xué)習(xí)各類業(yè)務(wù)流程與規(guī)則后，可定制輸入輸出形式，與其他信息系統(tǒng)順暢對接。
近期備受矚目的DeepSeek大模型，引入思維鏈技術(shù)，能像人思考問題一樣，逐步推理、分析、綜合，挖掘問題本質(zhì)，給出深度且具有創(chuàng)造性的方案，吸引學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)界關(guān)注，為高校智能化發(fā)展注入強(qiáng)勁動力。
在高校教育領(lǐng)域，AI大模型的引入無疑為教育教學(xué)、科研創(chuàng)新以及校園管理等多個層面帶來了前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，開啟了高校創(chuàng)新應(yīng)用的全新范式。
搭建高校AI大模型中臺架構(gòu)
北京師范大學(xué)積極投身于AI大模型中臺架構(gòu)的構(gòu)建，其核心目標(biāo)在于打造一個集約化的建設(shè)、服務(wù)廣大師生的AI大模型技術(shù)支撐體系。在當(dāng)前AI大模型建設(shè)呈現(xiàn)出“煙囪林立”與“良莠不齊”的復(fù)雜背景下，這一舉措顯得尤為重要且緊迫。
所謂“煙囪林立”，是指眾多AI大模型各自為政，僅服務(wù)于特定的應(yīng)用場景，缺乏有效的整合與協(xié)同。這種孤立的建設(shè)模式導(dǎo)致了嚴(yán)重的算力浪費(fèi)，高校往往需要為每個應(yīng)用單獨(dú)配置算力資源，成本高昂。即便是按照“一個應(yīng)用一張卡”的最低資源投入方式建立AI大模型，全校幾十個部門、幾十個院系就得耗費(fèi)將近一百張卡用于構(gòu)建各自的“煙囪式”AI大模型。每個模型都占用了大量的GPU資源，且由于缺乏統(tǒng)一調(diào)度，實(shí)際使用效率是非常低的。這也使得各高校在AI大模型建設(shè)過程中，從頂層設(shè)計(jì)到底層技術(shù)實(shí)現(xiàn)都難以相互借鑒與優(yōu)化。
如圖1所示，為解決上述問題，北師大的AI大模型中臺架構(gòu)強(qiáng)調(diào)整合思路，向下整合AI大模型資源，向上整合提供各種AI大模型能力。
圖1 大模型中臺架構(gòu)示意
一方面，該架構(gòu)支持接入市面上主流的通用AI大模型。這些通用AI大模型具有廣泛的知識覆蓋范圍和強(qiáng)大的語言處理能力，能夠?yàn)閷W(xué)校的多種業(yè)務(wù)提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)支持。在綜合性的知識問答場景中，能夠迅速檢索龐大的知識體系，快速給出全面、準(zhǔn)確的回答。
另一方面，平臺通過開放API接口，展現(xiàn)出卓越的兼容性和擴(kuò)展性。它不僅能夠接入第三方自研AI大模型。還能接入本地或云端AI大模型，充分利用學(xué)校現(xiàn)有的本地計(jì)算資源以及云端的彈性計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。對于一些對數(shù)據(jù)安全性要求極高的科研項(xiàng)目，本地部署的AI大模型也可以在確保數(shù)據(jù)安全的前提下，利用本地高性能計(jì)算設(shè)備進(jìn)行高效運(yùn)算；而對于大規(guī)模、高并發(fā)的在線教學(xué)活動，云端AI大模型則能夠憑借其靈活的擴(kuò)展能力，輕松應(yīng)對大量用戶的訪問請求，保障教學(xué)活動的順利進(jìn)行。
