昌平區檔案館本地化部署DeepSeek大模型的工作實踐與思考

在信息技術革命性爆發的當下，檔案領域擁有海量異構的檔案數據并面臨著智能化治理與深度挖掘的挑戰。深度求索(DeepSeek)大語言模型憑借其卓越的語義解析與推理能力，為檔案數據資源深度挖掘與開發利用提供了創新路徑。作為全區檔案保管與利用中心，以數字檔案館建設為依托，率先開展DeepSeek大模型本地部署實踐，著力構建智能化檔案服務新體系。本文基于實踐，探索性地解構大語言模型部署的實踐路徑，揭示技術落地后的效能提升機制、關鍵瓶頸突破策略及創新應用思考，為數字檔案館智能化轉型提供可參考的實施路徑。

一、DeepSeek大模型應用基本情況

從當前館藏檔案管理系統基礎軟硬件環境實際出發，選擇了DeepSeekR1版本進行本地化部署。DeepSeekR1作為DeepSeek系列大模型的全新一代，通過海量多模態數據訓練，具備卓越的跨模態語義理解與生成能力，在各類應用場景中可提供強大的AI能力支撐，為檔案管理領域的智能化轉型提供有力支持。

在DeepSeek大模型部署前，已在數字檔案館建設中完成了多模態大模型技術的落地應用，成功開發了開放檔案智能輔助鑒定、檔案智慧編研、檔案自動著錄、檔案多模態檢索等功能模塊。這些智能應用系統模塊的有效運行，開啟了檔案管理智能化轉型的序幕。隨著DeepSeek大模型的正式部署，昌平區檔案事業智能化發展又得到了進一步推動。

一是基于本地化部署的DeepSeek大模型構建智能問答系統，并結合本地知識庫實現檔案業務問答服務的智能化轉型。該系統打破傳統關鍵詞檢索局限，支持自然語言交互，自動解析用戶深層需求，秒級關聯檔案中的政策文件、會議紀要等，生成結構化對比分析報告。實踐數據顯示，其具備響應速度快與準確率高的優勢，尤其在用戶咨詢意圖解析方面表現突出。針對高頻重復性業務場景，系統展現出顯著的效率提升價值。該智能化應用為檔案服務功能的延伸拓展構建了可持續演進的技術框架。

二是基于館藏檔案數據邏輯構建分類知識庫體系。在推進數字檔案館建設過程中，通過引入智能OCR識別技術對館藏檔案實施全文提取，同步完成全部數字化副本的雙層PDF格式轉換，成功構建館藏檔案實體一目錄一檔案原文一元數據多維統一的數據資源庫，檔案數據化率達100 % 。該標準化數據資源庫為DeepSeek大模型提供知識支撐。在部署DeepSeek大模型后，系統可通過本體建模技術實現多維數據特征提取，支持按全宗歸屬、業務屬性、事件關聯等多維度特征構建專題數據庫，這將為構建具備時空交叉分析能力的智慧檔案系統提供可量化的數據基礎。

三是為數字檔案館智能應用的迭代升級提供優化技術支撐。DeepSeek大模型部署前，以現有應用為藍本，在數字檔案館建設上已完成線上功能開發，在檔案利用、開放鑒定、編研等核心業務環節引入了其他大模型。DeepSeek大模型部署后，將借助其強大的自然語言分析與邏輯推理能力，推動檔案管理從要素歸集向知識生產躍遷，為

（欄目編輯：董鳳鳳）

數字檔案館在數據存儲集約化、鑒定智能化、編研智慧化、利用場景化的四維升級提供實踐范式，確立“數據驅動、智治賦能\"的應用發展方向。

二、大模型應用的經驗與總結

在信息技術與檔案事業深度融合的浪潮中，將DeepSeek等大模型技術深度融入檔案治理體系，實現管理能效、服務質效、安全成效的立體化提升，同步推動人力成本、差錯概率、利用門檻的突破性下降，助力數字時代昌平區檔案事業的轉型升級。

一是智能引擎激活管理效能。管理效能的革新始于技術對傳統流程的解構重塑。基于深度學習的語義解析系統，使海量檔案擺脫人工分類的局限，突破傳統人工處理的效率瓶頸。智能分類功能可精準識別檔案內容特征，讓沉睡的檔案資源轉化為可即時調取的動態知識庫。在技術賦能下，檔案管理正從勞動密集型操作轉向智慧化決策。

