利用生成式人工智能優化圖書館智能咨詢服務的策略分析

一、引言

在互聯網技術的驅動下，圖書館正加速數字化轉型，以應對知識服務變革。[1]傳統咨詢服務雖具備個性化優勢，但在面對高頻次、大規模的咨詢需求時仍存在服務效能較低的瓶頸，尤其在數字化資源激增與用戶需求日趨多元的背景下，固定的人工服務模式難以適應動態變化的需求。因此，如何促進智能咨詢技術服務有效升級，已成為圖書館相關人員廣泛關注的重點議題。

生成式人工智能（Generative AI）依托大規模預訓練模型，通過自然語言處理與深度學習技術，實現個性化文本生成與高效對話交互，顯著提升了圖書館智能咨詢服務的自動化水平。[2]該技術通過持續學習，提升服務精準度與用戶滿意度，已在文獻檢索、資源推薦及常見問題解答等場景中取得顯著成效，為圖書館服務數字化轉型提供了核心驅動力。

盡管生成式人工智能為圖書館智能咨詢服務帶來了發展機遇，但其應用過程中仍面臨數據安全、模型偏差及倫理風險等實踐困境。基于此，本文系統分析生成式人工智能的應用現狀與面臨的挑戰，以此為基礎提出涵蓋服務流程重構、知識體系優化、用戶體驗升級及隱私保障機制建立等的多元優化策略，以期為圖書館智能咨詢服務的升級和發展提供理論支撐和實踐指導。

二、生成式人工智能在圖書館智能咨詢服務中的應用現狀

（一）應用場景

在圖書館智能咨詢服務中，生成式人工智能的應用涵蓋文獻檢索咨詢、館藏資源推薦、常見問題解答等場景，[3]詳情如表1所示。

（二）應用模式

在圖書館智能咨詢服務中，生成式人工智能的應用模式主要有三種形式，分別是聊天機器人服務、智能語音交互服務和知識圖譜輔助服務：

1.聊天機器人服務

聊天機器人服務是生成式人工智能在圖書館中最常見的應用模式。依托人工智能，聊天機器人可以通過自然語言與用戶交互，并提供檢索文獻、資源推薦和常見問題解答等相關服務。例如，清華大學圖書館的智能咨詢機器人“小圖”可依托微信平臺為用戶解答圖書館資源、服務和規定等相關問題，有效提升了咨詢效率和用戶體驗。

2.智能語音交互服務

智能語音交互服務是生成式人工智能在圖書館中的新興應用模式。通過語音識別和自然語言生成技術，用戶能以對話的方式與圖書館系統實時交互并獲取反饋。例如，上海圖書館的智能語音助手“圖小靈”，以語音形式提供館藏查詢、活動預約、常見問題解答等服務，尤其對老年群體更具友好性，顯著提升了服務的包容度與可獲得性。

3.知識圖譜輔助服務

知識圖譜輔助服務是生成式人工智能在圖書館中的高級應用模式。圖書館通過構建領域知識圖譜，可促進生成式人工智能為用戶提供更加精準、更加深入的咨詢服務。例如，北京大學圖書館利用知識圖譜技術構建學術資源相關圖譜，用戶可通過生成式人工智能系統檢索特定課題的研究態勢、作者合作圖譜及相關文獻。這種以知識圖譜為基礎的服務模式，顯著提升了咨詢服務的效率，尤其在跨學科研究領域展現出了獨特優勢。

三、利用生成式人工智能優化圖書館智能咨詢服務的優勢

（一）提升服務效率

生成式人工智能通過構建全天候響應機制與秒級回復系統，顯著提升了圖書館的咨詢服務效率。相較于傳統服務模式，圖書館智能咨詢服務系統支持多用戶并行咨詢與多輪對話精準聚焦，有效減少重復溝通。實證數據顯示，生成式人工智能的應用有效縮減了平均咨詢響應時長，在提升服務效率的同時優化了用戶體驗。

（二）增強服務準確性

生成式人工智能基于自然語言處理與深度學習技術，可通過語義解析與多輪追問機制，顯著提升咨詢服務的精準度。相較于人工咨詢易受館員知識儲備限制及主觀理解偏差的影響，該技術可依托海量數據訓練實現對需求的精準映射，能夠有效規避傳統關鍵詞檢索的語義偏差。例如，在查詢“氣候變化經濟影響研究”時，系統不僅可以自動匹配相關文獻，還可通過交互式對話細化時間跨度或地域范圍等檢索維度，提供高度適配用戶需求的解決方案。