近期，平臺進(jìn)一步拓展AI大模型資源，成功接入了DeepSeek本地部署AI大模型以及云端DeepSeek大模型。在涉及師生個人敏感信息的數(shù)據(jù)分析時，本地部署的DeepSeek大模型能夠嚴(yán)格遵循學(xué)校的數(shù)據(jù)安全政策，在校園網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部完成數(shù)據(jù)處理，有效保障數(shù)據(jù)的安全性，同時利用其強(qiáng)大的運(yùn)算能力快速完成任務(wù)，為相關(guān)工作的高效開展提供有力支持。當(dāng)大量師生同時進(jìn)行課程學(xué)習(xí)、參與在線討論、使用智能問答等功能時，云端DeepSeek大模型能夠根據(jù)實(shí)時的訪問量動態(tài)調(diào)整資源配置，確保服務(wù)的流暢性和響應(yīng)的及時性，為師生提供優(yōu)質(zhì)的在線學(xué)習(xí)體驗(yàn)。
此外，平臺還具備卓越的模型管理與調(diào)度能力，對眾多AI大模型進(jìn)行統(tǒng)一管理和高效調(diào)度。無論是教學(xué)場景中的智能輔導(dǎo)、作業(yè)批改，科研場景中的數(shù)據(jù)分析、文獻(xiàn)挖掘，還是管理場景中的決策支持、資源調(diào)配，都能確保提供最匹配的模型服務(wù)，從而為學(xué)校的各類業(yè)務(wù)開展奠定堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。當(dāng)DeepSeek深入思考模式的資源耗費(fèi)較大時，并發(fā)控制機(jī)制能夠精準(zhǔn)調(diào)配計(jì)算資源，確保任務(wù)都能得到高效處理，避免了因任務(wù)過多導(dǎo)致的系統(tǒng)卡頓或響應(yīng)延遲。
強(qiáng)化數(shù)據(jù)核心地位 創(chuàng)新數(shù)據(jù)共享模式
高校擁有豐富的數(shù)據(jù)資源，不僅涵蓋非結(jié)構(gòu)化的規(guī)章制度，還包括結(jié)構(gòu)化的專屬業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如特定學(xué)科的課程數(shù)據(jù)、行政管理流程數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)在各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中發(fā)揮著巨大的作用。但現(xiàn)有的AI大模型的知識庫匯聚的形式比較單一，存在以下問題：一是難以便捷對接各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的知識并及時更新；二是難以進(jìn)行方便的用戶權(quán)限管理；三是偏重于業(yè)務(wù)知識，缺少對AI大模型本身知識的交換。
為打破這一困境，北師大依托原有的數(shù)據(jù)共享平臺，采用離線文件傳輸、數(shù)據(jù)庫共享、數(shù)據(jù)庫推送、API接口等多種形式，將這些數(shù)據(jù)精準(zhǔn)、及時地輸送給AI大模型。通過離線文件傳輸，對于一些數(shù)據(jù)量較大、對實(shí)時性要求不高的數(shù)據(jù)，如歷史存量數(shù)據(jù)等，可以定期整理成文件，經(jīng)過嚴(yán)格的數(shù)據(jù)脫敏和加密處理后，傳輸至AI大模型訓(xùn)練環(huán)境，供模型進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。而對于一些需要實(shí)時更新的數(shù)據(jù)，如教學(xué)課程的實(shí)時數(shù)據(jù)等，則通過數(shù)據(jù)庫API接口實(shí)現(xiàn)實(shí)時對接，確保AI大模型能夠獲取最新的數(shù)據(jù)信息，從而做出更準(zhǔn)確的分析和決策。
