师生网上办事大厅与大模型的融合实践

小明：最近听说学校要升级网上办事大厅，还提到了大模型？这到底是怎么回事？

小李：是的！我们正在尝试将大模型集成到现有的网上办事大厅系统中，目的是让系统能更智能地理解用户需求。

小明：那具体是怎么实现的呢？有没有具体的代码示例？

小李：我们可以使用Python和Hugging Face的Transformers库来加载一个预训练的大模型，比如BERT或者GPT。

小明：那这个模型怎么用在办事大厅里？

小李：举个例子，当用户输入“我想申请奖学金”，系统可以调用大模型进行意图识别，并自动跳转到相关页面。

小明：听起来很酷！那我可以看看代码吗？

小李：当然可以。下面是一个简单的代码示例：

      
import torch
from transformers import pipeline

# 加载预训练的文本分类模型
classifier = pipeline("zero-shot-classification", model="bert-base-uncased")

# 用户输入
user_input = "我想申请奖学金"

# 分类结果
result = classifier(user_input, candidate_labels=["奖学金申请", "课程注册", "成绩查询"])

print("预测意图:", result["labels"][0])
      
    

小明：明白了！这样系统就能更准确地响应用户请求了。

小李：没错，这就是大模型在教育信息化中的一个典型应用场景。