数据中台系统

大家好，今天咱们聊聊“学工系统”和“大模型”怎么玩。其实啊，学工系统就是学校里用来管理学生信息、成绩、请假这些的系统。而大模型呢，像GPT、BERT这种，都是能理解语言、生成文字的AI模型。

那么问题来了，这两个怎么结合起来呢？比如说，我们能不能让学工系统变得更智能？比如让学生可以通过自然语言提问，比如“我的成绩什么时候出来？”或者“我申请了请假，审批结果是什么？”这时候，大模型就派上用场了。

我们先来写个简单的例子。首先，我们要安装一个库，叫transformers，这是Hugging Face提供的，可以调用各种大模型。然后，我们可以加载一个预训练的模型，比如bert-base-uncased，然后让它回答一些问题。

比如下面这段代码：

    from transformers import pipeline

    # 加载一个问答模型
    qa_pipeline = pipeline("question-answering")

    # 定义问题和上下文
    question = "我的成绩什么时候出来？"
    context = "学校规定所有成绩在期末考试结束后的一周内公布。"

    # 调用模型进行回答
    result = qa_pipeline(question=question, context=context)
    print("答案:", result["answer"])
    

这个代码很简单，就是问一个问题，然后从一段文本中找答案。虽然这个例子很基础，但如果你把它接入学工系统的API，就能实现更复杂的交互。

所以，学工系统+大模型，其实就是把传统系统和AI结合，让系统变得更聪明、更人性化。这在未来可能会成为一种趋势，特别是在教育领域。

好了，今天的分享就到这里。希望你们也能动手试试看，说不定你能做出一个更厉害的系统哦！