试论人工智能大模型在智慧图书馆领域的应用

近年来，我国智慧图书馆建设逐步推进，但仍存在管理方式单一、资源利用率不高、服务模式较传统等问题。人工智能大模型的崛起为图书馆提供了突破口，特别是在自然语言处理、智能推荐和人机交互方面，展现出显著优势，为图书馆的服务创新和资源整合提供了重要支撑。

一、人工智能大模型概述

人工智能大模型是指基于海量数据训练的具有强大通用能力的深度学习模型，具备跨任务迁移、语言理解、图像识别等多种智能功能。典型代表包括OpenAI 的 GPT 系列、百度的文心一言等，这些模型通过数十亿至数千亿级别的参数，采用变换器架构，实现对复杂信息的高效处理与生成。大模型不仅推动了自然语言处理、智能推荐、自动驾驶等领域的发展，也在图书馆场景中展现出强大适配性，例如智能问答、文献摘要、知识检索与个性化服务，有效提升用户的信息获取效率和服务体验[1]。

二、人工智能大模型在智慧图书馆领域的价值

1. 提升智能信息服务能力

人工智能大模型具备强大的自然语言理解与生成能力，可实现读者意图精准识别与个性化推荐服务。读者通过自然语言提问，即可获得精准文献资源、图书推荐或知识解答，大大提升检索效率和服务体验。据某智慧图书馆引入大模型后统计，检索时间缩短约 30% ，用户满意度提升 20% ，使图书馆从“信息存储地”转变为“智能知识服务中心”。

2. 优化资源管理与运营效率

通过对借阅数据、访问行为和馆藏结构的深度分析，大模型可辅助图书馆进行智能化管理与决策。例如，某公共图书馆利用大模型对借阅数据进行趋势预测，准确预测热门书籍排名的准确率达到 90% 以上，并通过智能排班系统减少员工闲置时间 15% ，显著提升资源配置效率与运营效能，为智慧图书馆建设提供高效支持。

3. 增强知识组织与内容整合能力

大模型能自动理解、提取和整合图书馆内海量异构数据，实现图书、期刊、论文等内容的智能分类与语义关联。某图书馆应用多模态大模型融合图文、音视频资源，构建动态知识图谱，使资料检索准确率提升了 25% ，知识服务覆盖面扩大了 40% ，推动图书馆从“资料管理”向“知识构建”升级，提升服务深度与价值。

三、人工智能大模型在智慧图书馆领域的应用策略

1. 构建智慧图书管理服务模式

人工智能大模型具备强大的信息分析与自动处理能力，可为图书馆打造全流程数字化、智能化的管理服务模式。从图书采购、编目、上架、借阅到归还，实现高效自动化运作，提升服务响应速度和管理精准度。该模式通常结合 RFID技术、物联网设备及传感器，实现图书自动识别与实时监控，使大模型能够实时获取馆藏状态与读者行为数据，进而优化管理决策。同时，基于大模型的预测与决策功能，能够辅助图书馆优化资源配置，提升运营管理质量。

例如，图书馆在图书上架前，可使用大模型对读者借阅历史和馆藏结构进行分析，智能推荐采购书目，避免资源浪费。在日常服务中，可通过语音识别与自然语言交互，实现借阅咨询自动应答，提升用户体验。书籍归还后，大模型还可分析流通数据，优化馆藏更新节奏与类别配比。此外，管理员可利用系统实时监测书籍热度和借阅率，动态调整图书摆放和借阅策略。通过引入这一模式，图书馆能够提升管理效率、降低人工负担，实现服务从“被动响应”向“智能主动”转变。

2. 智能个性化阅读的推荐方法

人工智能大模型通过深度学习算法，能够精准理解读者阅读兴趣与行为偏好，实现个性化内容推荐。与传统的标签匹配不同，大模型具备更强的语义识别与内容理解能力，能综合用户历史、文本语义、阅读时间等多维度数据，生成符合个体需求的推荐结果，从而提升阅读满意度与黏性 [2]。为避免“信息茧房”效应，推荐系统在设计时注重平衡个性化与知识广度，加入探索性算法，适时引入跨领域和多样化内容，保障读者接触更丰富的知识结构。