二是數字轉型重構服務體系。AI技術的深度應用催生了“智慧服務\"新生態，服務質效的蛻變體現在“人本化\"服務生態的重構上。系統以自然對話消解專業檢索門檻，智能推送功能將被動查詢轉為精準服務，以自然對話方式、個性化推薦算法精準捕捉用戶需求，變“被動查檔”為“主動推送”。技術不僅延伸了服務時空維度，更通過自然交互、無障礙設計等創新，讓檔案資源平等惠及各類群體，彰顯檔案公共文化服務的溫度與包容。

三是雙輪驅動筑牢安全根基。技術創新與制度創新的雙輪驅動，有效提升了檔案信息安全效能。智能篩密系統為數字檔案加上“動態密碼鎖”，在檔案數字化過程中實現涉密內容的智能識別與分級管控。數字認證技術則為每份檔案刻下不可篡改的“數字指紋”；建立檔案數據動態權限管理體系、容災備份規范及“技術一制度”反饋優化機制，動態調整安全策略，確保技術應用的合規性與適配性，實現制度體系與技術發展的同步迭代。這種“技管結合\"的防護模式，既筑高了數據安全堤壩，又建立起覆蓋全生命周期的信任機制。

四是降本增效釋放創新紅利。智能化轉型帶來的不僅是效率變革，更是價值創造模式的升級。重復性勞動的大規模自動化替代，顯著釋放了專業人才的核心價值。從檔案著錄到庫房巡檢，智能系統承擔了基礎性、程序性工作，使檔案工作者得以聚焦于知識挖掘、編研開發等創造性領域，推動人力資源配置從“勞動密集型\"向“智力密集型\"轉變。人工智能的精準性與穩定性有效消解了人為操作的不確定性。在檔案數字化加工、出入庫核驗等關鍵環節，智能質檢系統通過多維度交叉驗證，將操作誤差控制在極低的水平，構建起覆蓋檔案數據質量控制的閉環。

三、DeepSeek大模型部署實踐對檔案管理工作的啟示

通過本地化部署DeepSeek大模型，顯著提升了檔案數據的挖掘效能，為檔案數據資源的價值釋放注入了新動能。但在此過程中，仍需突破數據安全管控、應用優化等問題，以實現智能化升級的可持續發展。

(一)DeepSeek大模型對檔案工作的正面影響

DeepSeek大模型在檔案系統上的應用本質上是一次技術邏輯與檔案邏輯的有效融合。通過構建“數據筑基一場景驅動一生態協同\"的實施路徑，既注重底層數據的結構化治理，又強調業務場景的精準適配，更在技術應用中始終堅守檔案工作的本質屬性。這種“以智提效”而非“唯智是從”的價值取向，為人工智能時代檔案管理劃定了價值邊界與技術紅線。

一是促進館藏數據的深度挖掘。通過對檔案數據的深度挖掘和分析，DeepSeek大模型可以發現隱藏在數據背后的有價值信息，為檔案管理和利用提供新的視角與思路；通過自然語言處理技術實現了非結構化檔案的語義解析與知識抽取，且多模態分析框架支持文本、圖像等跨模態關聯，促進隱性知識發現。該技術架構通過“數據一知識\"轉化路徑，驅動檔案治理從基礎信息管理向知識服務范式轉型，為檔案數據的深度開發提供智能化支撐。

二是可實現檔案智能全生命周期管理。從檔案的接收、整理、鑒定、保管到利用等各個環節，DeepSeek大模型都可以提供智能化支持。在接收環節，可通過自動識別和分類等技術，實現對檔案的快速接收；在整理環節，可支持檔案的智能分類、編號和組卷等功能；在鑒定環節，可通過分析檔案的關鍵詞、歷史價值、利用頻率等信息，為鑒定人員提供科學的鑒定依據；在保管環節，可通過監測檔案庫房的環境參數等信息，確保檔案的保存狀況良好；在利用環節，可通過智能檢索、推薦等功能，為用戶提供更加便捷、安全的檔案利用服務。

三是促使工作流程的優化。DeepSeek大模型的應用可使檔案管理的業務流程更加合理。傳統的檔案管理流程往往依賴于人工操作和經驗判斷，存在效率低下、錯誤率高等問題。而DeepSeek大模型可以通過自動化、智能化的方式處理大量重復性、煩瑣性的工作，從而減輕檔案管理人員的工作負擔，提高工作效率。最具代表性的是檔案鑒定過程，DeepSeek大模型可以根據預設的規則和標準對檔案進行初步篩選和評估，為鑒定人員提供鑒定參考依據。

