對(duì)話式大模型賦能智慧圖書館信息檢索研究

中圖分類號(hào)：G250.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-1588（2025）04-0078-04

1背景

在數(shù)字化信息服務(wù)體系中，圖書館信息檢索作為人們獲取知識(shí)資源的重要路徑，其技術(shù)演進(jìn)始終與人工智能的發(fā)展緊密相關(guān)。傳統(tǒng)信息檢索系統(tǒng)依托自然語(yǔ)言處理技術(shù)（NLP）實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)功能，即通過(guò)解析用戶以自然語(yǔ)言構(gòu)成的查詢請(qǐng)求，系統(tǒng)運(yùn)用詞性標(biāo)注、語(yǔ)義分析等手段處理海量文檔中的非結(jié)構(gòu)化文本，最終輸出相關(guān)性匹配結(jié)果，滿足用戶信息需求[1]。自然語(yǔ)言處理技術(shù)作為銜接人機(jī)交互的關(guān)鍵技術(shù)，不僅承擔(dān)著計(jì)算機(jī)理解人類語(yǔ)言的核心使命，更是現(xiàn)代檢索系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義化處理的技術(shù)基石。

然而，隨著數(shù)字資源呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，傳統(tǒng)檢索模式面臨多重挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)在人工智能進(jìn)入大模型時(shí)代后迎來(lái)了應(yīng)對(duì)契機(jī)，以ChatGPT為代表的對(duì)話式大語(yǔ)言模型通過(guò)千億級(jí)參數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與海量文本預(yù)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了上下文感知、意圖推理和生成式交互的能力飛躍，開創(chuàng)了信息檢索技術(shù)變革的新時(shí)代[2]。此類模型不僅創(chuàng)新性地將檢索過(guò)程轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)對(duì)話范式，更通過(guò)端到端的語(yǔ)義理解進(jìn)一步賦能自然語(yǔ)言處理技術(shù)，為智慧圖書館構(gòu)建“精準(zhǔn)化 + 個(gè)性化 + 智能化”的三維檢索服務(wù)體系提供了全新可能。

2大型語(yǔ)言模型與對(duì)話式大模型概述

在人工智能領(lǐng)域，大模型是指具有龐大參數(shù)和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的人工智能模型。這些大模型通?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)算法，處理和生成如文本、音頻、圖像等各種形式的數(shù)據(jù)，因此被廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別與合成、計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別等方面。大模型中的大型語(yǔ)言模型（LIM）與對(duì)話式大模型更是圖書館信息檢索的革新點(diǎn)，這兩種模型為智慧圖書館信息檢索系統(tǒng)的創(chuàng)新奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。

2.1大型語(yǔ)言模型

大型語(yǔ)言模型也稱大語(yǔ)言模型，是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)大模型，其核心特征在于擁有龐大的參數(shù)規(guī)模，通常包含數(shù)千億參數(shù)[3]。這些參數(shù)本質(zhì)上是模型通過(guò)海量文本訓(xùn)練學(xué)習(xí)到的語(yǔ)言規(guī)律和世界知識(shí)。研究表明，模型性能與參數(shù)規(guī)模呈顯著正相關(guān)：參數(shù)量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)使模型能夠捕捉更復(fù)雜的語(yǔ)言模式，從而在語(yǔ)義理解（如歧義消解、情感分析）和文本生成（如邏輯推理、創(chuàng)意寫作）任務(wù)中實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展。

大語(yǔ)言模型的核心目標(biāo)是理解和生成自然語(yǔ)言。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，大語(yǔ)言模型通過(guò)海量文本學(xué)習(xí)構(gòu)建多層級(jí)語(yǔ)言認(rèn)知體系，其技術(shù)實(shí)現(xiàn)主要依托三大核心功能：一是語(yǔ)言理解。大語(yǔ)言模型可以理解各種語(yǔ)言在語(yǔ)義和結(jié)構(gòu)等方面的細(xì)微差別，從而在理解文本語(yǔ)義方面表現(xiàn)出色。二是文本生成。無(wú)論是回答問(wèn)題還是創(chuàng)作文本，大語(yǔ)言模型都能夠生成連貫且與上下文相關(guān)的文本，表現(xiàn)出酷似人類寫作的非凡能力。三是任務(wù)自動(dòng)化。大語(yǔ)言模型可以自動(dòng)化執(zhí)行機(jī)器翻譯、情感分析、內(nèi)容生成等各種語(yǔ)言任務(wù)。

