人工智能賦能設備檔案管理：創新路徑、實踐挑戰與應對策略

摘 要：以DeepSeek-R1推理模型為代表的語言大模型作為一個新興技術，已被廣泛應用于不同的場景中。本文將結合設備儀器檔案的特點，分析其在檔案管理實踐中存在的具體問題，采用DeepSeek-R1推理模型，有針對性地優化航空發動機設備檔案的管理模式，提高檔案管理效率，為設備檔案管理工作提供可借鑒的技術方案。

關鍵詞：DeepSeek-R1推理模型；語言大模型；設備檔案

1 引言

1.1 研究背景和意義

人工主導檔案工作耗費人力、時間，易因疏忽產生歸檔、分類、檢索等問題，影響信息時效與準確性，阻礙設備管控，且難以深挖海量數據發揮檔案潛在價值助力決策。Deepseek-R1具有強大的語言處理能力，為設備檔案管理革新。自然語言處理可自動化操作檔案文本，提升管理效率與精準度；機器學習等算法能深度分析設備數據、預測故障，助力企業優化管理、降低故障率、延長壽命；計算機視覺拓展管理維度，提供可視化與狀態監測新途徑[1]。開展基于以Deepseek-R1推理模型為代表的語言大模型人工智能的設備檔案管理研究意義重大。引入該技術可優化流程、提效降本、增強競爭力；推動行業數字化、智能化轉型，促技術創新與理論發展。

1.2 研究現狀

國內近年來人工智能與檔案管理融合研究發展蓬勃。高校與科研院所是理論研究的主力，探討應用模式、算法優化等問題。大型企業、事業單位與檔案館積極實踐，企業引入智能客服方便員工查詢檔案，檔案館用智能安防技術保障檔案安全。但是在技術應用深度上，對復雜檔案的內容理解、跨領域知識融合及深層次挖掘不足，難以滿足用戶多樣與精細需求；跨學科協作方面需多學科知識的支撐，可是學科溝通合作不暢，致技術研發與應用脫節。

1.3 創新點

一是語言大模型應用領域創新。以Deepseek-R1推理模型為代表的語言大模型能夠精準地理解并解析各類自然語言指令。通過對海量文本數據的學習與剖析，運用語言大模型構建一套完善且智能的語言交互體系，直接作用于檔案服務場景之中，為用戶提供更加便捷、高效、智能的檔案服務體驗。二是跨領域協作創新。鑒于人工智能工程涉及計算機科學、數學、行業知識等學科領域，本研究積極探索跨領域協作模式。打破學科壁壘，組建由計算機專家、檔案管理人員、設備工程師等組成的跨學科研究團隊，通過定期交流、協同工作，促進不同領域知識的深度融合。在設備檔案管理系統的設計與開發過程中，充分考慮檔案管理的專業需求、設備運行的技術特點以及以Deepseek-R1推理模型為代表的語言大模型技術的實現能力，有效解決了跨領域協作困難的問題，推動了人工智能技術在設備檔案管理領域的順利落地。三是解決實際問題創新。緊密圍繞設備檔案管理實踐中的痛點問題，利用人工智能的自動化處理能力，實現歸檔清單的自動生成，大大節省了人工創建歸檔清單的時間與精力。引入智能客服系統，由人工智能自動解答供應商關于檔案歸檔的常見問題，極大提高了供應商參與檔案管理的積極性與規范性，切實解決了設備檔案管理中的實際難題，提高了整體管理水平。

2 人工智能技術解析：自然語言處理實現設備檔案管理的變革新引擎

以Deepseek-R1推理模型為代表的語言大模型，作為自然語言處理（NLP）領域的關鍵分支，致力于使計算機能夠理解、解析和生成人類語言，其技術原理涵蓋了語言模型、詞嵌入、詞法分析、句法分析、語義分析等核心要素。語言大模型通過對大量文本數據的學習，構建起詞匯之間的概率關系，能夠預測句子的合理性與流暢性。計算機可以依據前文語境，推測后續可能出現的詞匯，為文本生成與理解提供基礎支撐。詞嵌入技術，如Word2Vec、GloVe等模型，將詞語映射到高維向量空間，使得語義相近的詞匯在向量空間中彼此靠近，讓計算機能夠捕捉到詞語間的細微語義差別，提升文本處理的精準度[2]。NLP技術為用戶提供了便捷、高效的檔案查詢體驗。傳統檢索系統往往只能基于簡單的關鍵詞匹配，檢索結果繁雜且相關性不強。基于NLP的智能檢索引擎，能夠理解用戶輸入的自然語言查詢意圖，匹配關鍵詞，結合語義理解，提供更為精準的檢索結果。輸入“查找近半年來三號生產線關鍵設備的故障維修記錄”，檢索系統能夠迅速解析語義，從海量的檔案中精準篩選出符合條件的記錄，以清晰、有序的方式呈現給用戶，使得檔案信息能夠快速、精準地服務于企業的生產決策與設備維護工作。

