大模型技術在企業檔案多模態信息管理中的應用

[摘 要]隨著企業檔案數據的不斷增長，傳統檔案管理方式已難以滿足高效管理和智能檢索的需求。大模型技術的興起，為企業檔案多模態信息管理帶來新的機遇。文章旨在探討大模型技術如何應用于企業檔案信息管理，通過分析大模型技術的定義、特點及其在檔案管理中的重要性，提出一系列優化策略，以期提升管理效率，實現智能檢索，促進檔案資源的開發利用。

[關鍵詞]大模型技術；企業檔案；多模態信息管理；自然語言處理（NLP）；一體化智能檢索系統

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1722（2024）22-0022-03

★課題項目：國家檔案局科技項目“企業檔案多模態信息智能管理大模型關鍵技術研究及應用”（2024-X-001）的階段性研究成果

一、大模型技術概述

（一）大模型技術的定義和原理

作為前沿的深度學習模型構建范式，大模型技術借助大規模數據集對具有龐大參數規模的神經網絡模型進行訓練。技術利用諸如BERT、GPT系列等模型，通過多層復雜的非線性變換機制，深入挖掘并學習數據內部的潛在規律與高效特征表示。依賴反向傳播算法通過迭代地調整網絡內部的權重參數，逐步優化模型對于輸入數據的預測或分類性能，直至其輸出結果趨近于真實值。大模型技術還引入自注意力機制等前沿技術，這些技術能高效地捕捉并處理數據中的長距離依賴關系，極大地提升了模型在自然語言處理、圖像識別等諸多領域的性能表現[ 1 ]。

（二）大模型技術的特點

大模型具備巨大的規模，模型可以達到數百GB甚至更大，使得大模型具有強大的表達能力和學習能力。當訓練數據量達到某臨界值時，大模型會展現出被稱為涌現能力的現象，即模型會突然具備復雜且超出設計者預期的特性功能，這些能力與人類的思維高度相似[ 2 ]。

大模型還具備出色的泛化性能，面對全新的、未見過的數據時，能準確地理解和預測，這歸功于模型在訓練階段所習得的通用特征表示。大模型支持多任務學習框架，能并行處理包括機器翻譯、文本摘要、問答系統在內的多種任務，拓寬了模型的語言理解與應用范圍。大模型技術的實施高度依賴大數據資源與強大的計算能力，海量的訓練數據及高性能的計算資源是支撐模型訓練與推理不可或缺的基礎。

二、大模型技術在檔案多模態信息管理中的重要性

（一）提升檔案管理效C97gA5qd5zTJweIFe7dGHg==率

大模型技術借助深度學習框架，如Transformer或BERT等預訓練模型，高效且智能地處理與解析檔案中包含的文本、圖像、音頻等多模態數據。通過復雜的神經網絡結構，大模型能精細地提取檔案中圖像的特征信息，實現對檔案信息的全方位捕捉與深層次挖掘。這些技術手段的應用，能提高檔案歸檔、分類與檢索的自動化水平，降低人工操作的復雜度和錯誤率，使檔案信息的管理與利用過程變得更加高效、便捷。大模型技術的引入使檔案管理系統在面對查詢請求時，迅速響應并準確返回相關檔案，顯著縮短查詢時間，提升工作效率，為檔案信息的快速獲取與有效利用提供有力的技術支撐[ 3 ]。

（二）實現檔案信息的智能檢索

通過整合自然語言處理（NLP）技術，系統能精準解析用戶查詢中的復雜語義結構，有效把握查詢意圖，精確地將用戶引導至檔案中的相關信息。借助人臉識別與語音識別等前沿技術，大模型技術實現對圖像、音頻等多模態檔案內容的智能識別與高效檢索，擴大檢索的覆蓋面，拓展檢索的深度。大模型憑借其深度學習的強大能力，深入挖掘與細致分析檔案內容，實現內容級、細顆粒度的精準檢索，提高檢索的準確性，降低檢索的復雜度，使用戶能更為便捷地獲取到所需的檔案信息，從而提升檔案信息的利用效率與價值。

（三）促進檔案資源開發利用

大模型技術運用前沿的深度學習算法，深度挖掘檔案數據中的潛在信息與深層次知識，揭示出檔案內容間復雜的內在聯系與潛在規律，為檔案資源的開發利用開辟新的途徑，提供新的視角。在此過程中，大模型技術體現出對檔案文本在語義層面的深刻理解，具備智能解析圖像、音頻等多模態數據的能力，確保檔案信息的全面、精確捕捉。大模型技術能勝任復雜的分析任務，包括主題分析、情感分析以及關聯性分析等，這些分析能力使得檔案管理人員能迅速從龐大的檔案資源中篩選并識別出有價值的信息。

