随着人工智能技术的不断发展，大模型在自然语言处理、知识抽取和语义理解等方面展现出强大的能力。本文围绕“大学综合门户”与“大模型知识库”的融合应用，提出一种智能信息整合系统的架构设计。

大学综合门户作为高校信息化建设的重要组成部分，集成了教学、科研、管理等多方面的信息资源。然而，传统门户系统在信息检索与个性化服务方面存在局限性。为解决这一问题，引入大模型知识库成为一种有效途径。大模型能够对海量文本进行语义分析，并提取出结构化知识，从而增强门户系统的智能化水平。

在具体实现中，我们采用BERT模型对校园公告、课程资料等文本数据进行预处理与特征提取。随后，利用知识图谱技术构建知识库，实现信息的高效存储与查询。此外，通过API接口将知识库与门户系统进行集成，用户可以通过自然语言进行查询，系统自动返回相关结果。

示例代码如下：

    from transformers import BertTokenizer, BertModel
    import torch

    # 加载预训练模型和分词器
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
    model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

    # 输入文本
    text = "2024年春季学期选课通知"

    # 分词与编码
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)

    # 获取嵌入表示
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
        embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)

    print("文本嵌入表示：", embeddings)
    

该方法为大学综合门户提供了更加智能的信息处理能力，也为未来教育信息化的发展提供了新的思路。