高校圖書館知識中臺系統構建路徑研究

［摘 要］在深入研究數據中臺建設的前提下，從經濟、操作、技術3個方面分析知識中臺在高校圖書館建設的可行性問題，闡述知識中臺的含義，明確知識中臺價值，在此基礎上探索高校圖書館知識中臺構建路徑，提出3項構建原則，建立4大模塊構成知識中臺基礎架構，分為4個階段逐步完善建設知識中臺，設計實現系統原型證明高校圖書館采用知識中臺架構的有效性，未來圖書館數據中臺終將向知識中臺轉化。

［關鍵詞］知識中臺；人工智能；智慧圖書館；大數據；構建路徑

［中圖分類號］G250.7［文獻標志碼］A［文章編號］1005-6041（2023）03-0046-05

1 引 言

隨著云時代的來臨，現代社會已成為“云”的社會。在疫情時期，我們都感受到云服務帶來的便利。在互聯網、移動互聯網、物聯網、5G等信息技術高速發展的影響下，全球數據量都呈現出爆發性的增長態勢，到2021年全球數據總量已達84.5ZB［1］，傳統的知識服務體系架構在新環境的挑戰下略顯疲態，亟需一種新的信息服務模式為廣大用戶提供更加快速、可靠的知識服務，知識中臺架構模式由此孕育而生。本文以知識中臺的理念為基礎，探討和研究知識中臺在高校圖書館中的構建路徑，實現系統原型驗證知識中臺在高校圖書館應用的有效性，為提高圖書館智慧服務質量提供有力保障。

2 知識中臺研究現狀

近年來，中臺逐漸成為業界關注的焦點。中臺這一架構理念最早源于芬蘭的一家游戲開發公司SuperCell，該公司主要利用中臺來提高研發效率［2］。2015年，阿里巴巴的服務模式調整為以中臺為核心的組織架構，隨后，騰訊、京東、蘇寧等企業也陸續打造基于中臺的服務模式，支撐起公司龐大的業務集群［3］。2020年，“袋鼠云”與Cloudera企業數據云廠商聯合建設金融數據中臺服務生態圈［4］。在圖書情報領域，中臺的研究正處于起步階段。研究對象以數據中臺為主，知識中臺研究較少，研究內容主要集中在路徑、體系、架構及服務模式等方面。劉曉峰［5］、蔡迎春等［6］專注于服務模式的研究，將數據中臺引入專利導航和圖書館數據服務中，提升圖書館的服務質量。只瑩瑩［7］、鄭聰等［8］專注于建設路徑的研究，從宏觀角度引領圖書館中臺建設的方向。魏建行等［9］專注于體系架構的研究，為圖書館中臺建設提供技術解決方案。知識中臺方面，李曉鳴等［10］認為智慧圖書館應建立起基于微服務架構的知識服務體系。黃瑩［11］、于凱等［12］、顧君等［13］29分別在出版、航空、農業等領域建設知識中臺系統，為高校圖書館建設知識中臺做出前期探索。這些都為知識中臺深入研究打下重要基礎。

知識中臺在學界還沒有統一定義。顧君等［13］28從技術角度認為，知識中臺是基于人工智能技術形成的系統；薛顏波等［14］從應用角度認為，知識中臺是一種可以橫向擴展的應用架構；百度從企業的角度認為，知識中臺是幫助企業提升業務運營能力的信息平臺［15］。在圖書情報領域，知識中臺可以認為是將知識進行采集、加工、管理和應用的人工智能全鏈路知識管理組織架構，能夠將知識服務嵌入圖書館核心業務場景，加快知識服務的智慧轉型和應用創新。

目前，高校圖書館存在煙囪系統多、數據增長快、異構數據多、數據利用率低、前臺應用多樣等問題，影響智慧圖書館建設縱深發展。知識中臺提供知識分布式采集、集約化管理、智能化處理、多元化展示等服務，在解決高校圖書館業務困境和提升智慧圖書館建設質量上具有重要的應用價值。首先，采用大數據技術從海量數據中提取有價值的知識，提高了知識管理效率。其次，組織管理方式由“大團隊”向“小團隊”轉變，改進了組織管理方法，協同團隊創新發展。再次，挖掘數據相關性，多樣式展現知識信息，創新了服務發展模式，提升知識服務質量。最后，用人工智能技術輔助圖書館科學決策，提升了業務決策能力。

