实训实习管理系统与大模型的融合实践
2025-08-05 07:19
小明：最近我在研究实训实习管理系统，感觉传统的系统功能比较单一，有没有什么新技术可以引入？
小李：你可以考虑引入大模型。比如用BERT或者GPT来优化学生实习报告的自动评估。
小明：那具体怎么操作呢？有没有代码示例？
小李：我们可以先用Python构建一个简单的接口。例如，使用Hugging Face的transformers库加载预训练模型，然后对实习报告进行分类或摘要生成。
小明：听起来不错，能给我看一段代码吗？
小李：当然可以。下面是一个使用Hugging Face的Pipeline进行文本分类的例子：
from transformers import pipeline
# 加载预训练模型
classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")
# 示例实习报告
report = "在这次实习中，我参与了公司的一个项目，学习到了很多实际操作技能。"
# 进行分类
result = classifier(report)
print(result)
小明：这段代码确实很简洁，但如何将它集成到现有的实训系统中呢？
小李：你需要在后端设置一个API接口，前端调用这个接口，返回结果并展示给用户。同时，你还可以利用大模型进行自然语言处理，如自动生成实习反馈或推荐实习岗位。
小明：明白了，这样不仅提高了系统的智能化程度，也减轻了管理人员的工作负担。
小李：没错，这就是大模型在实训系统中的价值所在。
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