排课表软件与大模型知识库的结合实践

小明：嘿，小李，你最近在研究什么新技术吗？

小李：我正在尝试把大模型知识库和排课表软件结合起来。

小明：哦？这听起来挺有意思的，具体怎么操作呢？

小李：我们可以用一个大模型来处理课程安排的逻辑，比如根据教师、教室、时间等条件自动优化排课。

小明：那是不是需要训练一个模型？

小李：是的，不过我们也可以使用预训练的大模型，比如BERT或者GPT，然后在特定数据集上进行微调。

小明：那代码方面呢？能给我看看吗？

小李：当然可以，下面是一个简单的示例代码，展示如何用Python实现基础的排课逻辑，并整合知识库查询。

    # 示例代码：排课逻辑与知识库查询
    class ScheduleSystem:
        def __init__(self):
            self.knowledge_base = {"teacher1": ["Math", "Physics"], "teacher2": ["English"]}
        
        def get_courses(self, teacher_name):
            return self.knowledge_base.get(teacher_name, [])
    
    system = ScheduleSystem()
    print(system.get_courses("teacher1"))
    

小明：这个例子虽然简单，但确实展示了如何将知识库嵌入到排课系统中。

小李：没错，未来我们还可以加入更多规则，比如避免时间冲突，或者根据学生偏好推荐课程。

小明：听起来很有前景，期待看到你们的成果！