基于通用人工智能的圖書館知識服務研究*

張慶來 蘇 云 張 軍

（1.蘭州大學管理學院 甘肅蘭州 730000）

通用人工智能（Artificial General Intelligenc，AGI）具備通用任務解決能力和持續自主學習能力，在認知、決策等多個方面達到了類人腦的智能特征［1］。特別是ChatGPT 的出現掀開了AGI 走近民眾的序幕，讓民眾對大模型時代從數據、信息到知識，乃至智慧的轉化給予了更多關注。盡管基于AGI 的知識生成還存在許多不足之處，但AGI 平臺的快速應用，為圖書館知識服務發展提供了新的技術支撐。

1 AGI 技術為圖書館知識服務帶來機遇

1.1 AGI 技術應用將進一步打通圖書館知識服務的DIKW 信息鏈

傳統的信息技術應用主要增強了DIKW（數據-信息-知識-智慧）模型中的數據、信息兩個環節，而人工智能技術通過向用戶提供數據、信息和知識，強化了DIKW 模型中的知識與智慧兩個環節，既貫通了從數據、信息、知識到智慧的鏈接，也推動圖書館應用AGI 開展知識服務由淺層服務轉向深層服務、由通用服務轉向精確服務、由數字化服務轉向智能化服務，使圖書館進一步成為社會運行的知識服務樞紐和核心數字基礎設施。

1.2 AGI 技術應用將進一步賦能圖書館知識服務的品質提升

AGI 具有文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理、數學能力、代碼能力與多模態能力等七大維度的能力［2］。 圖書館可以充分運用AGI 所具備的文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理和多模態能力以提升自身的知識服務能力，如讓讀者用戶以自然語言提問，隨后進行交互式數據分析，最后以多模態方式提供結果。通過AGI 平臺提供知識服務，圖書館用戶將不必掌握檢索文獻、資源庫搜集等相關知識，僅需直接輸出問題即可通過與AGI 平臺的交互逐步獲取所需知識，一站式解決問題。AGI 甚至還會根據用戶的問題進一步提供智能化分析與引導。

2 基于AGI 的圖書館知識服務內容

2.1 基于AGI 的圖書館傳統知識服務

圖書館將AGI 應用于參考咨詢服務、學科服務、定題情報服務、知識產權服務等傳統知識服務，目前已有一定的實踐探索。如瑞典國家圖書館利用館藏資源開發出基于BERT 的瑞典語語言模型，該模型可以使數字藏書用于自動分類、增強搜索能力、OCR 自動 識 別 等［3］。 俄羅斯多家聯邦 圖 書 館 使 用ChatGPT 3.5 完成書目描述與推薦、對俄語論文制作摘要、基于內容相似度推薦文獻等，結果表明Chat-GPT 3.5 具有與工作人員同等甚至更高的能力，但仍需要對結果的可靠性進行控制［4］。

（1）參考咨詢服務。美國加州大學爾灣分校圖書館的“ANTswers”、日本東京都立中央圖書館的智能問答系統、清華大學圖書館的“小圖”等人工智能系統或機器人是圖書館界耳熟能詳的參考咨詢服務人工智能工具，而AGI 為參考咨詢服務提供了新的發展思路。 圖書館可以依靠豐富的文獻數據資源搭建AGI 平臺以替代圖書館員為用戶提供虛擬參考咨詢服務。目前已經出現了如武漢大學圖書館的“小布”［5］等虛擬咨詢館員。據2023 年的一項研究統計，我國42 所“雙一流”高校圖書館中已有20 所高校圖書館應用虛擬館員［6］。

（2）學科服務。學科服務是一種典型的圖書館知識服務應用場景，目前，國外高校多采用美國Springshare 公 司 的LibGuides 平 臺［7］，國 內 高 校 主 要 依 托CALIS 來開展學科服務。LibGuides 學科服務平臺可將圖書館內外的資源進行有效的組織與集成，但在數據分析方面卻存在一定不足。AGI 的出現使大量的數據轉換為知識成為可能［8］，有研究就指出AGI 可以用來發現圖書館與研究課題相關的資源［9］。 將AGI技術應用于學科服務，可以從完成學科資源聚合與整合、支持交互式協作分析等方面提升學科服務的能力與水平。

