基于DeepSeek的图书馆数字馆员个性化服务构建路径探索

摘要：在数字化转型浪潮中，图书馆服务升级迫在眉睫。DeepSeek作为先进的大语言模型，为图书馆数字馆员实现个性化服务开辟了全新路径。本文深入剖析DeepSeek在图书馆领域的独特应用优势，全面审视当前图书馆个性化服务面临的困境，从服务模式创新、资源整合优化、用户需求精准挖掘以及馆员能力提升等多个维度，系统阐述基于DeepSeek构建图书馆数字馆员个性化服务的具体策略，旨在提升图书馆服务效能，满足用户日益多元且个性化的信息需求。

关键词：DeepSeek；图书馆；数字馆员；个性化服务

随着信息技术的飞速发展，用户对图书馆服务的期望日益提升，传统的图书馆服务模式已难以满足用户多样化、个性化的需求。人工智能技术的兴起为图书馆服务创新带来了新的机遇，DeepSeek这类大语言模型凭借其强大的自然语言处理能力、海量知识储备和高效学习特性，为图书馆数字馆员个性化服务的构建提供了有力支撑。深入研究DeepSeek驱动下图书馆数字馆员个性化服务的构建路径，对于提升图书馆的服务质量和竞争力具有重要的现实意义。

一、DeepSeek在图书馆领域的应用优势

（一）自然语言交互能力

DeepSeek具备卓越的自然语言理解与生成能力，能够精准解析用户的自然语言提问。用户在与数字馆员交流时，无需遵循特定的检索语言规则，可以用日常的、随意的语言表达需求。例如，用户询问“最近有没有关于太空探索的既有趣又有深度的科普新书”，DeepSeek能够迅速理解用户的意图，在图书馆的馆藏资源和相关知识体系中进行精准匹配，给出详细且符合用户需求的回应，包括具体的书名、作者、馆藏位置以及书籍内容简介等信息。这种自然流畅的交互方式，极大地降低了用户获取信息的难度，提高了用户体验。

（二）知识储备与更新能力

经过大规模数据训练的 DeepSeek拥有极其丰富的知识储备，涵盖了各个学科领域、历史文化、生活常识等多个方面。无论是专业的学术研究问题，如 “区块链技术在金融领域的应用瓶颈及突破路径”，还是一般性的生活咨询，如 “如何制作一份营养均衡的早餐”，DeepSeek都能提供全面、准确的知识解答。同时，它具备快速学习和更新知识的能力，能够实时跟踪学术前沿动态、社会热点事件以及新知识的产生，确保为用户提供的信息始终保持时效性和前沿性。

（三）个性化推荐能力

DeepSeek可以对用户的历史行为数据进行深度分析，包括借阅记录、检索历史、在馆内资源平台的浏览轨迹等。通过这些数据分析，DeepSeek能够构建精准的用户画像，深入了解用户的兴趣偏好、知识需求层次以及需求变化趋势。基于用户画像，数字馆员借助DeepSeek可以为用户提供高度个性化的服务推荐。例如，对于一位经常借阅心理学领域书籍，且近期关注儿童心理发展的用户，数字馆员可以精准推送最新的儿童心理学研究成果、相关学术会议信息、在线课程资源以及同类型优质书籍推荐，实现服务的精准投递，提高用户对图书馆服务的满意度和忠诚度。

二、当前图书馆个性化服务存在的问题

（一）服务模式单一

目前，许多图书馆的个性化服务模式较为单一，主要集中在简单的图书推荐和借阅提醒。服务内容局限于根据用户的借阅历史进行初步的资源推荐，缺乏对用户复杂需求的深度挖掘和针对性服务。例如，在用户进行学术研究时，无法提供从研究选题的创新性分析、文献综述的全面梳理到研究方法的科学选择以及研究成果的有效评估等全流程的深度支持服务。在用户进行职业技能提升学习时，也难以提供系统的学习资源规划和个性化的学习路径指导。

（二）资源整合不足

图书馆拥有丰富多样的资源，包括纸质图书、电子期刊、学位论文、多媒体资料等，但这些资源往往分散存储在不同的系统和数据库中，缺乏有效的整合与关联。用户在查找信息时，需要在多个独立的检索平台和数据库之间切换，操作繁琐且容易遗漏重要信息。同时，图书馆与外部学术资源平台、专业知识库、行业资讯网站等的合作不够紧密，无法充分整合外部优质资源为用户所用，导致个性化服务的资源基础相对薄弱，难以满足用户多元化的信息需求。

（三）用户需求分析不精准

传统的用户需求分析方法主要依赖于用户的借阅记录和简单的问卷调查，这些方法存在明显的局限性。借阅记录只能反映用户过去的部分行为，无法全面揭示用户的潜在需求和兴趣变化；问卷调查则受限于问题设计的合理性、用户参与的积极性以及反馈的真实性，难以准确、及时地捕捉用户的真实需求。此外，用户的需求往往受到多种因素的影响，如社会热点事件、个人职业发展阶段、兴趣爱好的转变等，传统的分析方法无法动态跟踪这些变化，导致图书馆提供的个性化服务与用户实际需求存在偏差，无法真正满足用户的个性化信息需求。

（四）馆员能力有待提升

随着图书馆服务的数字化和智能化发展，对馆员的专业素养和技术应用能力提出了更高的要求。然而，目前部分馆员对人工智能、大数据分析等新技术的掌握程度较低，缺乏运用这些技术进行用户需求分析、资源整合与个性化服务推送的能力。在面对用户复杂的信息需求时，难以借助先进技术为用户提供高效、精准的服务。同时，部分馆员的知识储备有限，无法在用户咨询跨学科、综合性问题时提供全面、深入的解答，影响了个性化服务的质量和效果。