三、企業當前檔案多模態信息管理存在的問題

（一）管理效率低下

傳統的檔案管理方式高度依賴人工操作，面對檔案數據中涵蓋的文本、圖像、音頻等多種模態，每種模態的數據均呈現出獨有的結構與特征，這種多樣性給傳統的人工處理方式帶來了挑戰。由于難以有效應對這種多樣性，傳統方式在處理速度上顯得緩慢，容易引發錯誤。傳統管理系統在跨模態信息關聯與檢索方面存在明顯局限，檔案管理人員面臨復雜查詢需求時，需要投入大量時間與精力進行手動篩選與比對，降低了管理效率。低效的管理方式增加了企業的運營成本，導致檔案資源難以及時轉化為對企業有價值的信息資產，進而對企業的決策支持與業務發展產生不利影響[ 4 ]。

（二）檢索方式單一

企業檔案通常融合文本、音頻等多種模態的信息，這些信息在組織結構、表現形式以及語義內涵上具有獨特性。傳統基于關鍵詞匹配的檢索方法在處理這些信息時，難以有效捕捉圖像中的細微特征、音頻中的獨特語音模式及文本中的深層次語義關聯。檢索結果局限于表面層次的匹配，無法深入挖掘檔案中蘊含的豐富知識與潛在價值。檢索方式的單一性限制了檔案管理人員對檔案資源的深度挖掘與高效利用，影響了用戶在快速且準確地獲取所需信息方面的體驗。

（三）檔案資源利用不充分

企業檔案涵蓋的數據在格式、編碼和語義層面存在顯著差異，使得跨模態的信息整合與關聯分析變得異常復雜。由于尚未建立統一的數據處理框架和缺乏高效算法的支持，不同模態的檔案資源常處于孤立存儲狀態，難以形成系統化的知識體系。傳統檔案管理模式側重檔案的物理保管和基本檢索功能，忽視檔案信息的深度挖掘與知識化應用，限制了檔案資源的有效利用。面對海量且多樣化的檔案數據，檔案管理人員缺乏有效的方法提取關鍵信息、揭示潛在規律，阻礙了檔案資源在決策支持、知識共享及業務創新等方面價值的充分發揮。

四、企業應用大模型技術優化檔案信息管理的策略

（一）構建檔案專屬定制大模型

系統、全面地梳理現有檔案數據，明確其類型、格式及內容特征，可為后續數據預處理奠定堅實基礎。在預處理階段，檔案數據需經歷清洗、去噪、格式統一及編碼轉換等流程，確保數據質量。針對多模態數據的特性，采取圖像增強、音頻降噪等技術手段進行預處理，提升模型訓練成效。基于企業檔案數據的獨特性，選擇適宜的預訓練大模型框架，融入NLP、計算機視覺及音頻分析等多模態信息處理模塊，構建能全面處理企業檔案信息的綜合模型架構。模型訓練過程中，利用大規模企業檔案數據集，結合監督學習、半監督學習或自監督學習策略，及遷移學習技術，提升模型對新檔案類型的適應能力。設計合理的損失函數與優化算法，拓展模型對檔案信息的理解深度，提升預測準確性。模型構建要注重提升模型的解釋性與魯棒性，引入注意力機制、模型蒸餾等技術手段，增強模型的透明度與可解釋性，利用對抗性訓練、數據增強等方法，確保模型在實際應用中的穩定性與可靠性。建立模型迭代機制，根據應用反饋與性能評估結果，持續優化模型參數與結構，保持其先進性與適用性。將構建完成的檔案專屬定制大模型無縫集成至企業檔案信息管理系統中，實現檔案信息的智能化檢索、分類、摘要生成、知識圖譜構建及智能推薦等功能，提升檔案信息管理的效率與質量，推動檔案資源的深度開發與價值挖掘。

（二）實現檔案自動整理與分類

構建高度集成的大模型框架，該框架具備跨模態數據處理能力，能無縫融合文本、圖像、音頻等多種數據類型，運用深度學習算法提取檔案內容的深層次特征。利用NLP技術中的命名實體識別（NER）和關鍵詞提取等手段，精確捕捉檔案中日期、人名、機構名等關鍵信息，為分類工作提供精確的數據支撐。在此基礎上，設計并實現基于大模型的多層次分類體系，結合企業檔案的實際特點，明確分類標準和層級結構，通過監督學習，利用已標注的檔案數據集訓練模型，使其能根據檔案內容自動判斷其所屬類別。引入注意力機制和自注意力網絡，提升模型在處理復雜檔案內容時的聚焦能力與上下文理解能力，進一步提高分類準確性。開發集成大模型分類功能的智能化檔案管理系統，實現檔案的自動接收、預處理、分類和存儲。接收新檔案時，系統自動調用大模型進行內容分析，快速生成分類標簽，根據預設存儲規則將其自動歸檔至相應文件夾或數據庫。系統還具備元數據自動生成功能，根據分類結果和檔案內容自動提取并生成標準化元數據，便于后續檢索和管理。建立完善的模型評估與迭代機制，定期收集檔案管理人員的反饋意見，結合實際分類效果評估模型性能，根據評估結果對模型進行微調或重新訓練，利用增量學習技術，使模型不斷適應新檔案類型和分類需求，確保其長期的分類能力和準確性。

