對話式大模型賦能智慧圖書館信息檢索研究

中圖分類號：G250.7 文獻標識碼：A 文章編號：1003-1588（2025）04-0078-04

1背景

在數字化信息服務體系中，圖書館信息檢索作為人們獲取知識資源的重要路徑，其技術演進始終與人工智能的發展緊密相關。傳統信息檢索系統依托自然語言處理技術（NLP）實現基礎功能，即通過解析用戶以自然語言構成的查詢請求，系統運用詞性標注、語義分析等手段處理海量文檔中的非結構化文本，最終輸出相關性匹配結果，滿足用戶信息需求[1]。自然語言處理技術作為銜接人機交互的關鍵技術，不僅承擔著計算機理解人類語言的核心使命，更是現代檢索系統實現語義化處理的技術基石。

然而，隨著數字資源呈現指數級增長態勢，傳統檢索模式面臨多重挑戰。這些挑戰在人工智能進入大模型時代后迎來了應對契機，以ChatGPT為代表的對話式大語言模型通過千億級參數的深度神經網絡架構與海量文本預訓練，實現了上下文感知、意圖推理和生成式交互的能力飛躍，開創了信息檢索技術變革的新時代[2]。此類模型不僅創新性地將檢索過程轉化為動態對話范式，更通過端到端的語義理解進一步賦能自然語言處理技術，為智慧圖書館構建“精準化 + 個性化 + 智能化”的三維檢索服務體系提供了全新可能。

2大型語言模型與對話式大模型概述

在人工智能領域，大模型是指具有龐大參數和復雜結構的人工智能模型。這些大模型通常基于機器學習中的深度學習算法，處理和生成如文本、音頻、圖像等各種形式的數據，因此被廣泛應用于自然語言處理、語音識別與合成、計算機視覺識別等方面。大模型中的大型語言模型（LIM）與對話式大模型更是圖書館信息檢索的革新點，這兩種模型為智慧圖書館信息檢索系統的創新奠定了技術基礎。

2.1大型語言模型

大型語言模型也稱大語言模型，是自然語言處理領域的深度學習大模型，其核心特征在于擁有龐大的參數規模，通常包含數千億參數[3]。這些參數本質上是模型通過海量文本訓練學習到的語言規律和世界知識。研究表明，模型性能與參數規模呈顯著正相關：參數量的指數級增長使模型能夠捕捉更復雜的語言模式，從而在語義理解（如歧義消解、情感分析）和文本生成（如邏輯推理、創意寫作）任務中實現突破性進展。

大語言模型的核心目標是理解和生成自然語言。為實現這一目標，大語言模型通過海量文本學習構建多層級語言認知體系，其技術實現主要依托三大核心功能：一是語言理解。大語言模型可以理解各種語言在語義和結構等方面的細微差別，從而在理解文本語義方面表現出色。二是文本生成。無論是回答問題還是創作文本，大語言模型都能夠生成連貫且與上下文相關的文本，表現出酷似人類寫作的非凡能力。三是任務自動化。大語言模型可以自動化執行機器翻譯、情感分析、內容生成等各種語言任務。

2.2 對話式大模型

對話式大模型是一種擅長理解和生成自然語言文本，并通過對話形式與其他主體交互的大語言模型[4]。為達到對話式的交互效果，對話式大模型先通過學習海量對話數據掌握語言規則和對話技巧，然后實時解析前輪對話以維持話題連貫性，最后結合人類交流習慣優化回答方式，實現銜接自然且語氣擬人的對話效果。

對話式大模型在全球范圍內得到持續關注和研發，如OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini、臉書的LLaMA等。這些具備強大自然語言處理能力的對話式大模型都有如下特點：一是參數規模大。模型建立在大量的訓練數據之上，具有海量的參數，能夠捕捉語言中復雜的細節。二是語言理解能力強。模型配備了復雜的算法以理解人類語言，包括語義、句法結構甚至情感上的細微差別。三是情境意識強。模型能夠在多輪對話中時刻保持語境，生成與對話相關的回答。四是生成質量高。模型短時間內生成的回答不但語法正確，而且形式與人類生成的文本極為相似。五是適應領域廣。模型可以針對特定領域或任務進行微調，提高其在特定領域的適應性。

綜上，大型語言模型為對話式大模型提供了強大的語言處理基礎，而對話式大模型則在大型語言模型的基礎上進一步強化了對話交互能力，二者共同推動了自然語言處理技術在圖書館信息檢索領域的應用與發展

