随着人工智能技术的不断发展，教育信息化水平持续提升。本文围绕“师生网上办事大厅”和“大模型知识库”的融合应用，提出了一种智能化的校园服务平台设计方案。该系统通过集成自然语言处理（NLP）和深度学习模型，构建了一个具备智能问答、流程引导和个性化服务的知识库平台。

智慧学工系统

在系统实现过程中，采用Python作为主要开发语言，并使用Flask框架搭建后端服务。前端则采用React进行交互设计，确保用户界面友好且响应迅速。知识库部分基于BERT等预训练模型，结合领域特定数据进行微调，以提高问答准确率和语义理解能力。

示例代码如下：

    from transformers import pipeline

    # 加载预训练模型
    nlp = pipeline("question-answering")

    # 示例问题与上下文
    question = "如何申请助学金？"
    context = "学生可通过学校官网的‘助学金申请’页面提交材料，具体流程请参考《学生资助管理办法》。"

    # 进行问答推理
    result = nlp(question=question, context=context)
    print("答案：", result["answer"])
    

本系统的建设不仅提升了校园事务处理效率，也为后续智能化服务奠定了坚实基础。未来可进一步引入多模态信息处理和强化学习机制，以增强系统的自适应能力和用户体验。