在數(shù)據(jù)與用戶權(quán)限管理上，高校借鑒數(shù)據(jù)共享平臺經(jīng)驗(yàn)，如圖2所示，按身份把數(shù)據(jù)公開范圍分為社會公開、校內(nèi)師生公開和特定權(quán)限三類。同時，利用師生身份信息，在AI大模型應(yīng)用中合理配置數(shù)據(jù)使用權(quán)限，按用戶身份同步相應(yīng)數(shù)據(jù)。社會公開數(shù)據(jù)，像學(xué)校概況、招生信息等，公眾都能通過AI大模型查看，并配備到云端AI大模型的知識庫中。師生公開數(shù)據(jù)，比如校園新聞、公共教學(xué)資源，師生登錄AI大模型應(yīng)用驗(yàn)證身份后可獲取，并且必須本地化部署AI大模型才可以使用。特定權(quán)限數(shù)據(jù)保密性強(qiáng)，學(xué)生只能查看個人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，如成績、選課信息；教師能訪問所授課程學(xué)生成績、教學(xué)資源；科研人員參與項(xiàng)目時，可獲取項(xiàng)目相關(guān)數(shù)據(jù)；行政人員雖能獲取校園管理綜合數(shù)據(jù)，但使用受嚴(yán)格限制。AI大模型及其應(yīng)用會依據(jù)用戶身份和權(quán)限，精準(zhǔn)同步數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)安全和有效利用。
圖2 數(shù)據(jù)共享模式示意
當(dāng)前的AI大模型知識庫體系過于聚焦業(yè)務(wù)知識，而對AI大模型本身蘊(yùn)含的關(guān)鍵知識，如提示詞相關(guān)內(nèi)容，缺乏足夠重視與深入挖掘。在AI大模型的實(shí)際應(yīng)用中，提示詞的構(gòu)造和運(yùn)用是影響輸出效果的核心要素。例如在教學(xué)課程智能體領(lǐng)域，如何促使其更高效地實(shí)現(xiàn)答疑、輔導(dǎo)、課程定制等功能，很大程度上依賴于精準(zhǔn)且巧妙的提示詞設(shè)計(jì)。將那些在過往實(shí)踐中行之有效的提示詞進(jìn)行系統(tǒng)匯聚、科學(xué)分類與深度整理，構(gòu)建起專門的提示詞知識庫，為教育教學(xué)智能體持續(xù)優(yōu)化自身性能提供有力支撐，還能在未來為其他智能體開發(fā)與應(yīng)用提供寶貴借鑒。這也是基于AI大模型的數(shù)據(jù)共享的新維度。
賦能信息系統(tǒng)創(chuàng)新升級
學(xué)校積極探索“AI大模型+”的創(chuàng)新應(yīng)用路徑，通過一系列實(shí)踐案例，充分展示了AI大模型在賦能高校信息系統(tǒng)智能化、移動化、個性化方面的巨大潛力。
公共服務(wù)平臺智能化升級
京師大福（接訴即辦）接入AI大模型能力后，效果實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。它深入學(xué)習(xí)學(xué)校各個部門的知識，涵蓋教學(xué)管理、學(xué)生事務(wù)、后勤保障等多個方面。通過對大量歷史訴求數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，模型能夠準(zhǔn)確理解師生的問題意圖，實(shí)現(xiàn)對師生訴求的智能回答和智能分類。當(dāng)師生提出關(guān)于課程安排調(diào)整的咨詢時，京師大福能夠迅速檢索相關(guān)的教學(xué)管理規(guī)定，給出準(zhǔn)確的解答；對于財(cái)務(wù)報(bào)銷、總務(wù)后勤等不同類型的訴求，模型也能精準(zhǔn)分類，并及時給出相應(yīng)的解決建議。
辦事大廳智能化服務(wù)革新
