2024图书馆领域大模型创新应用需求调研报告（V0.9）-智慧图书馆技术应用联盟-76页_1mb

图书馆领域大模型创新应用需求调研报告总结

一、引言

人工智能技术，尤其是大语言模型（LLM）的发展，正在深刻影响图书馆行业的变革。为了抓住这一机遇，本报告聚焦于大模型在图书馆领域的应用潜力，提出相关需求和应用场景，助力图书馆实现服务智能化升级。

二、大模型的核心能力与行业应用价值

大模型具备能力泛化、技术融合和应用支撑三大核心作用。其在语义理解、文本生成、逻辑推理、知识问答等多个领域表现出色，能够显著提升信息处理效率和服务质量。大模型正逐渐成为推动行业创新的基础设施，适用于智慧图书馆的多个场景领域。

三、图书馆大模型应用策略与应用路径

图书馆应依据资源情况和需求，选择合适的实施路径：

1. 无需开发集成的AI服务：通过馆员和用户培训推广AI素养。
2. 直接集成应用的AI产品工具：利用第三方成熟AI工具，如“晓书”数字馆员。
3. 需整合开发的AI产品与服务：对接图书馆自有资源与服务系统。
4. 集成定制开发的后端AI流程：开发面向图书馆后端业务流程的智能系统。
5. 自主/联合开发的AI原生应用：针对特定场景开发创新性的AI应用。
6. 参与研发行业基础大模型：与伙伴合作，共同构建行业专属大模型。

四、智慧图书馆大模型典型应用场景

1. 智慧咨询服务：提升用户信息咨询与资源查询效率。
2. 智能资源发现与检索：支持自然语言交互，改善读者资源获取体验。
3. 智慧阅读推广：利用AI生成个性化阅读推荐，推动沉浸式阅读体验。
4. 辅助知识服务与研究：提供文献解读、数据分析、研究路径规划等服务。
5. 智能采编辅助：嵌入动态推荐系统，优化图书采购和编目流程。
6. 数字资源智能加工：实现元数据自动生成、图像识别与内容标引。
7. 数字人文与古籍研究：提供高精度文本处理、古籍修复、历史地名分析等。
8. 馆员智慧助手系统：优化后台管理流程，减轻馆员工作负担。

五、应用案例与展望

国内外已有多地图书馆推出示例项目，如国图“AI问答”系统、上海图书馆“数字馆员”、日本横滨市“AI借书检索”服务等，均展现了良好应用潜力。随着技术迭代，大模型将在以下方面进一步深化发展：

1. 提升服务响应效率与准确性，实现多语言交互；
2. 构建充满人情味的虚拟数字馆员；
3. 拓展元宇宙环境中的沉浸式体验，增强虚拟阅读空间；
4. 构建基于数据中台的AI治理能力，增强智能决策能力。

六、总结建议

大模型将推进图书馆的数字化和服务转型，未来发展的重点在于结合人性化与智能化，逐步实现智慧图书馆“人机协同、内容共创、服务无界”的宏伟目标。建议各方加强合作，加速技术落地，不断完善AI治理，为图书馆领域注入新的发展动能。