三、DeepSeek驱动下图书馆数字馆员个性化服务构建路径

（一）创新服务模式

利用DeepSeek构建智能交互服务平台，实现用户与数字馆员的多模态交互，支持文字、语音、视频等多种交互方式。用户可以根据自己的需求和使用场景，选择最便捷的交互方式与数字馆员进行沟通。数字馆员基于DeepSeek的强大处理能力，为用户提供全方位、多层次的信息服务。在用户进行学术研究时，数字馆员可以协助用户进行研究选题的创新性分析，通过对学术前沿动态和研究热点的分析，为用户提供具有研究价值的选题建议；在文献检索阶段，帮助用户制定科学的检索策略，快速筛选出高质量的文献资源；在研究方法选择上，根据用户的研究问题和数据特点，推荐合适的研究方法，并提供相关的案例分析和实践指导；在研究成果撰写阶段，协助用户进行论文结构的搭建、内容的优化以及参考文献的整理。

开展虚拟参考咨询服务，打破时间和空间的限制，用户可以随时随地向数字馆员咨询问题。DeepSeek能够快速理解用户的问题，并利用其丰富的知识储备和强大的推理能力，为用户提供准确、详细的解答。同时，数字馆员还可以根据用户的问题，主动推送相关的学术资源、研究案例以及知识拓展资料，帮助用户深入了解相关领域的知识。此外，通过设置智能引导功能，数字馆员可以根据用户的提问，引导用户发现潜在的信息需求，拓展服务的深度和广度。

（二）优化资源整合

建立统一的资源管理平台，整合图书馆的各类资源，运用DeepSeek的知识图谱技术，对资源进行语义标注和关联分析。通过知识图谱，将不同类型、不同来源的资源进行深度关联，构建一个有机的知识网络。例如，将一本关于人工智能的图书与相关的学术论文、研究报告、专利文献、在线课程以及专家学者的研究成果等进行关联，用户在查询某一资源时，可以同时获取与之相关的其他类型资源，实现资源的智能检索和推荐。用户输入关键词后，平台能够整合展示来自纸质图书、电子期刊、学位论文、多媒体资料等多种资源的相关内容，提高信息获取的全面性和效率。

加强与外部学术资源平台、知识社区的合作。DeepSeek对外部资源进行筛选、分类和整合，融入图书馆服务体系。例如，与知名学术数据库合作，获取更广泛的学术文献资源；与专业知识社区合作，邀请领域专家参与参考咨询，为用户提供更权威的知识解答；与行业资讯平台合作，及时获取行业动态和市场信息，为用户提供与职业发展、行业研究相关的信息服务。通过整合外部优质资源，丰富个性化服务的资源基础，满足用户多元化的信息需求。

（三）精准挖掘用户需求

利用DeepSeek对用户的历史行为数据进行深度挖掘，分析用户的借阅习惯、检索偏好、停留时间、资源使用频率等信息，构建多维度、动态更新的用户画像。通过用户画像精准洞察用户的兴趣偏好、知识需求层次以及需求变化趋势，为个性化服务提供依据。例如，根据用户画像，为对历史文化感兴趣的用户推送相关的历史纪录片、学术讲座、新书推荐以及文化展览信息；为准备职业资格考试的用户推送考试大纲解读、备考资料、模拟试题以及相关的培训课程资源。

定期开展用户需求调研，通过自然语言对话的方式与用户沟通，了解用户对图书馆服务的期望和意见。DeepSeek对用户反馈进行分析和总结，及时发现服务中存在的问题，针对性地调整和优化个性化服务内容。例如，根据用户反馈，改进资源推荐的精准度、优化服务流程、拓展服务内容等，不断提升用户满意度。同时，通过对用户反馈的分析，挖掘用户潜在的需求和服务改进方向，为创新服务模式和拓展服务内容提供参考。

（四）提升馆员能力

对图书馆馆员进行系统培训，使其掌握DeepSeek等人工智能技术的应用方法。培训内容涵盖自然语言处理技术、知识图谱构建、用户需求分析与服务推荐、数据安全与隐私保护等方面，提高馆员运用技术开展个性化服务的能力。通过实际案例演练和模拟操作，让馆员熟练掌握技术工具，能够灵活运用DeepSeek为用户提供优质的服务。例如，培训馆员如何利用 DeepSeek进行用户需求分析，根据用户画像制定个性化的服务推荐策略；如何运用知识图谱技术进行资源整合与关联推荐；如何在与用户交互过程中，借助DeepSeek提供准确、专业的解答。

建立馆员学习成长机制，鼓励馆员不断学习新知识、新技能。DeepSeek为馆员提供智能学习辅助，根据馆员的岗位需求和个人发展规划，推荐相关的学习资料、在线课程、学术论文等学习资源，解答馆员在工作中遇到的技术问题和业务难题。同时，定期组织馆员参加学术交流活动和专业培训课程，邀请行业专家进行讲座和指导，促进馆员之间的经验分享和交流合作，了解行业最新动态和技术发展趋势，提升馆员的专业素养和综合能力。

四、结语

DeepSeek驱动下的图书馆数字馆员个性化服务构建是图书馆服务创新的关键举措。通过创新服务模式、优化资源整合、精准挖掘用户需求和提升馆员能力等一系列措施，能够构建高效、精准、个性化的图书馆服务体系。在未来的发展中，随着人工智能技术的不断进步，图书馆应持续探索和应用新技术，不断完善数字馆员个性化服务，为用户提供更优质、便捷、全面的信息服务，推动图书馆事业迈向更高的发展阶段。

参考文献：

[1]吴晓凌.DeepSeek有望激发新一波人工智能创新浪潮[N].新华每日电讯.2025-01-29.003

作者简介：王保华（1986～），男，河南信阳人，硕士，助理馆员，研究方向：图书资料