（三）拓展服務內容

生成式人工智能不僅具有傳統咨詢服務的基礎功能，更能通過自然語言生成與知識圖譜技術拓展服務邊界，實現從文獻檢索服務向學術支持服務的躍升。相較于局限于基礎問答的傳統模式，該技術可提供研究趨勢分析、學者合作網絡構建及文獻關聯可視化等深度知識服務。[4]例如，通過交互式檢索解析特定領域的學術動態，顯著增強服務內容的專業性與科學性。

四、利用生成式人工智能優化圖書館智能咨詢服務面臨的挑戰

（一）技術層面

1.數據質量與安全問題

生成式人工智能的應用效果在很大程度上取決于訓練數據的豐富程度與質量水平。圖書館的數據常存在過于分散、格式混亂或完整性不足等問題，容易導致生成式人工智能模型在輸出結果時出現偏差或錯誤。另外，數據安全問題也不容忽視，圖書館數據包含借閱記錄、歷史檢索記錄等重要信息，利用生成式人工智能處理這些信息時可能導致數據泄露或濫用。[5]因此，圖書館在應用生成式人工智能優化智能咨詢服務時要高度重視信息數據的安全性和有效性。

2.模型適配與更新問題

生成式人工智能模型的訓練和應用需根據圖書館的具體需求進行優化調整。圖書館的服務場景多樣且復雜，單一模型難以覆蓋用戶的全部需求（如文獻檢索與資源推薦需采用不同結構的模型及訓練方法），這在一定程度上增加了技術團隊的開發難度。此外，生成式人工智能模型需定期更新以維持效果，但模型升級不僅需要耗費大量算力資源，還可能出現服務中斷或系統不兼容等問題，如何在保障服務連續性的前提下完成模型動態升級，是圖書館在應用生成式人工智能時面臨的另一技術挑戰。

（二）人員層面

1.館員技術能力不足

生成式人工智能的應用需要圖書館員具備較強的信息技術應用能力。[6]當前多數館員主要從事傳統圖書管理業務，對人工智能的相關技術（如模型訓練、數據標注）接觸較少，這在一定程度上限制了生成式人工智能的應用效果。因此，如何提升館員的信息技術應用能力是圖書館在推進數字化轉型過程中亟待解決的問題之一。

2.用戶接受度有待提升

盡管生成式人工智能具有顯著優勢，但其應用成效受用戶接受度影響較大。部分用戶對其服務質量存有疑慮。同時，生成式人工智能在處理復雜問題時可能出現偏差或錯誤，也會導致用戶對其信任度有所降低。因此，如何通過用戶教育與體驗優化提升用戶接受度，是圖書館面臨的另一重要挑戰。

（三）版權與知識產權層面

生成式人工智能在生成內容的過程中可能面臨版權與知識產權風險。[7]例如，在信息檢索、資源推薦方面，生成式人工智能若直接使用和改編受到版權保護的文獻內容，則可能引發版權糾紛，而其生成的推薦列表或答復內容是否納入知識產權范疇，目前尚沒有明確規定。如何規避技術應用過程中存在的版權風險、如何有效完善知識產權保護機制是圖書館亟須深入探討的重要課題。

此外，生成式人工智能的應用還可能涉及倫理道德問題。例如，在用戶數據的使用和保存過程中，如何平衡服務優化和用戶隱私保護之間的關系、[8]如何在技術設計中嵌入深層倫理考量并構建相應監督機制，均是圖書館在應用生成式人工智能過程時亟待解決的關鍵問題。

五、利用生成式人工智能優化圖書館智能咨詢服務的多元策略

（一）優化服務流程

優化服務流程是提高圖書館智能咨詢服務效率和質量的關鍵。首先，圖書館應引入生成式人工智能，構建生成式人工智能和傳統咨詢服務相融合的混合服務模式，如在用戶提出咨詢時，生成式人工智能可快速響應常見問題和簡單請求，疑難復雜問題則由館員人工處理，以此提升服務效率并保證服務質量；其次，需優化生成式人工智能的服務流程，如通過多輪對話設計精準定位用戶需求，借助服務策略反饋機制實時調整服務方案；最后，建立用戶評價機制，基于用戶反饋持續優化服務流程，進一步提升生成式人工智能的服務質量。

（二）健全知識管理體系

1.知識圖譜構建

生成式人工智能需依托知識圖譜理解用戶需求，實現精準服務。圖書館可結合自身館藏資源與用戶需求，構建圖書館領域知識圖譜。以學術資源為例，圖書館可通過知識圖譜關聯文獻、作者、研究機構、研究主題等實體，構建結構化知識網絡，為生成式人工智能的語義理解與數據推理奠定基礎，以提升文獻資源推薦的精準度。

