在当前教育信息化快速发展的背景下，学工系统的智能化升级成为高校管理的重要方向。本文旨在探讨如何将大模型知识库与学工系统相结合，构建一个高效的智能问答演示系统。

学工系统通常包含学生信息管理、成绩查询、活动通知等功能模块，而大模型知识库则能够提供自然语言处理能力，实现对用户问题的准确理解和回答。通过将两者进行集成，可以显著提高学生事务处理的自动化水平。

在技术实现上，采用Python语言进行开发，使用Flask框架搭建后端服务，同时引入Hugging Face提供的预训练大模型，如BERT或RoBERTa，用于构建问答模型。以下为简单的代码示例：

    from transformers import pipeline

    # 加载预训练问答模型
    qa_pipeline = pipeline("question-answering")

    # 示例问题与上下文
    question = "学生如何申请助学金？"
    context = "学生可通过学工系统提交助学金申请，并填写相关表格。"

    # 获取答案
    result = qa_pipeline(question=question, context=context)
    print("答案:", result['answer'])
    

该演示系统不仅能够实时响应学生的常见问题，还能根据实际场景不断优化模型性能。未来可进一步扩展至多轮对话与个性化推荐功能，从而提升整体用户体验。

总体而言，学工系统与大模型知识库的融合，为高校管理提供了新的思路和方法，具有广阔的应用前景。