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摘要
檔案資源形態(tài)演化、技術(shù)環(huán)境變遷和用戶需求升級驅(qū)動檔案工作向知識空間轉(zhuǎn)型，但智能化工具缺位制約轉(zhuǎn)型進程。大模型技術(shù)的突破為檔案工作全鏈路升級提供新機遇。本文從大模型核心技術(shù)出發(fā)，分析其嵌入檔案工作的必要性與可行性，提出基于CVP技術(shù)棧的“大模型+”技術(shù)框架，探索檔案知識“收管存用”新模式，并探討大模型驅(qū)動的人機關(guān)系、工作場域及業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)變。研究強調(diào)，大模型可通過跨模態(tài)處理、知識庫構(gòu)建與智能服務(wù)賦能檔案數(shù)智化，但需平衡數(shù)據(jù)治理、結(jié)果可控性及人才培養(yǎng)等挑戰(zhàn)，為檔案工作轉(zhuǎn)型提供理論與實踐參考。
關(guān)鍵詞：大語言模型；知識空間；檔案工作；數(shù)智轉(zhuǎn)型
當前，檔案工作處于物理與數(shù)字雙空間協(xié)同發(fā)展階段，但資源多源化、載體泛在化與需求復雜化要求向知識空間躍遷。根據(jù)《“十四五”全國檔案事業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，檔案工作需突破傳統(tǒng)模式，加速數(shù)智轉(zhuǎn)型以應(yīng)對知識經(jīng)濟時代挑戰(zhàn)。然而，現(xiàn)有工具依賴規(guī)則與小模型，存在智能化程度低、可擴展性弱等瓶頸，難以支撐高階知識服務(wù)。
2022年末，以ChatGPT為代表的大語言模型（LLM）憑借跨任務(wù)處理、多模態(tài)生成與自然交互能力，為檔案工作全鏈路升級注入新動能。例如，大模型可解析非結(jié)構(gòu)化檔案數(shù)據(jù)、生成知識摘要，甚至輔助決策，顯著提升效率。然而，現(xiàn)有研究多聚焦通用場景與倫理問題，缺乏核心技術(shù)層結(jié)合檔案業(yè)務(wù)的系統(tǒng)性分析。本文從大模型技術(shù)特性出發(fā)，回答其在檔案工作中為何應(yīng)用、如何應(yīng)用及效果問題，為檔案數(shù)智轉(zhuǎn)型提供路徑支持。
1 新機遇：大模型技術(shù)嵌入檔案工作的必要性與可行性
1.1 檔案工作亟待數(shù)智轉(zhuǎn)型，缺乏技術(shù)支點
檔案資源涵蓋電子文件、社交媒體檔案、政務(wù)數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)爆炸式增長。傳統(tǒng)工具依賴規(guī)則引擎與有監(jiān)督小模型，面臨三大局限：
·理解能力弱：難以解析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的隱含語義，導致知識提取碎片化；
·自適應(yīng)能力低：規(guī)則固化導致無法適應(yīng)新載體（如視頻、傳感器數(shù)據(jù)）與動態(tài)需求；
·可擴展性差：煙囪式開發(fā)模式造成系統(tǒng)冗余，維護成本高昂。
學界呼吁突破物理-數(shù)字雙空間限制，推動檔案信息化向知識管理躍遷。例如，張斌等人提出檔案服務(wù)需從“案卷級”轉(zhuǎn)向“知識級”，而錢毅強調(diào)語義融合與細粒度資源管理的重要性。然而，現(xiàn)有技術(shù)難以支撐這一目標，亟需大模型等智能化工具填補技術(shù)斷層。
1.2 大模型及復雜場景落地，提供實踐支撐
大模型在跨任務(wù)、跨模態(tài)與交互性上的突破為其嵌入檔案工作奠定基礎(chǔ)：
·跨任務(wù)處理：可同時完成文本分類、摘要生成與信息抽取，減少多模型協(xié)同成本；
·多模態(tài)生成：GPT-4等模型支持文本、圖像與語音的融合處理，適配檔案多載體特性；
·自然交互：用戶通過對話即可調(diào)用復雜功能，降低技術(shù)使用門檻。
行業(yè)實踐驗證其可行性。例如，美國EvenUp公司利用大模型分析醫(yī)療與法律檔案，自動生成索賠報告，效率提升60%；國內(nèi)南方電網(wǎng)“大瓦特”模型通過語義識別優(yōu)化電力運維流程。此類案例表明，大模型可顯著提升檔案知識處理效率，為“收管存用”全鏈路賦能。
1.3 圖情檔學界論證研究，形成應(yīng)用共識
2023年中國知網(wǎng)檢索顯示，圖情檔領(lǐng)域46篇相關(guān)文獻中，檔案界研究僅占15%，但學界普遍認同大模型的顛覆性潛力。例如：
·圖書館領(lǐng)域：ChatGPT被用于智能檢索、知識發(fā)現(xiàn)與用戶畫像構(gòu)建；
·情報領(lǐng)域：大模型助力信息聚合與趨勢預測；
·檔案領(lǐng)域：初步探索聚焦文本摘要、分類整理與安全保護。
研究共識指出，大模型可推動檔案知識從“被動管理”轉(zhuǎn)向“主動服務(wù)”，但其與檔案業(yè)務(wù)的深度結(jié)合仍需系統(tǒng)性框架支撐。
2 新模式：大模型嵌入賦能知識空間檔案工作的模式分析
2.1 基于CVP技術(shù)棧的“大模型+”技術(shù)嵌入框架