图书馆可在借阅系统中嵌入大模型推荐引擎，分析读者借阅记录、查询行为、浏览时间等数据，为其智能推荐书籍、期刊、电子资源等内容。例如某位读者频繁借阅中国古典文学作品，系统可推送《红楼梦》《古文观止》等内容，并生成“推荐理由”说明，增强推荐的说服力。同时，系统还能根据节假日、季节或学习阶段变化动态调整推荐策略，如寒假推送文学经典、考试季推送复习资料。通过个性化推荐，图书馆不仅能精准服务每一位读者，也可激发潜在阅读兴趣，拓展其知识视野。

3. 建立共享智慧阅读空间

共享智慧阅读空间是在实体图书馆基础上融入大模型技术，打造融合资源、服务、交流功能为一体的智能化阅读环境。该空间通过集成语音交互、内容生成、情感识别等功能，为读者提供沉浸式、互动式的学习体验，满足个性化、自主化的阅读需求，推动图书馆由静态阅读场所向智慧学习空间转型。

图书馆可以设置“AI 阅读区”或“智慧学习角”，配备智能语音助手和交互屏幕，读者只需语音提问，即可获得大模型即时推荐的阅读资源或知识解答。例如，读者提问“请推荐几本关于中国近现代史的通俗读物”，系统能快速给出匹配结果并附带简介，还能一键生成阅读计划。此外，馆内还可设立“AI 写作支持站”，为读者提供写作思路整理、文稿润色建议等服务。通过共建这样的智慧空间，图书馆可提高读者使用率和参与度，打造融合科技与人文的学习新生态。

4. 创新智慧图书馆战略发展思维

人工智能大模型的引入不仅是技术升级，更应推动图书馆战略思维的变革。未来图书馆需从资源管理中心向“知识创新平台”转型，借助大模型构建知识服务生态，拓展服务边界。同时应加强数据治理与平台整合，推动馆际协作与社会资源共享，提升图书馆的开放性、协同性与前瞻性发展水平。

为实现这一目标，图书馆应规划建立“智慧战略中心”，由技术人员与业务骨干共同协作，制定智能服务路径图。通过引入大模型，对图书馆多年积累的资源、服务记录进行系统分析，找出服务盲区与增长潜力。例如，根据大模型对“冷门书籍”借阅数据的分析，挖掘潜在用户群体并制定推广策略；或根据使用数据预测未来读者需求，提前储备优质资源。此外，图书馆可联动高校、研究机构，开展智能知识服务研究，推动公共文化服务创新。通过战略思维的转型，图书馆将在“数字 + 智能”时代实现可持续发展。

结语

综上所述，人工智能大模型为智慧图书馆的发展注入了强劲动力，不仅提升了图书馆的信息管理效率，也拓展了服务的智能化与个性化维度。未来，随着技术的不断成熟与落地，图书馆应积极探索人工智能与馆藏服务的深度融合，不断创新服务模式，推动智慧图书馆迈向更加高效、便捷和人性化的发展方向，实现全民阅读与知识共享的更高目标。同时，应用大模型过程中也面临诸多挑战：数据隐私安全问题需妥善保护读者借阅数据及个人偏好，防止信息泄露；技术成本方面，大模型的部署与维护需要大量资金投入，考验图书馆的资源调配能力；此外，馆员的技术素养提升同样关键，需加强培训以保障系统的高效运行。针对这些问题，后续研究应着力探索可行的解决方案，推动智慧图书馆建设更全面、可持续发展。

参考文献：

[1] 王功达. 人工智能大模型在智慧图书馆领域的应用[J]. 张江科技评论,2024(3):133-135.

[2] 储节旺 , 杜秀秀 , 李佳轩 . 人工智能生成内容对智慧图书馆服务的冲击及应用展望 [J]. 情报理论与实践 , 2023, 46(5):6-13.