3 DeepSeek大模型賦能設備檔案管理的創新實踐

3.1 AI高效賦能：快速形成交付文件清單

當前，設備檔案管理的最大瓶頸在于如何確保設備檔案歸檔的完整性。與傳統的人工管理模式相比，檔案管理人員利用人工智能技術，通過技術協議等輸入，讓大模型自動生成歸檔清單的初稿，經檔案人員審核，可大幅減少人工時間。

3.1.1AI生成交付文件清單的效果分析。快速生成，提升工作效率。在項目交付過程中，常需要花費大量時間梳理交付文件清單。如某設備建設項目交付時，不清楚需要提供哪些詳細的技術文檔和測試報告，只能手動查閱技術協議和合同來整理清單。AI 生成交付文件清單功能，借助先進的Deepseek-R1大語言模型，能夠快速分析項目需求和相關規范，瞬間生成全面的文件清單初稿，可供檔案管理人員修改。精準匹配，降低出錯風險。AI生成交付文件清單運用語義理解和深度學習技術，通過對大量項目案例和標準規范的學習，能夠精準匹配項目的實際情況，為交付文件清單提供精準的內容。針對 “哪些類型的設備需要提供檢測報告”，AI 不僅能列出依法必須提供的強制性檢測報告設備類型，如壓力容器、起重機械等，還能根據行業慣例，列出推薦性檢測報告的設備類型，如工業傳感器、物聯網終端等，準確補充相應的特殊文件要求，確保交付文件的完整性和準確性。減輕工作人員負擔。傳統方式生成交付文件清單時，工作人員需要耗費大量精力在煩瑣的資料查閱和清單整理上。AI 生成交付文件清單功能的應用，能夠自動化完成這些繁重任務，使工作人員能夠將更多精力投入到核心業務中。提升了整體工作效率，改善了工作人員的工作體驗，讓他們能夠更專注于高價值的工作內容。

3.1.2AI生成交付文件清單的應用場景示例。前期準備：大模型存在上下文長度限制，需要處理的輸入文件內容量較大時，直接整體輸入會導致模型無法完整處理。因此，需要將輸入文件進行拆分，然后分次輸入到模型中。為了確保數據的可擴展性以及后續的信息整合與處理工作能夠高效進行，采用json格式輸出，如圖1。AI語言大模型通常會輸出多余的話，比如思維鏈內容，而通過json的嵌套結構，可以靈活地組織和存儲數據，方便根據需求對數據進行整理和修改。

在完成分批輸入以及對應的分批輸出后，將使用python編寫程序來整合這些輸出，最終生成文件交付物清單。通過python 強大的數據處理能力，能夠快速且準確地將分散的輸出內容整合為一個完整、有條理的文件交付物清單。整體流程如圖2。

實際效果：經過python程序整合后，生成包含文件對應技術協議的所在頁碼、階段、歸屬子系統、文件名稱、驗收標準和備注等信息的交付文件清單，如交付文件清單示例表1。

3.1.3AI生成交付文件清單的未來展望。完善AI生成文件清單的功能，如整合能力。通常大型設備項目可能有多個分包合同，有多個技術協議，未來將根據給定的設備子系統分類，將若干技術協議產生的交付文件清單內容自動填入對應的欄目，形成一份整體的交付清單。這將進一步簡化檔案管理人員的工作。