針對大模型“幻覺”與時效局限，構(gòu)建“大模型+向量數(shù)據(jù)庫+提示工程”（CVP）技術(shù)棧（見圖1）：
·大模型（C）：作為核心引擎，負責語義理解與知識推理；
·向量數(shù)據(jù)庫（V）：存儲結(jié)構(gòu)化知識向量，提供長期記憶與領(lǐng)域適配；
·提示工程（P）：通過自然語言指令引導模型輸出，增強可控性。
該框架通過知識發(fā)現(xiàn)、存儲與服務(wù)的閉環(huán)，實現(xiàn)檔案資源、人員與環(huán)境的智能聯(lián)接。例如，在知識檢索中，向量數(shù)據(jù)庫預索引加速響應(yīng)，大模型優(yōu)化語義匹配，最終生成用戶友好的結(jié)果摘要。
2.2 基于“大模型+小模型”協(xié)同的檔案知識獲取 ·知識發(fā)現(xiàn)：大模型端到端解析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如手稿、影像），提取實體與事件；小模型（如BiLSTM-CRF）優(yōu)化序列標注任務(wù)，解決專有名詞識別問題。二者協(xié)同可將知識提取精度提升至92%以上。 ·知識表示：采用嵌入模型（如BERT）將文本、圖像編碼為稠密向量，構(gòu)建跨模態(tài)語義網(wǎng)絡(luò)。例如，檔案照片與其描述文本共享向量空間，支持“以圖搜文”等高級檢索。 2.3 基于“大模型+向量數(shù)據(jù)庫”連接的檔案知識庫構(gòu)建 ·知識存儲：Milvus等向量數(shù)據(jù)庫支持PB級數(shù)據(jù)管理，通過自動備份與分區(qū)存儲保障安全性。例如，上海市檔案館利用向量數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)百萬級檔案元數(shù)據(jù)的高效存取，查詢延遲低于50ms。 ·知識檢索：結(jié)合檢索增強生成（RAG）技術(shù)，大模型調(diào)用向量數(shù)據(jù)庫中的私域知識（如內(nèi)部政策文件），生成證據(jù)鏈完整的答案，誤檢率降低35%。 2.4 基于“大模型+業(yè)務(wù)場景”結(jié)合的知識服務(wù) ·主動服務(wù)：開發(fā)檔案咨詢機器人，基于用戶屬性（如職業(yè)、研究領(lǐng)域）推薦相關(guān)檔案；利用多模態(tài)生成技術(shù)制作短視頻、信息圖，增強檔案傳播力。 ·增值服務(wù)：在編研場景中，大模型自動聚類關(guān)聯(lián)檔案，生成專題報告框架；在智庫場景中，實時分析輿情數(shù)據(jù)，為決策者提供歷史案例支持。 3 新轉(zhuǎn)變：大模型嵌入驅(qū)動知識空間檔案工作的多維蝶變 3.1 從單向交互到互利共生的人機關(guān)系轉(zhuǎn)變 ·機器身份立體化：大模型從“工具”升級為“協(xié)作者”。例如，廣東省檔案館引入大模型輔助檔案鑒定，模型通過分析相似案例提出鑒定建議，工作人員決策效率提升40%。 ·檔案人員主體性強化：技術(shù)輔助釋放人力資源，使其聚焦知識審核、策略制定等高價值任務(wù)。某市檔案館試點顯示，大模型接管80%的重復性工作后，人員創(chuàng)新產(chǎn)出增加2倍。 3.2 從雙空間聯(lián)結(jié)到三空間協(xié)同的工作場域轉(zhuǎn)變 ·知識生產(chǎn)力提升：大模型挖掘檔案隱性知識（如歷史事件關(guān)聯(lián)模式），反哺實體與數(shù)字空間。例如，南京某檔案館通過知識圖譜技術(shù)，將分散的民國檔案關(guān)聯(lián)為完整歷史敘事。 ·數(shù)字孿生賦智：結(jié)合大模型與孿生技術(shù)，構(gòu)建智慧檔案館室。如“京東物流超腦”模式中，用戶通過自然語言生成倉儲方案，為檔案館空間優(yōu)化提供借鑒。 3.3 從邊界分野到一體集成的業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)變 ·管理模式一體化：大模型打通收、管、存、用環(huán)節(jié)，實現(xiàn)全流程協(xié)同。例如，浙江省推行“一庫通查”平臺，用戶一次檢索即可獲取跨部門檔案資源。 ·服務(wù)模式精準化：基于用戶行為數(shù)據(jù)訓練大模型，提供個性化知識推送。某高校檔案館通過分析學者檢索記錄，主動推薦未公開史料，利用率提升60%。 4 結(jié)語 大模型為檔案數(shù)智轉(zhuǎn)型注入新動能，但其應(yīng)用需平衡機遇與風險。數(shù)據(jù)質(zhì)量、結(jié)果可控性及復合型人才培養(yǎng)是關(guān)鍵挑戰(zhàn)。檔案部門應(yīng)立足需求，理性部署技術(shù)，強化數(shù)據(jù)治理與倫理規(guī)范，同時保持“人本”核心，推動技術(shù)與業(yè)務(wù)雙向驅(qū)動。 未來，檔案部門應(yīng)立足業(yè)務(wù)需求，采用“試點先行-迭代優(yōu)化”策略，推動技術(shù)與場景雙向驅(qū)動。同時，堅守“人本”核心，避免技術(shù)崇拜，確保大模型真正服務(wù)于檔案知識價值釋放與社會記憶傳承。 作者貢獻說明
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