3對話式大模型賦能自然語言處理技術的路徑

用戶基于圖書檢索場景與ChatGPT對話，對話式大模型不僅能精準理解用戶的檢索內容，還可以給出英語、漢語兩種不同語言的回復。在接收到用戶更加細化的要求后，ChatGPT會依據其中的關鍵詞給出更加精確的推薦，甚至運用擬人化的語句，如“不好意思”“現在我明白了”等照顧用戶的情緒，展現出強大的語言理解與生成能力。這些功能的實現本質上依托自然語言處理技術的突破性進展，特別是在多語言處理、語義理解與人機交互等維度展現出顯著的技術優勢。鑒于此，本研究將從機器翻譯、信息抽取、情感分析等技術層面探究自然語言處理在對話式大模型中的革新路徑，以期為對話式大模型賦能智慧圖書館信息檢索提供參考。

3.1 機器翻譯

機器翻譯是利用計算機技術將自然語言文本自動從一種語言轉換為另一種語言的技術。作為自然語言處理的技術基石，機器翻譯旨在減少人工翻譯的負擔、提高跨語言交流的效率。對話式大模型賦能機器翻譯的路徑主要體現在以下兩個方面：一是提高機器翻譯的質量。對話式大模型通過在大規模語料庫預訓練學習豐富的語言知識，從而能夠充分解讀復雜語句的語義信息，顯著提高翻譯質量。二是保證機器翻譯的連貫性。對話式大模型具有強大的記憶能力，能夠在翻譯過程中回顧前輪問答，保證翻譯結果的連貫性。

3.2 信息抽取

信息抽取是從自然語言文本中抽取特定信息，并將其轉化為數據輸出的文本處理方式。作為自然語言處理的核心技術，信息抽取可以幫助用戶更快更全面地獲取所需的信息。具體而言，信息抽取是從非結構化的用戶查詢數據中識別并提取出人物、關系、事件等信息，并將這些信息以結構化的形式（如表格、數據庫）反饋給用戶。對話式大模型賦能信息抽取的路徑具體體現在以下兩個方面：一是提升信息抽取的準確性。對話式大模型通過在大規模語料庫進行預訓練，捕獲豐富的語義和語法信息，從而可以更準確地識別文本中的人物、關系、事件等信息，提升信息抽取的準確性。二是擴展信息抽取的應用場景。對話式大模型不僅能夠處理標準的文本數據，還可與其他技術相結合，實現多模態形式的信息抽取，如與圖像識別技術結合可從圖像中提取與文本相關的信息，從而擴展信息抽取的應用場景。

3.3 情感分析

情感分析是對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理、歸納和推理。作為自然語言處理的輔助技術，情感分析旨在通過信息檢索中的評論和回復對用戶進行情感判斷。具體而言，情感分析通過對評論和回復的識別判斷用戶表達的意見是積極、中性抑或消極的，進而讓工作人員了解用戶對圖書館服務的態度，以便做出令他們滿意的改進。對話式大模型賦能情感分析的路徑主要體現在以下兩個方面：一是提升情感分析的準確性。對話式大模型通過在大規模語料庫進行預訓練，識別文本中豐富的信息并捕捉其中隱含的情感，從而準確理解文本中的情感傾向，提升情感分析的準確性。二是支持多輪對話的情感分析。對話式大模型擅長處理多輪對話場景，并能對用戶在每輪對話中的情感進行分析。在多輪對話中，對話式大模型能夠記憶每一輪對話的用戶情感并捕捉用戶的情感變化，據此得到更實時的用戶情感。

4對話式大模型賦能圖書館信息檢索系統的方式

圖書館的信息檢索起源于咨詢和索引，20世紀50年代前后主要通過卡片、目錄、索引等手工檢索方式進行信息檢索[5]；隨著計算機技術的發展，50年代末出現了基于計算機的信息檢索系統；隨著數據庫技術的發展，70年代出現了基于數據庫的信息檢索系統；80年代以后，隨著互聯網的普及和搜索引擎技術的發展，圖書館的信息檢索進入了一個新的階段。近年來，隨著人工智能技術的發展，對話式大模型開始被引入圖書館，為用戶提供更加智能化的信息檢索服務。

本研究在對話式大模型賦能自然語言處理技術的理論基礎上，構建了對話式大模型賦能智慧圖書館信息檢索系統的原理示意圖，嘗試從多種語言精確檢索、多輪問答與智能交互、個性化服務與及時反饋等方面探索對話式大模型賦能智慧圖書館信息檢索系統的方式，詳見圖1。

