随着人工智能技术的快速发展，大模型在多个领域展现出强大的应用潜力。在校园信息化建设中，校友会管理平台作为连接学校与校友的重要桥梁，其智能化水平直接影响用户体验与信息管理效率。本文提出一种基于大模型的校友会管理平台设计方案，旨在通过自然语言处理、智能推荐等技术，提升平台的交互性与服务智能化程度。
在系统架构方面，采用前后端分离模式，前端使用Vue.js框架构建用户界面，后端基于Spring Boot搭建微服务架构，并引入Elasticsearch进行数据检索优化。同时，利用BERT等预训练大模型对校友信息进行语义分析，实现个性化推荐与智能问答功能。例如，通过对话式接口，校友可以方便地查询活动信息、提交反馈或获取职业发展建议。
代码示例部分展示了如何调用大模型API进行文本分类。以下为Python代码片段：
import requests
def classify_text(text):
url = "https://api.example.com/model/classify"
payload = {"text": text}
response = requests.post(url, json=payload)
return response.json()["label"]
# 示例调用
result = classify_text("我想参加下一次校友聚会")
print("分类结果:", result)
该平台不仅提升了校友服务的智能化水平，也为高校信息化管理提供了新的思路和实践路径。