2.2 對(duì)話式大模型

對(duì)話式大模型是一種擅長(zhǎng)理解和生成自然語(yǔ)言文本，并通過(guò)對(duì)話形式與其他主體交互的大語(yǔ)言模型[4]。為達(dá)到對(duì)話式的交互效果，對(duì)話式大模型先通過(guò)學(xué)習(xí)海量對(duì)話數(shù)據(jù)掌握語(yǔ)言規(guī)則和對(duì)話技巧，然后實(shí)時(shí)解析前輪對(duì)話以維持話題連貫性，最后結(jié)合人類交流習(xí)慣優(yōu)化回答方式，實(shí)現(xiàn)銜接自然且語(yǔ)氣擬人的對(duì)話效果。

對(duì)話式大模型在全球范圍內(nèi)得到持續(xù)關(guān)注和研發(fā)，如OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini、臉書的LLaMA等。這些具備強(qiáng)大自然語(yǔ)言處理能力的對(duì)話式大模型都有如下特點(diǎn)：一是參數(shù)規(guī)模大。模型建立在大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)之上，具有海量的參數(shù)，能夠捕捉語(yǔ)言中復(fù)雜的細(xì)節(jié)。二是語(yǔ)言理解能力強(qiáng)。模型配備了復(fù)雜的算法以理解人類語(yǔ)言，包括語(yǔ)義、句法結(jié)構(gòu)甚至情感上的細(xì)微差別。三是情境意識(shí)強(qiáng)。模型能夠在多輪對(duì)話中時(shí)刻保持語(yǔ)境，生成與對(duì)話相關(guān)的回答。四是生成質(zhì)量高。模型短時(shí)間內(nèi)生成的回答不但語(yǔ)法正確，而且形式與人類生成的文本極為相似。五是適應(yīng)領(lǐng)域廣。模型可以針對(duì)特定領(lǐng)域或任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，提高其在特定領(lǐng)域的適應(yīng)性。

綜上，大型語(yǔ)言模型為對(duì)話式大模型提供了強(qiáng)大的語(yǔ)言處理基礎(chǔ)，而對(duì)話式大模型則在大型語(yǔ)言模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步強(qiáng)化了對(duì)話交互能力，二者共同推動(dòng)了自然語(yǔ)言處理技術(shù)在圖書館信息檢索領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展

3對(duì)話式大模型賦能自然語(yǔ)言處理技術(shù)的路徑

用戶基于圖書檢索場(chǎng)景與ChatGPT對(duì)話，對(duì)話式大模型不僅能精準(zhǔn)理解用戶的檢索內(nèi)容，還可以給出英語(yǔ)、漢語(yǔ)兩種不同語(yǔ)言的回復(fù)。在接收到用戶更加細(xì)化的要求后，ChatGPT會(huì)依據(jù)其中的關(guān)鍵詞給出更加精確的推薦，甚至運(yùn)用擬人化的語(yǔ)句，如“不好意思”“現(xiàn)在我明白了”等照顧用戶的情緒，展現(xiàn)出強(qiáng)大的語(yǔ)言理解與生成能力。這些功能的實(shí)現(xiàn)本質(zhì)上依托自然語(yǔ)言處理技術(shù)的突破性進(jìn)展，特別是在多語(yǔ)言處理、語(yǔ)義理解與人機(jī)交互等維度展現(xiàn)出顯著的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。鑒于此，本研究將從機(jī)器翻譯、信息抽取、情感分析等技術(shù)層面探究自然語(yǔ)言處理在對(duì)話式大模型中的革新路徑，以期為對(duì)話式大模型賦能智慧圖書館信息檢索提供參考。

3.1 機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將自然語(yǔ)言文本自動(dòng)從一種語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為另一種語(yǔ)言的技術(shù)。作為自然語(yǔ)言處理的技術(shù)基石，機(jī)器翻譯旨在減少人工翻譯的負(fù)擔(dān)、提高跨語(yǔ)言交流的效率。對(duì)話式大模型賦能機(jī)器翻譯的路徑主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是提高機(jī)器翻譯的質(zhì)量。對(duì)話式大模型通過(guò)在大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)豐富的語(yǔ)言知識(shí)，從而能夠充分解讀復(fù)雜語(yǔ)句的語(yǔ)義信息，顯著提高翻譯質(zhì)量。二是保證機(jī)器翻譯的連貫性。對(duì)話式大模型具有強(qiáng)大的記憶能力，能夠在翻譯過(guò)程中回顧前輪問(wèn)答，保證翻譯結(jié)果的連貫性。

