2024图书馆领域大模型创新应用需求调研报告（V0-WN8正式版.docx

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1、图书馆领域大模型创新应用需求调研报告（征求意见稿V）上海图书馆（上海科学技术情报研究所）2024年5月第一章前言第二章大模型行业应用调研32.1 大模型行业应用价值32.2 大模型行业应用服分42.3 大模型行业应用技术方案62.3.1 提示词工程62.3.2 检索生成增强2.3.3 智能体102.3.4 型微调132.4 大模型行业应用案例142.4.1 医药健康16.4.2金融保险172.4.3 文化教育18第三章大模型对图书馆的影响203.1 图书馆大模型影响分析203.2 图书馆大模型应用策略233.3 图书馆大模型应用路径253.4 图书馆大模型应用范式273.5 图书馆大模型技术架

2、构29第四理智慈图书馆中的大模型应用314.1 智/服务中的大的大应用324.2 智裁业务中的大模型应用364.3 智型管理中的大模型用384.4 智意空间中的大模型应用41第五章图书馆典里型应用需求及场景举例445.1 钟想咨询455.1.1 需求45512场景举例455.1.3 己有案例462智假资源发现475.2.1 得求分析475.2.2 场景举例47523己有案例4953智意阅读推广495.3.1 需求分析495.3.2 场景举例505.3.3 己有案例515.4智能知识服务525.4.1 需求分析S2542场景举例53第一章前人工智能(AI)技术以其迅猛的发展势头，正在成为推动社会

3、进步的重耍力a.在A1.时代浪潮的推动下，以大模型技术为代表的生成式人工智能已经成为推动科技进步和产业变革的重：量，为各行各业带来了革新的可能。2023年7月.国家互联网信息办公室等七个中央部门联合发布/生成式人工智能服务管理哲行办法3,文件鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用，探索优化应用场景，构建应用生态体系.2024年，政府工作报告中明确提出深化人工智能研发应用，开展“人工智能+行动。国家鼓励人工智能技术与经济社各领域深度融合，以推动各行业应用创新，赋能百业智能化转型升伴随着新代A1.技术的兴起，图书馆界也迎来了重要的契机，步入了一个既充满机遇又面临挑战的新时代。在这一新的技

4、术背景卜.，图书馆作为信息资源中心和知识服务核心场所，必须适应新时代的发展趋势.把握机遇，积极应对将A1.融入运营与服务中的史杂挑战。为了有效应对变革，上海图书馆(上海科学技术情报研究所联合上海人工智能研究院、智慧图书馆技术应用联盟于2023年9月发布f$图节馆大规模模型创新与应用白皮书白皮书从宏观必面，解读了智敷图书馆在AI2.0时代的发展环境和机遇，勾勒了大模型技术赋能智慈图书馆全景应用视图、实现路径应用架构，为行业推进场景创新、落地实践、生态建设提出了方向性、建设性的参考与建议。本报告R在作为图书馆大规模模型创新与应用白皮书的补充，深入探讨大模型技术在图域的应用价值与潜在影响.在白皮书提

5、出的图书佗领域大模型应用的总体架与应用视图的基础上，本报告进一步分析了大模型技术在智.道图书馆中可实践应用的具体领域、场珏和需求。本报告旨在揭示大模型在智慈图拈馆中的应用潜力与可能性，提供图拈馆在探索大模型技术新应用的参考，以助图书馆更好地把握人工智能发展所带来的机遇。报告第二章首先对大模型的价值、技术、行业应用进行调研，旨在洞察行业趋势，评估大模型技术在图书馆领域的应用前第三章在详细分析了大模型对图书馆的影响后,提出了图书馆应用大模型的、路径和架构。报告第四章根据当前技术发展和落地现状，梳理J图书馆在智越服务、智慈业务、智越管理、智慈空间四个领域中，当前可实、实施或展望的A1.应用，并进行总