（三）開發多模態檔案一體化智能檢索系統

檔案數據進行深度清洗和標準化處理后，剔除冗余信息及噪聲，確保數據質量與一致性得以鞏固。利用先進的多模態數據融合技術，將文本、圖像、音頻等多種模態的數據進行高效關聯與整合，形成統一且全面的數據視圖，為智能檢索功能的實現奠定堅實基礎。

依托大模型技術，打造具備強大語義理解與特征提取能力的多模態智能檢索模型，該模型能精準捕捉檔案內容的關鍵信息，實現跨模態的關聯檢索。通過深度學習與強化學習算法的持續應用，模型能不斷優化檢索策略，提升檢索結果的精確度和相關性。引入注意力機制和自注意力網絡，可顯著增強模型在處理復雜檔案內容時的聚焦與上下文理解能力。結合實際需求，制定高效且靈活的檢索策略，包括選擇適宜的檢索算法、設定合理的檢索參數及明確的檢索流程，充分考慮多模態數據的特性，設計跨模態檢索算法，確保檢索的準確性和全面性。

在用戶界面方面，應注重優化，設計直觀且易用的界面，提供豐富的檢索選項與過濾條件，支持用戶精準檢索，同時確保界面具備良好的響應速度，增強用戶體驗。引入自然語言處理技術，實現用戶輸入的智能解析與自動補全，降低檢索門檻。定期評估與改進多模態檔案一體化智能檢索系統，引入新技術與算法，提升檢索效率與準確性，緊跟行業動態與技術發展趨勢，及時調整與優化系統功能設計，滿足企業的實際需求。通過持續的迭代升級，企業能不斷提升系統性能與用戶體驗，推動檔案信息管理向智能化、高效化穩步發展。

（四）深化檔案數據挖掘與知識圖譜構建

企業需要對檔案數據進行全面而深入的預處理，包括數據清洗、格式統一、缺失值填充等，以確保數據質量。借助大模型技術中的NLP與計算機視覺（CV）模塊，對文本、圖像等多模態數據進行特征提取，此階段深度學習方法如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變種長短時記憶網絡（LSTM）、Transformer等扮演著核心角色，可實現特征的自動化提取與高效表征。構建基于大模型的檔案數據挖掘模型，采用監督學習、無監督學習或強化學習策略，深入挖掘檔案數據中的潛在規律、關聯及模式，為知識圖譜的構建提供豐富的語義基礎。同時，遷移學習技術被應用于將已訓練模型的知識遷移至新檔案數據，提升挖掘效率與精準度。

基于挖掘得到的語義信息，通過本體論（O n t o l o g y）與語義網（Semantic Web）技術定義實體、屬性及關系等基本概念，利用實體識別、關系抽取等NLP技術，將檔案數據的關鍵信息映射到知識圖譜中，形成節點與邊的關聯網絡。借助知識圖譜的推理能力，如基于規則的推理與基于圖的推理，挖掘檔案數據中的隱含知識，豐富圖譜內容。為確保知識圖譜的實用性與可維護性，要評估其完整性、準確性及一致性，不斷優化圖譜結構，提升知識表示質量，隨著檔案數據的持續更新，定期進行增量更新，確保圖譜的時效性與準確性。

五、結語

大模型技術在企業檔案多模態信息管理中的應用具有重要意義。通過構建檔案專屬定制大模型、實現檔案自動整理與分類、開發多模態檔案一體化智能檢索系統及深化檔案數據挖掘與知識圖譜構建，企業能顯著提升檔案管理效率，實現檔案信息的快速檢索與高效利用。未來，隨著大模型技術的不斷發展，其在企業檔案信息管理中的應用將更加廣泛，為企業決策提供有力支持，推動檔案管理朝智能化、高效化方向邁進。

參考文獻：

[1]崔浩男，潘潔敏.記憶建構視角下多模態檔案資源融合開發模式研究[J].檔案學研究，2023（03）：96-103.

[2]江檳伊，房小可.影像檔案多模態檢索模型框架構建[J].北京檔案，2023（07）：29-31.

[3]牛力，展超凡，高晨翔，等.人物事件導向的多模態檔案資源知識聚合模式研究[J].檔案學通訊，2021（04）：36-44.

[4]劉麗華.檔案管理中文本數據的增量多模態聚類方法[J].重慶大學學報，2022（05）：147-156.