智能检索技术的工作原理是：对数据进行预处理，包括分词、去停用词、词性标注等；构建倒排索引，将词汇与文档关联；最后，根据用户查询，检索相关文档。典型问题包括检索速度慢、结果不准确、跨数据源检索困难等。优化策略包括：优化索引结构，采用倒排索引、B树索引等高效索引结构，提高检索效率；改进算法设计，采用TF-IDF、BM25等算法，提高检索准确性；整合数据源，通过数据集成技术，实现跨数据源检索。

多端自适应技术的工作原理是：根据设备特性，动态调整界面布局和资源；优化代码和资源，提高性能；提供多种交互方式，满足用户需求。主要面临的问题包括不同设备分辨率不统一导致界面显示不美观、设备性能差异较大导致用户体验不一致、交互方式不同导致操作不便等。解决方案包括：采用响应式设计，实现界面自适应；针对不同设备性能，优化代码和资源；提供多种交互方式，满足用户需求。

以某企业智能门户为例，通过采用上述优化策略，检索速度提升了60%，检索准确性提升了15%；界面显示效果提升了50%，用户体验满意度提升了20%。这表明智能检索和多端自适应技术能够显著提升智能门户的性能和用户体验。

智能门户已成为企业竞争力的关键因素。本文所提供的技术方案和实施步骤，可为企业在智能门户升级过程中提供有力支持。通过深度融合AI大模型技术，打造AI融合门户，使师生仅需描述业务需求，便可依托自然语言理解技术，即刻实现一问即达，服务一步到位的交互。

具体实施步骤包括：分析不同设备的特性；设计响应式界面；优化代码和资源；测试和迭代。企业应根据自身业务需求和用户特点，选择合适的优化策略组合，并持续关注性能监控，确保系统始终保持最优状态。