（二）DeepSeek大模型部署后面臨的問題

檔案工作是一項長期的系統性工作，需要長期積累且內容繁雜。雖然DeepSeek大模型的部署能在很大程度上提升檔案數據處理能力，優化各業務環節，提升數字化、智能化水平，但不可忽視的是，DeepSeek大模型部署并應用后，也會帶來一些問題。

一是安全問題。DeepSeek大模型本身可能存在安全漏洞或缺陷，容易被攻擊者用來進行非法操作。DeepSeek大模型在處理檔案數據時可能泄露敏感信息或被篡改。其在與其他系統或設備進行交互時可能受到惡意攻擊或干擾等。與DeepSeek大模型相關的高性能服務器和算力卡等硬件設備一旦出現故障，也可能會導致整個檔案管理系統的癱瘓，影響檔案數據的正常利用。

二是敏感信息問題。DeepSeek大模型在檔案管理和利用環節的應用中，可能涉及一些涉密和敏感信息。一旦這些信息被泄露，會對國家安全、集體權益、個人隱私帶來損害，或者帶來法律糾紛。

三是模型幻覺問題。幻覺問題是指DeepSeek大模型在處理數據時可能產生錯誤或誤導性的結果。由于DeepSeek是通用大模型，基于深度學習的算法進行訓練，其輸出結果受到訓練數據和模型結構等因素的影響，因此可能存在不確定性。

（三)DeepSeek大模型優化應用的解決方案

一是增加安全舉措。第一，提高DeepSeek大模型的安全防護能力。通過技術強化、訪問控制等手段保護數據安全；對DeepSeek大模型進行定期的安全檢查和漏洞掃描，及時發現并修復安全漏洞；強化數據備份和恢復機制，確保在數據丟失或系統崩潰時能夠及時恢復。第二，加強網絡安全防護。采用防火墻、入侵檢測系統等網絡安全設備和技術手段，防止外部攻擊和惡意干擾；對檔案的網絡環境進行定期的安全評估和測試，及時發現并解決網絡安全問題。第三，強化人員培訓和管理。對檔案管理人員進行安全意識和技能培訓，提高其防范安全風險的能力。

二是完善數據保護措施。第一，對檔案數據進行脫敏處理。將敏感信息替換為匿名標識或加密處理，確保DeepSeek大模型在數據處理過程中隔離涉密和敏感信息。第二，加強對DeepSeek大模型訪問權限的管理。確保只有授權人員才能訪問和處理檔案數據，并定期對訪問權限進行審查和更新。第三，建立完善的數據保護政策和流程。明確數據使用、存儲和流動等方面的規定，確保數據得到充分保護。

三是優化模型性能。第一，對封裝大模型的邏輯進行反復驗證，確保DeepSeek大模型在處理各種類型的數據時都能保持準確性和穩定性。第二，持續優化應用邏輯。針對使用中發現的問題和建議，不斷優化模型性能，使其提供更穩定的線上功能。第三，引入多種技術手段進行輔助判斷。例如，可以結合傳統檢索方法和技術手段對DeepSeek大模型的輸出結果進行驗證和補充；利用多維度知識庫等方式對DeepSeek大模型的處理結果進行輔助判斷和解釋等。

四、DeepSeek大模型應用場景展望

DeepSeek大模型通過全流程應用，可覆蓋檔案館“收、管、存、用\"各業務環節，尤其在檔案編研、開放鑒定與利用等核心場景中，展現出顯著的技術賦能優勢。

(一)檔案編研功能的深度應用

一是智能化選題與策劃。在檔案編研過程中，選題與策劃是至關重要的業務環節。雖然在智慧編研模塊已融入其他大模型應用，但其在選題與策劃方面的優勢不明顯。DeepSeek大模型可發揮其強大的推理能力，通過分析檔案數據的主題分布、關聯關系等信息，為編研人員提供智能選題建議。例如，DeepSeek大模型可以識別出檔案數據中頻繁出現的主題詞或研究空白點，為編研人員提供新的研究方向和思路。同時，通過交互，

DeepSeek大模型還可以根據用戶的需求和興趣等信息，為編研人員提供個性化的選題策劃功能。

二是內容的智能生成與編輯。內容是編研的核心，計劃利用部署后的DeepSeek大模型強大的內容生成與編輯能力，進行編研內容與編輯功能的優化升級。在檔案編研過程中，DeepSeek大模型可以根據編輯意識預設框架并自動生成編研內容；還可以對已有的編研內容進行智能編輯和優化處理，如進行自動校對、潤色、排版等操作。這種智能內容生成與編輯能力將大大提高檔案編研的效率和質量。