4.1多種語言精確檢索

對話式大模型基于自然語言處理中的機器翻譯技術能夠理解和處理多種語言。具體而言，對話式大模型在接收到不同語言的查詢請求后，會將查詢文本轉換為內部統一語言，進而分析不同語言的查詢語義。這種基于機器翻譯的多語言檢索打破了傳統圖書館信息檢索系統中單一語言的限制，使用戶能夠更加方便地獲取全球范圍內的信息資源。同時，對話式大模型能夠利用自然語言處理技術中的信息抽取功能提取查詢語義，并將查詢語義與數據庫中的資源進行匹配，從而實現精確檢索。相較于傳統圖書館信息檢索系統基于關鍵詞的檢索方式，上述基于語義的檢索方式能夠更深人理解用戶需求背后的含義，并在面對復雜語義、同義詞、一詞多義等情況時精準高效地匹配相關信息，實現智慧圖書館的多種語言精確檢索。

4.2多輪問答與智能交互

對話式大模型具備強大的記憶能力，并能保持前文信息與語境，因此用戶可在長時間內與大模型進行多輪對話，無須每次查詢都重新發起對話。這種持續對話的方式更加接近人與人之間的自然交流方式，提高了用戶的體驗。同時，在多輪問答過程中，對話式大模型可以根據前輪問答和用戶反饋動態調整自己的回答內容，實現信息檢索過程中的智能交互功能。具體而言，對話式大模型能夠借助自適應學習機制分析用戶在多輪問答中的反饋數據，以此調整回答策略，從而更好地滿足用戶的需求。

4.3個性化服務與及時反饋

對話式大模型憑借強大的記憶功能，可以根據用戶的查詢歷史構建用戶畫像，進而為用戶提供個性化的建議。例如，在圖書檢索場景中，對話式大模型可以根據用戶的查詢歷史構建用戶畫像，以此提供個性化的書籍推薦和閱讀計劃。同時，基于自然語言處理技術中的情感分析功能，對話式大模型具備情感識別功能，能準確判斷用戶情緒并給予及時回應，使圖書館的信息檢索服務更加人性化。例如，當用戶對圖書搜索結果表達出不滿等負面情緒時，對話式大模型能夠及時予以安撫并提供解決方案，重新生成回答或引導用戶補充內容，從而提高用戶滿意度。

5結語

以ChatGPT為代表的對話式大模型在當下人工智能領域大放異彩，為智慧圖書館信息檢索建設提供了前所未有的助力。隨著人工智能的發展，對話式大模型通過不斷優化算法、增加訓練數據等方式持續提升各項性能，從而不斷提升圖書館的智能化與個性化服務水平。同時，人工智能的快速發展也導致出現了許多問題，尤其是在圖書館這種具有豐富文化內涵的知識服務機構中，人工智能使用不當有可能導致數據不安全、技術不穩定以及用戶隱私泄露等問題[7]。因此，只有深入了解人工智能技術的原理，智慧圖書館才能在建設中同步完善數據安全機制，最大限度實現人工智能的賦能價值。

參考文獻：

[1]車萬翔，竇志成，馮巖松，等.大模型時代的自然語言處理：挑戰、機遇與發展[J].中國科學：信息科學，2023（9） ：1645-1687.

[2] 武俊宏，趙陽，宗成慶.ChatGPT能力分析與未來展望[J].中國科學基金，2023（5）：735-742.

[3] 王靜靜，葉鷹，王婉茹.ChatGPT類AI-GPT技術應用對圖書館信息處理的變革探析[J].圖書館理論與實踐，2024（1）：122-127，136.

[4] 馮小桓.挑戰與前景：ChatGPT在圖書館智能客服系統中的效能和應用[J].圖書館理論與實踐，2024（3）：111-116.

[5] 楊曉雯.ChatGPT驅動下的圖書館變革：構建智慧圖書館的新路徑[J].大學圖書情報學刊，2024（2）：46-52，89.

[6] 王毅，董怡婷.類ChatGPT人工智能在圖書館智慧服務中的應用與思考[J].圖書館理論與實踐，2023（6）：129-136.

[7]嚴雪雁.ChatGPT技術融入圖書館服務：應用價值、內在挑戰與應對策略[J].圖書館，2023（9）：1-9.

（編校：徐黎娟）