3.2 AI檔案客服：智能方案提升歸檔效率

3.2.1AI檔案客服的效果分析。即時解答，提升歸檔效率。管理者在歸檔工作中常常會遇到不熟悉的文件要求，不清楚需要歸檔哪些文件，通常會向有經驗的人員咨詢具體歸檔內容。而AI檔案客服能夠通過語言大模型的自然語言處理技術，快速響應用戶的疑問，提供清晰的文件定義和具體規定，幫助歸檔人員快速了解相關要求。這種即時響應不僅減少等待時間，還大幅提升歸檔效率。專業知識支持，降低學習成本。AI檔案客服，采用retrieval-Augmented Generation（RAG）檢索增強生成技術，通過大量輸入專業知識，能夠為歸檔人員提供權威、準確的解答。針對“設備招標階段需要歸檔什么文件”這一問題，AI客服不僅可以列出具體的文件清單，還能詳細解釋每份文件的作用和歸檔要求。這種專業化的支持降低了歸檔人員的學習成本，使他們能夠更快上手工作（圖3所示）。減輕檔案管理人員負擔。在傳統歸檔過程中，檔案管理人員需要花費大量時間解答重復性問題，處理基礎性事務。而AI檔案客服的引入，能夠自動化處理這些瑣碎任務，使檔案管理人員能夠將精力集中在更高價值的工作上，如審核復雜文件或優化歸檔流程。這不僅提升了工作效率，還改善了檔案管理人員的工作體驗。

3.2.2AI檔案客服的應用場景示例。前期準備：檔案人員將在設備檔案歸檔過程中有可能遇到的專業知識和問題進行總結積累，提供給AI系統，AI系統通過語言大模型的自然語言處理技術、retrieval-Augmented Generation（RAG）檢索增強生成技術，實現快速響應用戶的疑問，提供清晰的定義解釋（圖4所示）。問題提出：歸檔人員不清楚需要歸檔哪些文件，向AI客服咨詢如“設備招標階段需要歸檔什么文件”。即時解答：AI客服快速響應，列出具體的文件清單（如招標公告、投標文件、評標報告等），并詳細解釋每份文件的作用和歸檔要求。操作指導：AI客服提供標準化的操作指引，幫助歸檔人員快速完成文件整理和提交（圖5所示）。

3.2.3 AI檔案客服的未來展望。隨著人工智能技術的不斷進步，AI檔案客服在檔案管理中的應用場景將更加廣泛。未來AI系統不僅能夠處理簡單的問答，還能夠實現歸檔文件的校驗任務，可能實現更復雜的自動化操作，如智能分類、數據分析以及歸檔流程的全面優化。這將進一步推動檔案管理工作的數字化轉型，為用戶提供更加高效、便捷的服務體驗。

4 研究結論與實踐啟示

在理論層面，清晰闡釋了設備檔案管理的獨特范疇、流程以及現存的棘手問題，明確了人工智能技術賦能的關鍵切入點與核心優勢。通過對以Deepseek-R1推理模型為代表的語言大模型的自然語言處理、Retrieval-Augmented Generation（RAG）檢索增強生成技術等前沿人工智能技術的精細剖析，揭示了它們在設備檔案管理各環節，如智能客服等的作用機理，構建了多技術融合協同增效的創新理論框架，為后續實踐提供了堅實的理論基石。

實踐應用方面，精心打造的交付文件清單智能生成系統，憑借先進的提示詞工程，實現了高效快捷的工作流程，極大地減少了人工時間的消耗；AI檔案客服則快速響應用戶的疑問，將檔案管理人員從解答重復性問題的工作中解放出來，使檔案管理人員能夠將精力集中在更高價值的工作上，不僅提升了工作效率，還改善了檔案管理人員的工作體驗。

參考文獻

[1]高隼.淺析人工智能在檔案管理中的應用與發展[J].蘭臺內外，2024（26）：25-27.

[2]張帆.基于人工智能的檔案分類與檢索系統優化研究[J].蘭臺世界，2024（11）：69-71.

[3]陳曉婷，徐擁軍，胡嘯林.人工智能時代下檔案工作的變革：機遇、挑戰與應對策略[Z].中國人民大學，2024.

[4]黃夢華，刁良瑞，孟 媛.檔案數字化轉型升級進程中的人工智能應用調查分析[J].檔案管理，2024（4）：116-119.

作者簡介：郭世鵬（1993.1—），碩士研究生學歷，中國航發商用航空發動機有限責任公司工程師，工作研究方向：技術改造標準、固定資產投資項目技術改造管理、試驗設備技術改造管理。蔣永芳（1983.1—），碩士研究生學歷，中國航發商用航空發動機有限責任公司副研究館員，工作研究方向：檔案標準、固定資產投資項目檔案管理、型號檔案管理。