在当前教育信息化快速发展的背景下，排课系统作为学校管理的重要工具，正面临越来越多的挑战。传统的排课系统往往依赖于固定的规则和逻辑，难以应对复杂的课程安排需求。而结合大模型知识库，可以有效提升系统的智能化程度。

大模型知识库通过深度学习技术，能够理解和处理大量的文本信息，为排课系统提供更丰富的上下文支持。例如，在安排课程时，系统可以根据教师的历史教学数据、学生的兴趣偏好以及课程内容的相关性，智能推荐最优的排课方案。

下面是一个简单的Python示例代码，展示如何利用一个预训练的大模型（如BERT）来提取课程相关的关键词，并用于优化排课逻辑：

    from transformers import BertTokenizer, BertModel
    import torch

    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
    model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

    def get_course_keywords(text):
        inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
        outputs = model(**inputs)
        last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
        # 取第一个token的隐藏状态作为句子表示
        sentence_embedding = last_hidden_states[:, 0, :].detach().numpy()
        return sentence_embedding

    course_description = "这门课程涵盖人工智能的基本原理和应用，适合计算机科学专业学生。"
    keywords = get_course_keywords(course_description)
    print("课程关键词向量:", keywords)
    

大专排课软件

通过这种方式，排课系统可以更好地理解课程内容，从而实现更合理的课程安排。未来，随着大模型技术的不断进步，排课系统将变得更加智能和高效。