3.2 信息抽取

信息抽取是從自然語(yǔ)言文本中抽取特定信息，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)輸出的文本處理方式。作為自然語(yǔ)言處理的核心技術(shù)，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(jié)構(gòu)化的用戶查詢數(shù)據(jù)中識(shí)別并提取出人物、關(guān)系、事件等信息，并將這些信息以結(jié)構(gòu)化的形式（如表格、數(shù)據(jù)庫(kù)）反饋給用戶。對(duì)話式大模型賦能信息抽取的路徑具體體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是提升信息抽取的準(zhǔn)確性。對(duì)話式大模型通過(guò)在大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，捕獲豐富的語(yǔ)義和語(yǔ)法信息，從而可以更準(zhǔn)確地識(shí)別文本中的人物、關(guān)系、事件等信息，提升信息抽取的準(zhǔn)確性。二是擴(kuò)展信息抽取的應(yīng)用場(chǎng)景。對(duì)話式大模型不僅能夠處理標(biāo)準(zhǔn)的文本數(shù)據(jù)，還可與其他技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)形式的信息抽取，如與圖像識(shí)別技術(shù)結(jié)合可從圖像中提取與文本相關(guān)的信息，從而擴(kuò)展信息抽取的應(yīng)用場(chǎng)景。

3.3 情感分析

情感分析是對(duì)帶有情感色彩的主觀性文本進(jìn)行分析、處理、歸納和推理。作為自然語(yǔ)言處理的輔助技術(shù)，情感分析旨在通過(guò)信息檢索中的評(píng)論和回復(fù)對(duì)用戶進(jìn)行情感判斷。具體而言，情感分析通過(guò)對(duì)評(píng)論和回復(fù)的識(shí)別判斷用戶表達(dá)的意見(jiàn)是積極、中性抑或消極的，進(jìn)而讓工作人員了解用戶對(duì)圖書館服務(wù)的態(tài)度，以便做出令他們滿意的改進(jìn)。對(duì)話式大模型賦能情感分析的路徑主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是提升情感分析的準(zhǔn)確性。對(duì)話式大模型通過(guò)在大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，識(shí)別文本中豐富的信息并捕捉其中隱含的情感，從而準(zhǔn)確理解文本中的情感傾向，提升情感分析的準(zhǔn)確性。二是支持多輪對(duì)話的情感分析。對(duì)話式大模型擅長(zhǎng)處理多輪對(duì)話場(chǎng)景，并能對(duì)用戶在每輪對(duì)話中的情感進(jìn)行分析。在多輪對(duì)話中，對(duì)話式大模型能夠記憶每一輪對(duì)話的用戶情感并捕捉用戶的情感變化，據(jù)此得到更實(shí)時(shí)的用戶情感。

4對(duì)話式大模型賦能圖書館信息檢索系統(tǒng)的方式

圖書館的信息檢索起源于咨詢和索引，20世紀(jì)50年代前后主要通過(guò)卡片、目錄、索引等手工檢索方式進(jìn)行信息檢索[5]；隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，50年代末出現(xiàn)了基于計(jì)算機(jī)的信息檢索系統(tǒng)；隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展，70年代出現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)庫(kù)的信息檢索系統(tǒng)；80年代以后，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和搜索引擎技術(shù)的發(fā)展，圖書館的信息檢索進(jìn)入了一個(gè)新的階段。近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，對(duì)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(wù)。

本研究在對(duì)話式大模型賦能自然語(yǔ)言處理技術(shù)的理論基礎(chǔ)上，構(gòu)建了對(duì)話式大模型賦能智慧圖書館信息檢索系統(tǒng)的原理示意圖，嘗試從多種語(yǔ)言精確檢索、多輪問(wèn)答與智能交互、個(gè)性化服務(wù)與及時(shí)反饋等方面探索對(duì)話式大模型賦能智慧圖書館信息檢索系統(tǒng)的方式，詳見(jiàn)圖1。

