走班排课系统与大模型知识库的融合开发实践
2025-09-29 03:22
小明：最近在做一个走班排课系统，感觉数据量挺大的，有没有什么办法可以提高效率？
小李：你可以考虑引入大模型知识库来辅助排课逻辑，比如用NLP处理课程描述，提升智能匹配能力。
小明：那具体怎么实现呢？能给个例子吗？
小李：当然可以。比如使用Python中的transformers库加载一个预训练模型，然后对课程信息进行语义分析。
小明：代码示例呢？
小李：这里是一个简单的例子：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
inputs = tokenizer("数学课程", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)
小明：明白了，这样可以更好地理解课程内容，优化排课策略。
小李：没错，而且这种技术整合还能申请软件著作权证书，保护知识产权。
小明：那我们得尽快完成系统开发并申请证书。
小李：是的，技术和法律双管齐下，才能让项目更稳健地发展。
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