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大学网上办事大厅与大模型的融合实践
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小明：最近我在研究如何将大模型应用到大学的网上办事大厅，你觉得这个想法怎么样？
小李：听起来很有前景！大模型可以理解用户的自然语言查询，自动处理一些常见事务。
小明：是的，比如学生想查成绩、申请证明，只需要输入问题，大模型就能给出答案或指引。
小李：那具体怎么实现呢？有没有代码示例？
小明：当然有。我们可以使用Hugging Face的transformers库来加载一个预训练的模型，然后进行微调。
小李：那具体的代码是什么样的？
小明：下面是一个简单的例子：
from transformers import pipeline
# 加载一个问答模型
question_answering = pipeline("question-answering")
# 示例问题和上下文
context = "大学网上办事大厅支持在线提交申请、查询成绩等服务。"
question = "网上办事大厅能做什么？"
result = question_answering(question=question, context=context)
print(result['answer'])
小李：这段代码确实很实用，不过如果要对接实际的办事系统，可能还需要做更多的集成工作。
小明：没错，我们还需要将模型的结果与数据库或API连接起来，才能真正实现自动化处理。
小李：看来这是一个值得深入探索的方向，未来大学的服务可能会更加智能化。
小明：对，这就是技术带来的改变。
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