2.知識更新機制

數據的時效性及科學性是影響生成式人工智能應用效果的關鍵。因此，圖書館需積極構建動態知識更新系統，如借助自動化工具定期獲取最新學術成果、用戶行為數據、咨詢記錄等信息，實時補充至知識庫。此外，圖書館還應構建用戶貢獻機制，建立用戶參與渠道，鼓勵用戶補充或修正知識庫內容，確保知識體系的全面性與準確性。通過知識庫的動態更新，生成式人工智能可及時獲取最新知識，進一步提升服務的精準度與時效性。

（三）提升用戶體驗

用戶體驗是衡量圖書館智能咨詢服務質量的關鍵指標。為提升用戶對生成式人工智能的接受度與滿意度，圖書館需從多個維度優化用戶體驗。其一，注重優化互動體驗。圖書館可強化生成式人工智能的操作便捷性與友好性，如通過自然語言對話、語音交互、可視化資源推薦等方式降低使用門檻，提升交互效率。其二，提供個性化服務。生成式人工智能可基于用戶閱讀記錄、興趣標簽、行為數據等信息推薦個性化資源與定制化咨詢服務。其三，加強用戶教育。圖書館可通過定期舉辦技術講座、發布使用指南等方式，幫助用戶深入理解生成式人工智能服務的功能與價值，提升用戶對這一技術的認可度與信任度。

（四）保障安全與隱私

安全隱私保護是圖書館應用生成式人工智能優化智能咨詢服務過程中必須堅守的底線，這直接關系到用戶數據的安全性。[9]為防范用戶數據泄露風險，圖書館需積極采取系統性保障策略，構建健全的隱私安全防護體系。其一，強化數據安全保障措施，綜合運用數據加密、訪問權限控制、數據匿名化等技術手段，對用戶借閱記錄、檢索歷史等信息進行保護，確保數據在采集、存儲、傳輸及使用等各環節的安全性；其二，完善隱私保護機制，如在生成式人工智能處理用戶數據前，通過清晰易懂的告知機制，向用戶明示數據應用場景、處理方式及存儲期限，并依法履行知情同意程序，保障用戶對個人信息的自主控制權；[10]其三，建立動態安全評估機制，定期開展安全漏洞掃描與風險評估，及時發現并解決潛在安全隱患，確保生成式人工智能應用環境的持續穩定與安全。

六、結語

生成式人工智能為圖書館智能咨詢服務的創新注入了新鮮動力，其在文獻檢索、資源推薦及智能問答等服務中的廣泛應用，顯著提升了服務效能與用戶滿意度。然而，其同樣面臨數據質量不穩定、模型更新滯后、用戶接受度有待提升及版權爭議等問題。基于此，本研究從服務流程、知識管理、用戶體驗及隱私保障等維度出發提出解決策略。未來，圖書館需高度重視生成式人工智能在館內日常工作中的重要性，推動智能咨詢服務向著精準化、科學化方向發展，以構建兼具智能內核與人文關懷的新型服務生態。

參考文獻：

[1]謝蓉，王媛.AI賦能閱讀推廣的變革——“AI賦能 寓教于閱：閱讀推廣創新實踐”學術研討會述評[J].圖書館雜志，2025（02）：1-7.

[2]郭亞軍，陳妍辰，梁艷麗，等.人工智能生成視頻技術賦能圖書館知識服務的原理、圖景與進路——以Sora為例[J].圖書館學研究，2025（02）：79-86.

[3]張鵬，劉玉成.生成式人工智能在高校圖書館智慧學科服務中的應用與思考[J].大學圖書情報學刊，2025，43（01）：10-16.

[4]王艷敏.《圖書館協會隱私指南》解讀與思考[J].河南圖書館學刊，2021，41（03）：94-96+102.

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[6]董琳.英國國家圖書館用戶隱私政策修訂給我國的啟示研究[D].遼寧師范大學，2020.

[7]熊琦，張文窈.人工智能生成內容著作權規制的全球趨向與本土路徑[J].知識產權，2024（11）：59-76.

[8]孫宇.媒體融合環境下我國圖書館的營銷策略研究[D].東北師范大學，2018.

[9]何曉琳.健康醫療可穿戴設備數據安全與隱私保護問題研究[D].北京協和醫學院，2017.

[10]張莉梅.業務支撐能力對外開放平臺中的數據隱私保護方案設計與實現[D].北京郵電大學，2015.

（作者簡介：曹慧，女，碩士研究生，郴州職業技術學院，館員，研究方向：圖書館管理；鄧曉瑩，女，本科，湘南幼兒師范高等專科學校，審計師，研究方向：閱讀推廣）

（責任編輯 劉冬楊）