小明：最近我在研究排课软件，感觉传统方法太繁琐了，你有什么建议吗？
小李：你可以考虑引入大模型知识库来优化排课逻辑。比如用自然语言处理技术解析教师和学生的偏好。
小明：那具体怎么实现呢？有没有代码示例？
小李：当然有，下面是一个简单的Python代码示例，使用了transformers库中的预训练模型。
from transformers import pipeline
# 加载一个适合文本生成的模型
nlp = pipeline("text-generation", model="gpt2")
# 示例输入：教师偏好
input_text = "教师张老师喜欢在上午授课，且不希望连续上课"
# 生成优化后的排课建议
result = nlp(input_text, max_length=50)
print(result[0]['generated_text'])
小明：这似乎能帮助我们理解教师的偏好，但如何将其集成到排课系统中呢？
小李：可以将模型输出作为规则引擎的输入，结合算法进行自动排课。同时，知识库可以存储历史排课数据，供模型学习。
小明：明白了，这样不仅提升了排课效率，还增强了系统的智能化程度。
小李：没错，这就是未来教育信息化的发展方向。
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