小明：最近在研究智慧校园的项目，感觉技术上有很多可以优化的地方。
小李：是啊，特别是知识管理方面。你有没有考虑过用大模型来构建一个智能知识库？
小明：大模型？你是说像BERT或者GPT那样的吗？
小李：没错，这些模型可以用来理解和生成自然语言，非常适合用于知识库的构建和查询。
小明：那具体怎么实现呢？有没有例子？
小李：我们可以先收集校园相关的文档，比如课程资料、公告、FAQ等，然后使用BERT进行向量化处理。
小明：那如何让系统回答学生的问题呢？
小李：可以用一个简单的检索模型，将用户输入的问题转换为向量，再与知识库中的内容进行相似度匹配。
小明：听起来不错，能给我看看代码吗？
小李：当然可以。下面是一个简单的示例代码，使用Hugging Face的Transformers库加载预训练模型，并进行文本嵌入：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
def get_embedding(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy()
# 示例：获取一段文本的嵌入向量
text = "如何申请奖学金？"
embedding = get_embedding(text)
print(embedding)
小明：这个代码看起来很实用！那后续怎么实现问答功能呢？
小李：可以使用Faiss或Annoy这样的向量数据库，把所有文档的嵌入存储起来，然后对用户的查询做相似度匹配，返回最相关的内容。
小明：明白了，这样就能实现一个基于大模型的知识库了。
小李：没错，这就是智慧校园的一个重要方向，提高信息获取效率，提升用户体验。