4.1多種語(yǔ)言精確檢索

對(duì)話式大模型基于自然語(yǔ)言處理中的機(jī)器翻譯技術(shù)能夠理解和處理多種語(yǔ)言。具體而言，對(duì)話式大模型在接收到不同語(yǔ)言的查詢請(qǐng)求后，會(huì)將查詢文本轉(zhuǎn)換為內(nèi)部統(tǒng)一語(yǔ)言，進(jìn)而分析不同語(yǔ)言的查詢語(yǔ)義。這種基于機(jī)器翻譯的多語(yǔ)言檢索打破了傳統(tǒng)圖書館信息檢索系統(tǒng)中單一語(yǔ)言的限制，使用戶能夠更加方便地獲取全球范圍內(nèi)的信息資源。同時(shí)，對(duì)話式大模型能夠利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)中的信息抽取功能提取查詢語(yǔ)義，并將查詢語(yǔ)義與數(shù)據(jù)庫(kù)中的資源進(jìn)行匹配，從而實(shí)現(xiàn)精確檢索。相較于傳統(tǒng)圖書館信息檢索系統(tǒng)基于關(guān)鍵詞的檢索方式，上述基于語(yǔ)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(duì)復(fù)雜語(yǔ)義、同義詞、一詞多義等情況時(shí)精準(zhǔn)高效地匹配相關(guān)信息，實(shí)現(xiàn)智慧圖書館的多種語(yǔ)言精確檢索。

4.2多輪問(wèn)答與智能交互

對(duì)話式大模型具備強(qiáng)大的記憶能力，并能保持前文信息與語(yǔ)境，因此用戶可在長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)與大模型進(jìn)行多輪對(duì)話，無(wú)須每次查詢都重新發(fā)起對(duì)話。這種持續(xù)對(duì)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(yàn)。同時(shí)，在多輪問(wèn)答過(guò)程中，對(duì)話式大模型可以根據(jù)前輪問(wèn)答和用戶反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整自己的回答內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)信息檢索過(guò)程中的智能交互功能。具體而言，對(duì)話式大模型能夠借助自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制分析用戶在多輪問(wèn)答中的反饋數(shù)據(jù)，以此調(diào)整回答策略，從而更好地滿足用戶的需求。

4.3個(gè)性化服務(wù)與及時(shí)反饋

對(duì)話式大模型憑借強(qiáng)大的記憶功能，可以根據(jù)用戶的查詢歷史構(gòu)建用戶畫像，進(jìn)而為用戶提供個(gè)性化的建議。例如，在圖書檢索場(chǎng)景中，對(duì)話式大模型可以根據(jù)用戶的查詢歷史構(gòu)建用戶畫像，以此提供個(gè)性化的書籍推薦和閱讀計(jì)劃。同時(shí)，基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)中的情感分析功能，對(duì)話式大模型具備情感識(shí)別功能，能準(zhǔn)確判斷用戶情緒并給予及時(shí)回應(yīng)，使圖書館的信息檢索服務(wù)更加人性化。例如，當(dāng)用戶對(duì)圖書搜索結(jié)果表達(dá)出不滿等負(fù)面情緒時(shí)，對(duì)話式大模型能夠及時(shí)予以安撫并提供解決方案，重新生成回答或引導(dǎo)用戶補(bǔ)充內(nèi)容，從而提高用戶滿意度。

5結(jié)語(yǔ)

以ChatGPT為代表的對(duì)話式大模型在當(dāng)下人工智能領(lǐng)域大放異彩，為智慧圖書館信息檢索建設(shè)提供了前所未有的助力。隨著人工智能的發(fā)展，對(duì)話式大模型通過(guò)不斷優(yōu)化算法、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)等方式持續(xù)提升各項(xiàng)性能，從而不斷提升圖書館的智能化與個(gè)性化服務(wù)水平。同時(shí)，人工智能的快速發(fā)展也導(dǎo)致出現(xiàn)了許多問(wèn)題，尤其是在圖書館這種具有豐富文化內(nèi)涵的知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)中，人工智能使用不當(dāng)有可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)不安全、技術(shù)不穩(wěn)定以及用戶隱私泄露等問(wèn)題[7]。因此，只有深入了解人工智能技術(shù)的原理，智慧圖書館才能在建設(shè)中同步完善數(shù)據(jù)安全機(jī)制，最大限度實(shí)現(xiàn)人工智能的賦能價(jià)值。

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（編校：徐黎娟）