嘿，大家好！今天咱们聊聊怎么把大模型和排课系统源码结合起来玩。你可能听说过排课系统，就是学校里用来安排课程、老师、教室的那种系统。但你知道吗？如果加上大模型，那可就不是一般的厉害了。

先说说排课系统源码。传统排课系统一般用的是规则引擎，比如根据老师的可用时间、教室容量、课程类型来安排。但这种方法有时候会很死板，尤其是当有多个冲突的时候，手动调整起来太麻烦了。

那么问题来了，怎么才能让排课更智能呢？这时候大模型就派上用场了。比如用BERT或者GPT这样的模型，训练一个能理解课程安排需求的模型。然后通过输入一些文本描述，比如“张老师周一上午不能上课，李老师下午有空”，模型就能自动推理出最佳排课方案。

这个时候，你可能会问：“那代码怎么写？”别急，我给你举个例子。下面是一个简单的Python示例，使用transformers库加载一个预训练模型，并尝试解析用户输入的排课指令：

    from transformers import pipeline

    # 加载一个用于文本分类的模型
    classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")

    # 用户输入
    user_input = "张老师周一上午不能上课，李老师下午有空"

    # 分类并输出结果
    result = classifier(user_input)
    print(result)
    

虽然这只是个初步的例子，但你可以看到，通过大模型，系统可以更好地理解用户的意图，从而生成更合理的排课方案。

最后，如果你想把这些内容保存成.docx文件，可以用python-docx库来生成文档。这样你就可以把整个排课系统的逻辑、模型结构、代码示例都整理成一份完整的文档了。

总之，把大模型引入排课系统源码，不仅能提升系统的智能化水平，还能大大减少人工干预，提高效率。希望这篇文章对你有帮助！