6、结。第五章重:点聚焦于图书馆中的八个典型领域，通过需求分析、场景举例以及相关实践案例，深入探讨了大模里技术在这些领域的应用潜力。这八个领域是：参考咨询、资源发现、阅读推广、学术服务、采编辅助、资源加工、数字人文和管理决策，通过对这些关键领域的详细讨论告意在激发更多的创新思维，促进图书馆领域在大模型技术的开发应用和产品设计方面的思考与实践。人工智能技术正处于快速演变之中.因此，本白皮书所阐述的观点和建议反映了当前阶段性的探索与思考。这些内容旨在为图书馆领域的未来发展提供启发,并促进对新兴技术趋势的理解和应用。随着技术进步和实践经验的积累，未来应用模式和需求可能会有所变化，需持续对这些变革保持关注

7、，并适时进行调整和优化以适应新的发展趋势。我们深知报告中存在诸多不足之，因此，我们也诚挚邀各界人士进行批评指正，我们将借助各方经验对报进行修改和完善，从而为智慧图书馆大模型创新应用提供有益参考。第二章大模型行业应用调研2.1 大模型行业应用价值2022年11月上线的生成式人工智（A1.GC.A1.GeneratedComent）应用ChatGPT,在大模型+大数据+力的加持下，其在语义理解、文本创作、代码编写、逻辑推理、知识问答等领域表现卓越，在具备/多场景、多用途、踏学科的任务处理能力，是人工智能技术极为关键的发屣节点YChatGPT的横空出世，标志着大语言模型（1.arge1.anguag

8、eMode1.1.1.M,简称“大模型D突破自然语言处理（Natura1.1.anguageProcessing,N1.P）领域以小模型为主导的传统发范式。通常认，大语言模型是基于海量自然语言数据进行预训练得到的超大型深度学习模型，参数通常从数十亿到超千亿“底U基于Trmer深度神经网络.由具仃自注意力功能的编码罂和解码器组成，编码器和解码器从一系列文本中提取含义，能够理解更大能囤上下文的单词和短语之间的语义关系。这种巨量数据训练架构使得大语言模型具有了被称为“涌现”的泛化推理能力2,使其具有了通用人工智能（AGI）的特性。用同样方法对海量图片、音频、视频等多媒体信息结合语言数据进行预训练和指

9、令微调的超大型深度学习模型也是大语言模型的一种发展，通常称为多模态大模型。也可以符上述两者并称为“大模型。大模型的“涌现能力”不仅可以实文本、图像、音频、视频的生成，构建多模态，还可以在更为广泛的领域生成新的设计，新的知识，甚至实现广义的艺术和科学的再创造3。大模型的“大规模”和“预训练”属性，决定了其具有能力泛化、技术融合、应用大核心作用4.（1）能力泛方面，大模型预先在海量通用数据上训练使其具备了通用任务的泛化能力，更可进一步结合垂直行业和业务场景需求进行模型微调和应用适配，摆脱传统A1.能力碎片化、作坊式开发的束缚。大模型得益于其“大规模预训练+调”的范式，可以很好地适应不同下游任务，展

10、现出它强大的通用性。（2）技术腱合方面，文本大模型融合语言、视觉、听觉等多模态信息，通】中W人工程傥学会.中W人I：皆使系列白皮书一一大模型3ffi）zhttpsw.cMi.tnindex.php?shonwart1.c1.edetad3172.htm1.,2023.2赵/李军觌MJ,图灭一，文联荣.大iff。模型，https：M1.mbook-zh.Mhub.iM2024.3龙之黄妥.大梗型时代：ChirtGPT开启通用人工助解泡沏M.中译出版社,2023.4海通国际.MaaSMode1.asaService模即版务，https7pdf.dfcfw.pdfH3.AP202302081S828