（3）定題情報服務。 定題情報服務（Selective Dissemination of Information，SDI）主要用于跟蹤特定主題的知識進展。 傳統SDI 通常由經驗豐富的圖書館員完成，并需要根據用戶的需求不斷做出調整。充分發揮AGI 在信息檢索方面的先天優勢進行信息檢索與跟蹤［10］，就可以為定題情報服務提供更大的靈活性、適應性和擴展性。如Open AI 推出的GPTs 服務，它不僅可以提供個人定制化的服務，用戶還可以設定它的目標和功能，上傳配置文件讓它適應特定場景和任務［11］。

（4）交互式檢索。作為AGI 代表的ChatGPT 在尋找答案、解決問題的效率上已經遠遠超越了現有的搜索引擎。 因而有學者指出可以將大語言模型與關聯數據相結合，在特定領域進行深度檢索［12］。 而相較于傳統的圖書館文獻檢索需要用戶掌握必要的檢索知識與技能，AGI 技術只需用戶將自己的需求用自然語言表達出來，就可以通過與AGI 的交互進行檢索，使信息檢索知識服務從命令驅動轉向意圖驅動［13］，且以智能化、交互化的交互式檢索過程，顯著提高檢索效果。

2.2 基于AGI 的圖書館創新知識服務

基于AGI 的圖書館知識服務，實際上就是將AGI 的通用智慧能力與圖書館知識服務所需的領域知識有效結合起來，從而實現知識服務廣度與深度的同步擴展，使開展以前圖書館不能實現的創新性知識服務成為可能，并讓基于AGI 的知識服務體現出與傳統知識服務不同的創新能力。

（1）基于垂直性語言模型的專業領域知識服務。領域知識是特定專業或行業范圍內的專門知識與技能，用于解決本機構面對的特殊用戶需求。隨著各種基于AGI 開發、服務于特定領域的垂直性語言模型的大量涌現［14］，基于垂直性語言模型的圖書館專業化領域知識服務成為必然。圖書館對垂直性大數據模型的數據、模型、參數、指令等基于領域特殊需求進行微調［15］，就可以形成知識服務協作網絡、提高專業化分工，從而實現圖書館在知識服務層面的躍升。如愛數推出的領域認知智能框架，可以用于構建領域知識網絡，包括領域概念庫、領域知識圖譜和領域規則庫［16］。

（2）面向特定用戶的精準化知識服務。有學者研究指出，人工智能驅動的圖書館知識服務發展方向是智能化、精準化、個性化［17］。如高校圖書館可以根據服務對象的類型，由AGI 平臺基于圖書館豐富的資源及知識庫，面向用戶提供從入學到畢業、從入職到成長的全周期、全流程指導類、輔助類、支撐類知識服務。如面向科研群體，AGI 平臺可以基于個人偏好如語言風格、服務更新周期、知識格式要求等大數據、歷史數據，對個人定制的文獻資源、數據庫資源、研究進展、學術會議、熱點新聞等進行精準提供，并可以根據用戶的使用情況和習慣不斷優化服務，讓每個服務用戶擁有一個專用的人工智能助手。

（3）AGI 賦能的多模態融合知識服務。 相較于傳統的知識服務結果以文字表達為主，AGI 平臺提供了多模態融合服務能力，知識服務結果可以隨時在文字、圖片、音頻和視頻之間進行轉換。 由于知識服務主動權的變更，以及AGI 平臺基于上下文對話的支持，會讓檢索、問答、知識轉換等要求更加符合用戶的需求，提供的結果更加直觀，易于理解。 對于本館存儲的科學研究數據集合，甚至可以讓用戶通過對話的方式，不斷探索新的統計結果、發展動向等［18］。

