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构建基于大模型知识库的智能排课系统

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小明:嘿,小李,听说你最近在研究排课系统

小李:是啊!现在学校对排课的需求越来越大,但传统方法效率太低了。

小明:那你们怎么解决这个问题呢?

小李:我们引入了一个基于大模型的知识库,结合智能算法来优化排课过程。

小明:听起来很厉害的样子,能详细讲讲吗?

小李:当然可以。首先,我们需要定义课程信息的数据结构。

class Course {

String name;

int duration;

List instructors;

List students;

}

小明:然后呢?

小李:接下来,我们用Python编写一个简单的排课函数,利用大模型的知识库进行推荐。

def schedule_courses(courses):

recommended_schedule = []

for course in courses:

# 调用大模型API获取最佳时间安排

time_slot = call_large_model_api(course)

recommended_schedule.append((course.name, time_slot))

return recommended_schedule

小明:call_large_model_api这个函数具体是怎么工作的呀?

小李:它会根据课程的时长、教师和学生的时间偏好等信息,从知识库中找到最优解。

def call_large_model_api(course):

# 假设这里是调用大模型API的具体逻辑

数据中台主要实现哪些功能

# 返回一个时间槽字符串,例如"Monday 9:00 AM - 11:00 AM"

pass

小明:哇,这确实比手动排课方便多了!不过,如果出现冲突怎么办?

小李:我们可以在每次排课后检查是否有冲突,如果有,则重新调用API调整。

def check_conflicts(schedule):

for i in range(len(schedule)):

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for j in range(i + 1, len(schedule)):

if overlap(schedule[i][1], schedule[j][1]):

return True

return False

def overlap(slot1, slot2):

# 判断两个时间段是否重叠

pass

小明:明白了,这种方法不仅提高了效率,还能保证排课质量。

小李:没错,而且随着数据积累,我们的知识库也会越来越强大。

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