3 高校圖書館知識中臺的構建路徑

3.1 高校圖書館知識中臺建設可行性分析

2021年，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》提出要高質量發展公共服務［16］。同年，文化和旅游部發布《“十四五”公共文化服務體系建設規劃》（以下簡稱《規劃》）。《規劃》強調，要加強智慧圖書館體系建設，提升圖書館數字化、網絡化、智能化發展水平［17］。高校圖書館作為高校教學科研的支撐，為學校提供專業的知識服務。在人工智能浪潮的影響下，知識服務以知識中臺為依托，能夠把服務嵌入圖書館核心業務，提升圖書館業務創新能力。知識中臺以人工智能作為技術支撐，推進教學科研知識迭代升級，協助高校師生在各自研究領域進行深入探索，發掘領域前沿熱點信息。建設知識中臺，需要對圖書館的實際需求進行綜合考量，從經濟、操作、技術3個方面進行詳細的可行性分析。1）經濟可行性分析。知識中臺能夠增強圖書館業務的核心競爭力，但其有效運作依賴高性能的硬件設施和強有力的軟件保障，并需要精通云計算服務的專業人員進行管理，在整個項目期間需要較高資金投入。高校圖書館作為高校業務部門之一，獲取資金能力有限，且不同的高校實際情況各有不同，是否需要建立知識中臺更新知識服務，經濟可行性是一個重要的衡量指標。若有必要建立知識中臺，但經濟能力有限，也可采用“分段建設，逐步完善”的方針，將整個方案分為多期項目建設，先解決最亟須的核心模塊，后逐步完善非核心業務模塊，最終完成整個項目，這樣可在一定程度上緩解資金問題。2）操作可行性分析。高校圖書館擁有大量業務系統，各業務系統數據統一標準的缺失，對系統間數據交互造成很大障礙。業務知識標準化根據圖書館自身需求進行定制，需要熟悉具體業務的圖書館員與具備專業技術知識背景的技術人員共同完成，時間長、任務重，數據標準的制訂有相當難度。操作可行性這一指標決定了知識中臺建設能否順利實施完成，需要高校圖書館根據各自人員的配備情況綜合考慮。若制訂標準的人員配備不足，可考慮將常用業務提取出來，先制訂常用業務的通用標準，然后推廣到其他業務，逐步完善業務知識標準。這樣降低了數據標準制訂難度，有較強的可操作性。3）技術可行性分析。作為業務系統的中樞，知識中臺要求具備高性能、高效能、高并發、高可用性、高可靠性等特征，一般都采用云服務模式，利用虛擬化技術對知識中臺進行管理，對專業技術人員的云端管理和維護技能有較高要求。技術可行性這一指標用于判斷知識中臺可否穩定持久運行，要求高校圖書館對自身的技術能力和設施配備作出恰當的評判，盡可能避免知識中臺運行問題對業務系統產生的影響。知識中臺軟件層面可采用微服務模式對知識管理進行服務化改造，將服務進行容錯隔離，實現“高內聚，低耦合”，避免單點故障的發生。

3.2 高校圖書館知識中臺構建原則

在建設智慧圖書館的時代背景下，高校圖書館引領著智能化信息建設的前沿，根據高校師生用戶畫像提供個性化服務成為智慧服務的必備功能。高校圖書館知識中臺構建需要遵循“用戶至上”的原則，一切以用戶為中心建立業務規則和數據標準。通過圖書館業務需求調研，面向用戶場景優化分析，知識驅動改進組織架構，深度滿足用戶多元化的需求。知識中臺的構建原則包括：1）融合知識中臺與業務。高校圖書館的核心業務是為高校師生提供教學科研服務，知識服務則是高校教學科研的重要助力。知識中臺能夠抽取業務數據，建立中央知識庫，整合業務知識，沉淀業務能力，輔助智能決策，擴展多元化業務場景。前臺業務得到知識中臺的支撐，能夠激活業務創新能力，洞察領域前沿，提升業務應用價值。要做到這一點，首先，需要將業務流程標準化，建立業務流程圖，規范業務處理過程；其次，采集業務多模態信息數據，作為基礎數據源存儲于后臺數據庫中；再次，采用5G、人工智能、自然語言處理、微服務、大數據處理等技術，重塑知識產生過程，賦能圖書館業務場景，提升知識服務創新能力。2）業務知識抽象與復用。高校圖書館業務系統異構數據居多，直接進行數據交互極為困難。知識中臺能夠實現業務知識的抽象與復用，共享標準化后的知識供前臺業務系統使用，達到提高中臺效能的目的。知識抽象就是根據業務的實際需要，建立統一標準的業務名稱，規范業務數據，確立業務知識標準，構建業務知識模型，有利于知識中臺管理。知識復用是以知識抽象為基礎，提取各業務知識的共性，形成共享知識庫，每套業務系統均能從共享知識庫中獲取所需的知識，避免重復建設，提高中臺響應速度，提升業務創新效率。實現知識抽象，才能簡化紛繁復雜的業務數據，統一業務標準，便于中臺系統進行知識管理。在此基礎上建立統一系統接口，將中央知識庫的知識共享給業務前臺，才能實現知識復用。抽象復用方法是建設智慧圖書館降本增效的有效途徑，進一步加快了圖書館創新轉換能力。3）重構組織管理模式。建立知識中臺是圖書館智慧化建設的戰略升級，對組織架構、管理模式和系統運維都有不同程度影響，需要根據實際情況作出相應調整。高校圖書館目前采用“大團隊”管理方式，而知識中臺提倡“小團隊”作戰方式，圖書館可根據實際需要建立相應的“小團隊”，每個小團隊都有一定的獨立自主權，實現團隊自主管理，優化配置團隊成員，不斷提高團隊質量，創新團隊業務能力。通過知識賦能至業務場景，增強團隊成員的知識洞察力，不斷汲取新的知識，強化知識中臺的推理和演化能力，輔助圖書館智能決策，提升高校圖書館智能化管理水平。

