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
List
}
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
# 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)):
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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