摘要：传统的高校就业指导服务体系存在信息壁垒高、供需匹配低效、职业价值观引导不足等问题，致使“慢就业”“不就业”现象凸显。大模型技术在数据整合、个性化推荐与决策支持方面的突破，为破解这一困境提供了有效路径。研究聚焦大模型赋能下该体系的重构，推动就业指导从“经验驱动”向“数据驱动”转型，提升服务精准性、协同性与智能化水平，最终实现就业育人与学生高质量就业的双重目标。