小明：最近我在研究大数据分析系统，感觉它在处理海量数据时非常强大，但有时候对数据的理解不够深入。
小李：你有没有考虑过结合大模型知识库？比如使用像BERT或GPT这样的模型，来增强数据分析的语义理解能力。
小明：听起来不错，那具体怎么操作呢？
小李：我们可以先用Python编写一个简单的数据预处理脚本，然后调用大模型进行语义分析。比如下面这段代码：
import pandas as pd
from transformers import pipeline
# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 使用文本分类器
classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")
# 对数据中的文本列进行分类
df['label'] = df['text'].apply(lambda x: classifier(x)[0]['label'])
print(df.head())
小明：哦，原来如此！这样我们就可以将结构化数据和非结构化文本结合起来分析了。
小李：没错，同时还可以构建一个知识库，把分析结果存储起来，方便后续查询和使用。
小明：那知识库该怎么实现呢？
小李：可以使用Neo4j这样的图数据库，或者简单的SQL数据库，将分析结果以结构化的方式存储。
小明：明白了，这似乎是一个很有前景的方向。
小李：是的，结合大数据分析系统和大模型知识库，能显著提升数据的智能化处理能力。
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