辦事大廳接入AI大模型能力后，在服務(wù)發(fā)現(xiàn)、服務(wù)發(fā)起、服務(wù)填報(bào)等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)了全面智能化。在以往，一些小眾或長尾服務(wù)由于宣傳不足、業(yè)務(wù)流程復(fù)雜等原因，師生對這些業(yè)務(wù)不夠熟悉，難以輕易找到并辦理。如今，借助AI大模型強(qiáng)大的自然語言處理能力，師生只需在AI辦事大廳的智能交互終端輸入問題，AI大模型便能快速理解問題意圖，精準(zhǔn)匹配對應(yīng)的業(yè)務(wù)辦理流程，并以通俗易懂的語言為師生提供詳細(xì)指南。在學(xué)費(fèi)緩繳申請這一復(fù)雜業(yè)務(wù)時，師生只需描述大致情況，AI大模型就能根據(jù)師生的描述，將師生引導(dǎo)到學(xué)費(fèi)緩繳這一服務(wù)，引導(dǎo)師生順利完成服務(wù)流程，極大提升了辦事效率。
在校園數(shù)字化服務(wù)不斷發(fā)展的進(jìn)程中，移動端辦事服務(wù)的便捷性愈發(fā)關(guān)鍵。特別地，對于移動端使用辦事服務(wù)來說，一些繁瑣的輸入內(nèi)容，給用戶帶來了極大的困擾。在手機(jī)等移動設(shè)備上，屏幕尺寸有限，鍵盤操作相對不便，這使得用戶在輸入諸如證件號碼、手機(jī)號碼、姓名、車牌等信息時，不僅耗時費(fèi)力，還容易出錯。而AI大模型的應(yīng)用，為這一難題的解決帶來了轉(zhuǎn)機(jī)，為智能填寫提供了很大的幫助，使得師生可以便捷地在移動設(shè)備上進(jìn)行辦事服務(wù)。
以學(xué)校的訪客預(yù)約入校服務(wù)為例，AI大模型實(shí)現(xiàn)了“一句話辦事”。在過去訪客將個人信息發(fā)給師生，師生需要在移動端上手動逐個輸入各項(xiàng)信息，過程繁瑣且容易出錯。如今，借助AI大模型強(qiáng)大的自然語言處理和信息解析能力，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)文本自動解析填寫證件號碼、手機(jī)號碼、姓名、車牌等信息。
課程教學(xué)模式革新
在課程教學(xué)方面，課程中心接入AI大模型助力教學(xué)模式革新。智能助教成為學(xué)生學(xué)習(xí)的得力助手，為學(xué)生提供全方位的學(xué)習(xí)支持。在學(xué)業(yè)規(guī)劃方面，智能助教根據(jù)學(xué)生的專業(yè)特點(diǎn)、學(xué)習(xí)成績以及個人興趣，為學(xué)生制定個性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃。對于各個專業(yè)的學(xué)生，助教可以結(jié)合專業(yè)課程體系和行業(yè)發(fā)展趨勢，幫助學(xué)生制定個性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃，明確學(xué)習(xí)目標(biāo)，優(yōu)化學(xué)習(xí)路徑，以提高學(xué)習(xí)效率和學(xué)術(shù)成果。
高校巡視工作智慧化轉(zhuǎn)型
巡視系統(tǒng)接入AI大模型，有力地推動了高校巡視工作向智慧化方向轉(zhuǎn)變。AI大模型能夠?qū)Υ罅康难惨曊呶募M(jìn)行深度分析和整理，將復(fù)雜的政策條款以簡潔明了的方式呈現(xiàn)給巡視人員，并針對常見問題提供詳細(xì)的解答和應(yīng)對策略。巡視人員可以借助模型的快速學(xué)習(xí)和知識檢索能力，加速對政策文件的掌握。
綜上所述，北京師范大學(xué)通過搭建AI大模型中臺架構(gòu)、強(qiáng)化數(shù)據(jù)共享、探索多樣化應(yīng)用場景等一系列舉措，在學(xué)校“AI大模型+”應(yīng)用實(shí)踐方面取得了顯著成效，為高校信息化建設(shè)和教育教學(xué)創(chuàng)新提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和借鑒。
來源：《中國教育網(wǎng)絡(luò)》2025年2-3月合刊
作者：孫秋瑞、楊棟（北京師范大學(xué)信息化建設(shè)辦公室、信息網(wǎng)絡(luò)中心）
責(zé)編：陳榮
