在当前教育信息化快速发展的背景下，学生工作管理系统需要更加智能和高效。结合大模型知识库技术，可以显著提升系统的智能化程度和信息处理能力。

大模型如BERT、GPT等具备强大的自然语言处理能力，能够理解和生成文本，适用于学生信息查询、事务处理、政策解读等场景。通过将系统数据与大模型知识库进行整合，可以实现更精准的语义理解与响应。

下面是一个简单的Python示例代码，展示如何使用Hugging Face的Transformers库加载一个预训练的问答模型，并将其集成到学生管理系统中：

    from transformers import pipeline

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

    def get_answer(question, context):
        result = qa_pipeline(question=question, context=context)
        return result['answer']

    # 示例：查询学生信息
    question = "张三的学号是多少？"
    context = "张三，学号20210101，计算机科学专业。"
    answer = get_answer(question, context)
    print("答案:", answer)
    

此代码通过问答模型，实现了对特定问题的回答，可用于学生信息查询等场景。未来可进一步扩展为支持多轮对话、自动分类、智能推荐等功能。

总体来看，将大模型知识库引入学生工作管理系统，不仅提升了系统的智能化水平，也提高了管理效率和服务质量。