Deepseek 赋能智慧图书馆服务模式研究

引言

在数字化转型的浪潮中，智慧图书馆正成为提升知识服务效率、优化读者体验、促进学术研究的关键领域。DeepSeek 作为前沿的人工智能技术，凭借其强大的多模态处理能力、智能决策支持和数据分析能力，正在为智慧图书馆注入新的活力，推动图书馆管理从传统模式向智能化高效化方向转变。

一、Deepseek 赋能智慧图书馆服务模式的具体方式

（一）智能咨询与问答服务

图书馆的咨询台经常面临人手不足的问题，特别是晚上和周末。现在有了 Deepseek 驱动的 AI 馆员，比如湖南图书馆的湘湘和安康学院的安图生，读者随时都能用微信或网站提问。常见问题像今天几点关门、怎么续借图书，AI 能马上回答。遇到复杂问题时，系统会自动转到人工服务。这种模式特别适合学生群体，他们习惯用手机解决问题，不用再专门跑一趟图书馆。西安某高校的统计显示，接入 AI 咨询后，重复性问题处理时间从平均 8 分钟缩短到 20 秒，馆员能更专注解决专业咨询。在技术实现上，AI 会先理解问题意图。比如读者问借书到期怎么办？系统能识别这是询问续借规则而非罚款标准。后台接入了图书馆管理系统，能实时查书在馆状态。有些馆还添加了语音输入功能，方便老年读者使用。不过目前 AI 还不能完全替代人工，像文献传递这类需要身份核验的服务仍需馆员处理。

（二）文献检索优化

找文献时最让人困扰的就是明明输入了关键词，却出现大量无关内容。现在的检索系统会根据用户习惯自动优化结果，比如经常研究神经网络的学生搜索深度学习时，系统会优先推荐与神经网络相关度最高的论文。这种个性化推荐不是简单的关键词匹配，而是通过分析用户长期检索行为建立的兴趣模型。

对于复杂检索需求，系统能直接理解自然语言指令。如输入近两年新冠病毒疫苗的临床试验报告，会自动拆解成三个条件：主题限定疫苗研发、文献类型选临床试验、时间范围设 2023 年后。技术上结合了两种检索方式：传统的关键词匹配确保不漏掉重要文献，向量检索则能识别语义相近但表述不同的内容。医学领域的研究者反馈，原来需要反复修改关键词才能找齐的资料，现在一次检索就能覆盖 90% 以上的相关文献。同时，系统还内置了智能纠错功能。当输入机气学习这类错别字时，会自动提示是否为：机器学习，并按照正确词汇检索。对于专业术语的缩写也建立了映射库，搜索 CNN 会同时显示卷积神经网络和临床护理相关的文献，并根据用户专业背景调整排序权重。

（三）学术支持与研究辅助

写论文时最费时间的就是文献综述。现在研究人员可以把初步想法告诉 AI，比如我想做图书馆焦虑症相关研究，系统会推荐经典文献和最新成果。中国海洋大学的案例显示，这种服务帮学者平均节省较多的文献调研时间。同时，AI 还能辅助论文写作。输入草稿后，它能检查文献引用格式是否规范，提示缺少哪些必要章节。有些馆员会用它生成简单的文献阅读指南，比如深度学习在考古学的应用这个主题下应该重点读哪 5 篇论文。不过目前 AI 还不能替代人工查新服务，特别是涉及专利检索等专业领域时。

二、Deepseek 赋能智慧图书馆服务模式的优势

（一）提升知识服务效率

图书馆每天都要面对大量读者咨询，比如借书规则、开放时间这类重复性问题。现在智能问答系统能立即给出准确回答，不用再排队等工作人员处理。查资料也变得轻松很多，读者直接说找近三年人工智能在医疗领域的论文，系统马上就能列出符合条件的文献，不用反复修改关键词。后台还能自动监测书籍借阅情况，发现某类书预约人数暴增时，会及时提醒管理员补充新书。这些功能让工作人员节省了大量处理琐事的时间，能更专注帮读者解决专业问题。整个系统采用分布式架构，高峰期同时处理上千个请求也不会卡顿，查询结果按相关度智能排序，最新最有用的资料总是排在最前面。