3 基于AGI 的知識服務框架設計與實現

圖書館知識服務的實現，既要明晰服務模式、服務體系、服務工作、服務水平和服務質量，也要構建和設計包括了圖書館服務的組織、設計、管理、評價等步驟［19］或內容的框架結構。本文通過跨學科的理論遷移，將信息技術領域的服務管理流程引入圖書館知識服務管理領域，提出了基于AGI 的圖書館知識服務框架，隨后探討了知識服務層中的知識服務實現過程。

3.1 基于AGI 的圖書館知識服務框架

3.1.1 圖書館知識服務框架的理論支持

信息技術基礎架構庫（Information Technology Infrastructure Library，ITIL）是由英國商務部開發的一套針對IT 行業的服務管理標準庫，迄今已經發展了四十多年，是信息技術服務管理（Information Technology Service Management，ITSM）的最佳實踐，被世界范圍內的IT 企業廣泛采用。須借助于IT 系統所實現的AGI 圖書館知識服務，既與ITIL 具有高度的類似性，但與IT 部門提供的運維服務仍存在一些差別。如IT運維服務基本僅限于IT 服務，而圖書館知識服務為綜合服務，涵蓋更廣。因此，圖書館知識服務框架需要對ITIL 框架進行調整，主要包括：圖書館知識服務雖然需要戰略分析，但主要聚焦于知識服務領域，因此將服務戰略修改為服務規劃；圖書館知識服務不存在一個明顯的系統切換過程，而是一個漫長的服務升級過程，因此將服務轉換更改為服務設計方案的實現；在知識服務領域，圖書館中的IT 部門與業務部門之間不是服務與被服務關系，而是共同協作實現知識服務的關系，因此將服務運營更改為服務提供。

3.1.2 圖書館知識服務框架的具體設計

借鑒ITSM 的階段劃分，結合AGI 及圖書館知識服務的特點，本文提出了基于AGI 的圖書館知識服務框架（見圖1）。 其中，交互協作層負責完成用戶、館員與AGI 平臺之間的互動，實現人機協作。 主要涉及如何采用有效的提示詞與AGI 平臺交互，通過交互過程指引AGI 平臺完成數據搜集與推理過程等。 知識服務層負責完成知識服務的加工與提供，從橫向角度完成基于AGI 的圖書館知識服務過程，從縱向角度涉及系統平臺的構建、知識庫的構建，以及將二者有機結合完成知識服務的提供。 環境支撐層負責為AGI 平臺提供IT 與人員兩個方面的資源支持，如算力支持、系統安全、技術能力、學科館員數量與知識結構等。

圖1 基于AGI 的圖書館知識服務框架

3.2 基于AGI 的圖書館知識服務實現

3.2.1 基于AGI 的圖書館知識服務規劃

本階段重點內容是需要明確知識服務目標、知識服務需求、知識服務類型等，以及考慮預算和成本等方面的因素。（1）知識服務目標：對基于AGI 的圖書館知識服務面向的服務對象、服務內容與服務規模做出評估，確定知識服務需要實現的目標。（2）知識服務需求：首先，對本館的知識服務用戶進行分析，并根據本館的服務特色、資源優勢、地域特征等因素，合理確定知識服務的用戶范圍；其次，對每類用戶的服務內容、數據來源、服務平臺和知識更新周期等進行調查。（3）知識服務類型：對調查得到的知識服務需求進行梳理，以根據用戶需求的變化不斷更新服務類型。

3.2.2 基于AGI 的圖書館知識服務設計

本階段主要完成服務目錄和服務水平的設計。（1）服務目錄設計：結合用戶需求、本館資源與服務能力，明確面向用戶提供的知識服務清單與目錄。（2）服務水平確定：對每一項知識服務，需要明確服務水平。 其中，對面向大眾的知識服務，由圖書館分析歷史數據和需求變動情況，確定服務的質量與級別。 對專業性、特殊性等小眾知識服務，如服務于某個科研團隊的學科知識服務，可以通過協商確定服務協議，在協議中明確服務水平及層級。

