小明：最近我在研究如何把大模型用到学校的服务系统里，你觉得怎么样？

小李：听起来不错啊！比如可以用来处理学生的咨询问题，自动回答常见问题。

培训班排课源码

小明：对，这就是一个应用场景。我们可以使用像BERT或者GPT这样的大模型来做意图识别和问答系统。

小李：那具体怎么实现呢？有没有代码示例？

小明：当然有。我们可以用Python调用Hugging Face的Transformers库来加载预训练模型。

小李：那我来看看这段代码。

小明：

    from transformers import pipeline

    # 加载问答模型
    qa_pipeline = pipeline("question-answering")

    # 示例问题和上下文
    question = "学生如何申请助学金？"
    context = "学生可以通过学校官网的‘师生网上办事大厅’提交助学金申请表，并附上相关证明材料。"

    # 获取答案
    result = qa_pipeline(question=question, context=context)
    print("答案:", result['answer'])
    

小李：这段代码确实能帮助我们快速构建一个问答系统，提高办事大厅的智能化水平。

小明：没错，未来我们还可以结合语音识别和自然语言生成技术，让系统更智能、更人性化。

小李：看来这个方向很有潜力，值得进一步探索！