（二）优化读者体验

每个读者都能获得量身定制的服务。系统会记住大家的借阅记录，喜欢看科幻小说的读者登录后，首页就会推荐新到的科幻作品。找书时也不用死记书名，说那本讲记忆法的心理学书就能弹出《记忆宫殿》等结果。不同人群也有专属界面：学生版突出学术资源，老年版字体更大操作更简单。现在手机扫码就能查书架位置，预约成功直接推送到手机。视障读者用语音查询特别方便，对着手机说话就能查资料。这些改进让读者找书时间缩短大半，整体满意度明显提升。

（三）促进学术研究

科研人员做文献调研省力多了。系统会自动追踪指定课题的新论文，定期打包发送最新动态。分析研究方向时，能快速锁定领域内的关键学者和里程碑式论文。写论文遇到麻烦事也不少，现在系统能自动检查参考文献格式对不对，还能生成标准格式的引用列表。查资料不用再挨个数据库翻找，输入一次关键词就能搜遍所有学术资源库。系统还会用图表展示研究趋势变化，帮研究者把握学术风向。实际应用中，这些功能让研究者收集资料的效率翻倍，尤其对跨学科的新兴领域帮助最大。

三、未来智慧图书馆的发展趋势

（一）技术融合与创新

未来的智慧图书馆将实现技术生态的深度整合。物联网传感器会实时监测书籍位置，读者扫码就能在手机上看到图书的精准定位，减少找书时间。云计算平台正在打破资源孤岛，读者一次检索可以同时查询本地馆藏和全国合作图书馆的电子资源。大数据分析则会动态优化服务，比如根据天气数据，在雨天自动增加电子书推荐频次。这些技术协同运作，使图书馆能快速响应读者需求。

当前技术升级更侧重实用性。部分图书馆开始测试区块链存证，确保数字资源的版权可追溯。边缘计算设备的部署让刷脸借书这类服务在断网时仍可使用。随着国产化信创体系的推进，未来技术适配将更符合本土需求。

（二）从被动服务到主动服务

服务模式正在发生根本转变。系统会主动推送到期提醒，并根据读者常借的书籍类型，在还书时推荐同作者的新作品。当监测到某专业书籍被频繁借阅，会自动联系学科馆员筹备专题讲座。对于长期未到馆的读者，定制化邮件会推送其可能感兴趣的新服务。主动服务的核心是预判需求。通过分析历史数据，暑期前少儿区会提前补充科普读物；考试季来临前，自习室预约系统自动延长开放时段。研究人员设定课题关键词后，新发表的关联论文会定期打包发送到邮箱。

（三）个性化与定制化服务

个性化服务正从概念走向落地。系统自动区分读者群体：学生登录默认显示学术数据库入口，老年读者界面自动放大字体并隐藏复杂功能。残障人士使用语音导航时，系统会简化操作步骤并延长响应等待时间。定制化延伸至资源获取层面。企业用户可申请定制行业情报包，图书馆按月整合专利动态和市场报告。教师提交课程大纲后，系统能生成匹配的参考书目清单。跨库检索结果支持按相关性、出版时间、引用量等多维度自定义排序。

综上所述，Deepseek 赋能智慧图书馆服务模式具有显著的优势和广阔的应用前景。通过智能咨询与问答、文献检索优化、学术支持与研究辅助等功能，Deepseek 能够有效提升知识服务效率，优化读者体验，促进学术研究。

参考文献

1. 陈雨 , 戴幸娟 . 生成式人工智能 DeepSeek 在图书馆智慧服务的应用场景和关键路径 [J]. 烟台职业学院学报 ,2025,20(1):19-24.

2. 蒋涛 , 申莉 . 基于 DeepSeek 智能搜索引擎的智慧图书馆知识服务应用研究 [J]. 采写编 ,2025(3):13-15.

3. 张 兴 旺 , 李 洁 , 李 思 凡 , 等 . DeepSeek 赋 能 图 书 馆 知识服务的理论模型、模式创新与重要启示 [J]. 农业图书情报学报 ,2025,37(1):4-16.

课题类别：内蒙古财经大学 2025 年度“人工智能赋能实验室”科研课题（一般课题）

课题名称： Deepseek 赋能智慧图书馆服务模式研究——以为例

课题编号：RGZNFN2025YB01