3.3 高校圖書館知識中臺基礎架構

知識中臺建設離不開高性能的軟硬件設施。在硬件方面，可采用云存儲和超融合技術增強硬件性能，加快中臺響應速度。在軟件方面，通常采用云服務管理方式，目前，使用最廣泛的是“虛擬化技術”。虛擬化技術能夠整合底層硬件的CPU、內存、硬盤等計算存儲資源，為上層用戶屏蔽所有硬件細節，用戶僅需了解可用資源并根據自身需求隨時分配、調用系統資源，建立自己的服務，降低硬件管理難度。同時采用集群技術建立虛擬化管理節點，將硬件設備納入底層軟件進行管理，提高知識中臺的軟硬件橫向擴展能力。在中臺中，每項服務都會建立多個虛擬服務器用于均衡負載，通過虛擬化管理對虛擬服務器隨時重新分配資源，根據需要增加虛擬節點，增強服務性能，提高知識中臺的實時響應能力（見圖1）。

知識中臺包含4大模塊：知識采集模塊、知識加工模塊、知識服務模塊、知識應用模塊。每個模塊均遵循“高內聚、低耦合”原則，相輔相成，缺一不可。知識中臺處理知識的整個流程從知識采集開始，到知識加工，然后知識服務，最后通過知識應用將知識提供給上層應用使用。1）知識采集模塊包括知識采集、知識建模、知識提取、知識存儲等功能，主要用于采集和提取知識。其采用語義分析的方式將知識片段從底層數據庫中抽取出來，并根據自身的業務需求，建立相應的知識模型，同時保存到底層數據庫中，提高知識產生和搜索效率，增強數據可靠性。知識模型由圖書館確定建立標準，通常會定義出類別體系和任務體系，為業務系統制訂可共享使用的業務流程標準。難點在于異構數據的抽取，不同結構的數據抽取方式不同，結構化數據使用映射，半結構化和非結構化數據使用包裝器，這都需要制訂抽取的標準。2）知識加工模塊包括知識整合、知識標簽、知識關聯、知識分析等功能，主要負責加工和整合知識。其將抽取到的知識進行抽象，建立統一業務知識標準，通常做法是給每一知識條目設置一個GUID，用于識別知識。利用人工智能算法，智能識別知識，對知識進行分類和標注，挖掘知識之間的內在聯系，將相應的知識進行重新關聯，分析知識的潛在內容，建立知識內容體系，為前臺應用提供科學的參考數據。3）知識服務模塊包括知識共享、知識可視化、知識管理、知識演進等功能，主要負責管理和共享知識。其將知識管理進行規范，將知識列表、知識條目進行體系化組織，提供增刪查改等一系列操作管理知識。提供知識共享和可視化的方法，使知識不僅僅是數據，更能直觀地提供給用戶使用。同時，吸納外部知識片段與現有知識體系相合并，更新中央知識庫。此處難點在于新增知識片段的相似性判斷和篩選，避免中央知識庫無限增長。4）知識應用模塊包括知識調用、知識評價、知識推理、知識決策等功能，主要提供獲取知識的API接口。其將知識中臺處理好的知識信息通過API接口共享給各業務系統使用，并接受用戶評價反饋，根據用戶反饋更新優化知識中臺服務方式，形成閉環管理模式。同時，提供知識推理決策的方法，識別用戶請求意圖，分組定位用戶需求，智能處理用戶請求，展示知識推理結果，為圖書館決策提供科學依據。