11、8S37S_1.pdf,2023.过对齐预训练和指令微调，实现多模态感知与统一表示：也可集成知识图谱、搜索引擎、代码执行、工具调用等技术，或者与小型融合，从而实现优势互补，性能上实现+的效果，显著提升模型的功能丰富性和性能优越性I2。(3)应用支掾方面，大模型能力的至要体现是复杂任务推理2.复杂推理能够使大模型应用通过与工具、用户和外部环境的互动来完成电杂的指令。这为构建大员应用程序提供了机会，从而使大模型有机会成为下代计算平台/操作系统，有效支撑智能终端、系统、平台等产品应用落地，解决传统A1.应用过程中存在的壁垒多、部署难问题。从人工智能到各行业的商业应用，可以看作是上下游的关系。大模型因

12、其自身在能力泛化与技术融合方面的优势，使其在应用支撑方面具先进性：同时大模型做了相对标准化，下游可以降低对算法的使用成本，商业应用的适配成本。因此，大模型在“AI+”行业中将承担“基础设施”式的功能，作为底座将A1.技术赋能干行百业。也就是说，在战于数据的互联网时代、基于算力的云计算时代之后，将进入基于大模型的AI时代。在未来，基丁大模型，人工智能将如供水供电一般流向终端，流向用户和企业。2.2大模型行业应用服务大模里应用落地场景按照架构层级，一般可分为：模里层、中间层和应用层5。(1)第一层上游基础模型层，也就是由预训练模型为基础搭建的A1.GC技术基础设施层预训练模型的高成本和技术投入，具

13、有较高的进入门槛，不在本文讨论范围。(2)第二层，为中间层，即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具。预训的大模型是基础设施，在此基础上可以快速抽取生成场比、定制化、个性化的小模型，实现在不同行业、垂直领域、功能场景的工业流水线式部署，同时兼具按需使用、高效经济的优势。随若兼具模型和多模态的AIGC模型加速成为新的技术平台，模型即服务(MOde1.ce.MaaS)开始成为现实。OPenAI创始人山姆奥特及(SamAItman)“认为中间那一层会创造很多价值。S腌iR研完胱.AIGC发心势报的2023,https：/eearch.tencereport7id=AJJ,2023.它们不必创建她本模

14、型，可以只为自己或与人共享来创造应用。这是创业公司能够做的关于数据乜轮的事。”（3）第三层，为应用层，即面向端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务。在应用以，（W重满足户的需求，将A1.GC模型和用户的需求无缝衔接起来实现产业落地。根据内容生产模态，AIGC能缈被分为四大基础模态，包括文本、音频,图像、视频，每一种模态技术都有着独特的应用场景和特点。此外，这四类模态的融合还带来第五类模态一胯模态内容生成模式，支持创造出更为丰富多彩的AIGC生成内容以2023中关村论坛人工智能大模型发展论坛，阿里云科能集团CTO周靖人表示，“以模型为中心的开发范式（MaaS）已成为行业标准，未应用开发的整个链

15、路都基于这理念来做”。所谓MaaS,模型即服务,指用户可以直接通过AP1.调用基础大模型，为不同的业务场景，来构建、训练和部署专属模型.云平台提供从数据、模型到应用服务的全周期管理和工具。A1.产业的场景落地一直面临碎片化、长尾场景数据较少导致模型训练精度不够等行业痛点。传统“小模型”范式的A1.应用开发流程-一般针对单一场景，独立地完成一系列开发环节，包括模型选择、数据处理、模型优化和模型迭代。因此，A1.应用在定制化需求、长尾求下的开发效率较低，且模型精度、性能、可扩展性等指标质量也会受到影响。随若大模型的出现，A1.应用开发流程转变为，调用通用潦程、结合行业经5佥、解决实际问题.Maas服务商大模型作为重要的生产元素，依托于既有IaaS设施与PaaS平台架构，为卜.提供以大模型为核心的数据处理、模型托管、模型训练、模型调优、推理部署、智能应用开发等多样化需求，保障客户的大模型够顺利交付。客户则通过低成本、高效率的MaaS平台版务获得A1.能力,完成A1.应用的开、优化及部署，符A1.能力应用渗透到各行各业的场景业务中7。6横号弓冽深慢介作K数於敛字金融研究院，亚洲数据帔假行业招能时代的生产力变革：Ac产业应川实友h