小明：最近在研究学工管理系统，感觉传统方式有点不够用了，你有什么建议吗？
小李：你可以考虑结合大模型知识库，提升系统的智能化水平。比如用BERT做文本理解，再结合数据库存储学生信息。
小明：听起来不错，那具体怎么实现呢？能给我看看代码吗？
小李：当然可以，下面是一个简单的例子，使用Python和Hugging Face的Transformers库进行文本嵌入。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
text = "学生张三的成绩是90分"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy()
print(embeddings)
小明：这个代码是做什么的？
小李：它将输入的文本转换为向量表示，便于后续的知识库检索和匹配。这样系统就能更智能地处理学工数据。
小明：明白了，那整体架构是怎么样的？
小李：我们可以构建一个分层架构：前端展示、后端逻辑、大模型服务和数据库。每一层独立又相互协作，提高系统的可扩展性和稳定性。
小明：太好了，这样系统就更有前瞻性了。
小李：没错，未来还可以加入更多AI模块，比如自动答疑或数据分析。
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