三是智能化成果的產生和推廣。檔案編研的主要目的是產生成果并進行宣傳推廣，這也是編研業務的重要內容之一。當前的編研成果形式多以靜態文本成冊和展覽見長，而DeepSeek大模型可以通過多種方式對編研成果進行智能展示和推廣。例如，DeepSeek大模型可以將編研成果轉化為電子書、音頻、視頻等多種形式，利用數字檔案館搭建的互聯網應用平臺（昌平檔案信息網、“昌平檔案”公眾號等）進行展示和傳播。

（二）檔案開放鑒定功能的深度應用

一是智能鑒定標準的制定。檔案開放鑒定是檔案管理中的重要業務之一。將依托數字檔案館館藏檔案智能開放鑒定模塊，利用DeepSeek大模型分析相關法律法規、政策文件及行業標準等，優化升級當前鑒定邏輯，為制定智能鑒定標準提供更有力的支持。例如，DeepSeek大模型可以識別出不同類型檔案的開放和限制條件等信息，并根據這些信息為檔案館制定具體的鑒定標準提供參考依據。

二是智能鑒定流程的優化。傳統的檔案開放鑒定流程往往依賴于人工操作和經驗判斷，存在效率低下、錯誤率高等問題。作為數字檔案館建設項目中的大模型應用成果之一，智能輔助開放鑒定能夠為鑒定人員提供智能化控制標識參考，而DeepSeek大模型可以通過自動化、智能化的方式進一步優化這一流程。例如，DeepSeek大模型可以對檔案數據進行初步篩選和評估，并根據預設的規則和標準對檔案進行自動分類和標記；同時，DeepSeek大模型還可以對鑒定人員的操作進行實時監控和反饋，確保鑒定工作的準確性和效率。

（三）檔案利用功能的深度應用

一是檔案利用的個性化服務模式。DeepSeek大模型可以通過分析利用人員的查詢歷史、操作偏好等特征，結合館藏數據特征，為查檔過程進行個性化定制，形成個性化的創新服務模式。例如，Deep-Seek大模型可以根據用戶的需求和興趣為其推薦相關的檔案資源或專題數據庫；還可以根據使用者的反饋和意見不斷優化服務內容與方式，提升用戶體驗。

二是跨門類檔案數據的再生產。以為例，檔案數據以全宗分類較為常見，檔案內容數據組織較為分散，結構化利用的情形有待加強。檔案館可以利用DeepSeek大模型對檔案數據進行分類、標簽化等處理，形成結構化的知識庫；然后，通過知識再生產引擎對這些知識庫進行深度挖掘和分析，提取出有價值的知識點和信息點；最后，將這些知識點和信息點轉化為新的知識產品或服務，如專題研究報告、動態知識圖譜等。

通過超前布局大模型技術，初步實現了檔案管理從“數字化\"向“數智化\"的跨越。通過實踐證明：大模型技術在檔案管理領域具有“三升三降\"的顯著效益一一提升管理能效、提升服務質效、提升安全成效；降低人力成本、降低差錯概率、降低利用門檻。然而，在部署和應用過程中也暴露出了一些潛在隱患，如安全隱患、敏感信息隱患和模型幻覺等。為了保障檔案信息安全和模型穩定運行，將采取一系列措施來解決這些隱患。同時，隨著DeepSeek大模型技術的不斷發展和完善，其在檔案領域的應用前景將更加廣闊。面向未來，將繼續探索技術賦能與文化傳承的共生之道，持續探索技術與業務的深度融合，進一步優化現有系統功能，拓展應用場景，堅持\"數據一算法一服務\"三位一體的智慧檔案“三體\"發展模型，即建立檔案數據動態治理機制，通過持續的知識抽取與圖譜構建，不斷提升數據資源轉化率，打造區域數據生命體；堅持“基礎大模型 領域微調 場景適配\"的技術路線，打造區域算法進化體；緊跟現實需求，開發用戶需求理解準確率更高的服務引擎，打造區域服務智能體，著力建設區域智能治理矩陣，構建起區域檔案智慧聯盟，不斷提升昌平區檔案管理的智能化水平，為北京市檔案事業的發展貢獻更多智慧和力量。

作者單位：北京市