3.2.3 基于AGI 的圖書館知識服務實現

本階段主要完成知識服務平臺論證與構建、各類知識庫建設、知識服務加工等工作。

（1）知識服務平臺論證與構建。圖書館需根據服務規劃與服務設計，綜合考慮算力、技術應用能力、技術人員等因素，對AGI 平臺做出選擇。簡單如技術能力強、算力強大、已有一定的應用基礎，可以下載大語言模型本地化部署。 如應用場景涉及多個大語言模型協作，如文字到圖片、視頻，可以嘗試智能組合平臺。如涉及復雜任務求解，可以嘗試自主智能平臺。 知識服務平臺的構建則主要包括大語言模型本地化部署或開發、使用開源軟件包、采用Web 平臺、使用其他類型工具等方式。

（2）知識庫建設。圖書館AGI 平臺工作不僅需要傳統的數據資源，也需要增加新的知識資源與知識來源。在提供基于AGI 的知識服務之前，圖書館必須先調查清楚本館的資源，就是要確定數據與知識資源的使用方式，對于圖書館來說，可能準備的資源包括文獻庫、數據庫、知識庫等。各類數據資源加工好之后，通過提示詞工程、外掛數據庫、進行數據嵌入等方式向平臺提供數據。 隨后就是明確數據與知識資源的類型，除傳統的文獻資源庫、學科服務知識庫外，AGI 知識服務還會用到圖書館各類系統與平臺中的數據、開放數據，以及其它AGI 平臺的知識資源與服務等。隨著AGI 技術與系統的快速發展，一些機構開始構建專門服務于AGI 平臺的共享開放數據。如上海人工智能實驗室于2023 年8 月14 日宣布，開源發布“書生·萬卷”多模態預訓練語料，包含文本數據集、圖文數據集、視頻數據集三部分，數據總量超過2TB［20］。

（3）知識服務加工。圖書館AGI 平臺與提供公共服務的AGI 平臺的重要區別在于領域專業知識的提供，這就需要對于每項知識服務進行專門的訓練與強化學習，以保證服務的質量與水平，因此需要將每一類知識服務作為一個單獨的項目進行管理。對于完成的每一個知識服務項目，都要做好面向最終用戶的發布計劃，可以先覆蓋知識服務廣度，再提高知識服務深度，以在短時期內取得最大效果。

3.2.4 基于AGI 的圖書館知識服務提供

本階段主要任務是完成服務運行監控，并對知識服務進行評價。（1）服務運行監控：對知識服務的過程與效果進行監控，對于出現的各種問題予以快速解決。 通過不斷解決問題，逐步提升AGI 平臺的服務質量。（2）知識服務評價：主要包括基于用戶反饋數據的評價、基于AGI 平臺的評價和基于專家的人工評價等?；谠u價的結果，整理出知識服務平臺建設、知識庫建設、知識服務中存在的問題與原因，探討可能的解決措施。

3.2.5 基于AGI 的圖書館知識服務改進

這一階段主要完成服務優化，確保服務可以持續得到改進。（1）服務優化：不斷識別出新的知識服務用戶，增補知識服務主體；持續擴大知識資源來源，增強服務平臺功能；周期性分析知識服務平臺功能、服務內容和協作機制；設計改進方案并實施，對于已經不符合用戶需求的服務，建立退出機制。 （2）持續改進：制定知識服務的持續改進計劃，并確保知識服務改進工作按計劃進行。

4 結語

圖書館既擁有豐富的信息資源，又擁有穩定的用戶群體，AGI 技術的應用可以為其知識服務帶來可預期的提升與創新。雖然AGI 技術非常強大，但它仍然存在一些缺陷，應用創新類型也較為單一，多為形式變換與組合，對于AGI 產生的知識，要根據主題和應用場景的不同進行相應級別的評估，考慮容錯概率后才可以使用。無論如何，作為提供知識資源與服務核心基礎設施的圖書館，需要在AGI 時代勇于嘗試，引領知識服務的創新，發揮自己的獨特價值。