3.4 高校圖書館知識中臺構建過程

高校圖書館業務始終圍繞教學科研展開，高效管理和利用知識才能更好地為師生服務。知識中臺是高校圖書館建設重要的戰略升級，可采用分階段構建的方式，由易到難逐步進行。構建過程分為4個階段：第1階段是整合知識。將知識根據自身業務特點建立相應的知識模型，實現業務數據和流程標準化，并利用人工智能技術，在理解語義的基礎上，從數據源抽取知識片段，融入中央知識庫，為圖書館決策分析提供數據支持。第2階段是管理知識。將知識行為進行規劃與管理，并提供知識與用戶和業務系統的交互接口，系統化知識列表和知識條目，采用增刪查改等元操作，將相應的數據存儲到中央知識庫中。第3階段是應用知識。知識經過系統化整理后，采用人工智能語義算法進一步增強知識之間的關聯性，為上層應用提供API接口，并接收用戶評價反饋，用于優化更新知識計算步驟，提升中臺系統性能。第4階段是演進知識。這是知識中臺建設的高級階段，須在前3個階段建設完成的基礎上才能進行，其能將外部知識不斷吸納進中臺系統，判斷知識的相似性，并對已有的知識庫進行實時更新，促使業務不斷創新。

4 知識中臺應用實驗

研究以廣西師范大學圖書館為依托，利用圖書館云服務管理平臺設計知識中臺系統原型。在實驗環境下，通過云服務器虛擬1臺數據庫服務器，搭建MySQL服務器存儲數據，虛擬3臺服務器用作Hadoop集群，虛擬1臺服務器運行知識中臺原型系統，虛擬1臺服務器作為業務前端系統，與用戶進行交互訪問。系統原型以智能知識搜索為目標，基于知識中臺建設理念，充分利用人工智能技術，設計并開發廣西師范大學圖書館古籍書目檢索系統原型，實現古籍數據智能知識檢索。實驗以“古書”作為關鍵詞進行檢索，所得檢索結果的廣西師范大學圖書館古籍書目檢索系統原型界面如下（見圖2）。

廣西師范大學圖書館古籍書目檢索系統原型運用知識中臺建設理念，使用Python語言實現知識中臺數據服務。實驗中，第一步為整合知識，使用Nameko實現知識微服務，使用PaddleNLP進行知識抽取，將已有的古籍資源數據知識化；第二步為管理知識，建立古籍數據知識條目，并存儲到MySQL建立的中央知識庫中；第三步為應用知識，使用PaddlePaddle進行自然語言理解，識別用戶檢索意圖，生成標準化檢索語言，建立知識檢索路徑，反饋最終檢索結果。

檢索平臺采用一站式檢索方式，僅提供一個檢索框，可根據用戶輸入的信息快速識別關鍵詞內容，并對關鍵詞進行初步分類，提高檢索效率。檢索結果根據用戶檢索意圖進行優化，賦予相應的優先級，按優先級先后順序展示檢索結果，符合用戶檢索需要。檢索平臺在人工智能技術的輔助下獲取到更豐富的知識信息，檢索結果覆蓋更廣，提高用戶檢索的查全率。

系統原型實現了知識中臺的部分功能，達到第3階段構建目標，在實驗環境中取得較好的效果。采用知識中臺方式，數據管理上得到較大提升，數據處理更方便快捷；業務上更貼合讀者需要，為讀者提供更貼合檢索意圖的參考結果；技術上引入人工智能技術，增強了檢索結果的可用性。在生產環境下，可采用HBase數據庫替代MySQL數據庫作為中央知識庫，Java語言代替Python語言開發知識中臺系統，可以獲得更好的系統性能。

5 結 語

知識中臺是基于人工智能的匯聚、整合、加工、應用知識的服務平臺，全方面應用5G、人工智能、自然語言理解、微服務等新技術，全方位整合圖書館業務知識，在圖書館智慧化服務場景中起到核心作用。作為一種新的組織架構模式，能高效面對復雜的業務管理模式，沉淀業務數據資源，整合離散數據信息，挖掘數據內容關聯，為用戶提供靈活、精確的知識調用需求，創新高校圖書館多元化服務模式。

在未來，知識中臺會有以下方面的應用前景：一是提升高校圖書館智慧服務水平，建立智慧服務平臺，用人工智能的方式處理圖書館現有數據。二是實現跨學科融合，綜合學科知識，融合“智能+”的方式發展知識應用的新形態，為知識服務提供更大的創新發展。三是提供創新思維，提高綜合決策能力，在圖書館領域實現共創空間，將資源與知識共享于智慧平臺，建立知識中臺生態環境，創建創新價值網絡。

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［收稿日期］2023-02-26

［作者簡介］符榮鑫（1984—），男，碩士，工程師，廣西師范大學圖書館；楊小華（1960—），男，本科，研究館員，廣西師范大學生命科學學院。

［說 明］本文分別系2016年國家社會科學基金一般項目“新信息環境下高校圖書館共生學科服務的路徑預設與實現策略研究”（項目編號：16BTQ033）、2015年廣西哲學社會科學規劃一般項目“面向高端學術共同體的情報共生理論與實現研究”（項目編號：15BTQ002）的研究成果之一。