小明：最近我在研究研究生信息管理系统，感觉数据量很大，管理起来有点麻烦。
小李：你有没有考虑过用大模型知识库来辅助管理？比如用BERT做信息提取和分类。
小明：大模型知识库？听起来很高级。具体怎么操作呢？
小李：我们可以先构建一个基于Python的系统，使用Flask作为后端，然后接入预训练的BERT模型。
小明：那代码怎么写呢？能给我看看吗？
小李：当然可以。下面是一个简单的示例代码，用于加载BERT模型并进行文本分类：
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("zero-shot-classification")
result = classifier("研究生张三提交了论文", candidate_labels=["论文提交", "课程注册", "考试安排"])
print(result)
小明：这看起来不错！那如何将这个模型整合到研究生信息管理系统中呢？
小李：我们可以设计一个接口，当用户输入信息时，系统自动调用大模型进行分类和归档。
小明：明白了，这样就能提高系统的智能化水平了。
小李：没错，这就是未来教育系统的发展方向。