生成式人工智能辅助档案编研工作的实现路径构建研究

引言：生成式人工智能具有强大的语言处理能力，通过对自然语言的理解与交互，实现人机智能互动。智能设备适用于多元化的应用场景，对数据集进行训练。并根据不同场景需求的微调，提升工作能力。此外，生成式人工智能技术提升了 AI 的决策能力，为档案编研提供全新手段，进而提升质量与效率。

1 生成式人工智能辅助档案编研工作的基础支撑

生成式人工智能辅助档案编研工作需要充足的支撑，在十四五规划中，为生成式人工智能运用提供政策支撑。不断创新技术运用的新理念，对数字转型与智能升级进行详细论述。不断健全生成式人工智能领域的监管法规，在互联网中发布了多项规范性的文件，为生成式人工智能辅助作用的发挥提供政策基础。此外，还需要先进的技术支撑。生成式人工智能的内部运行机制较多，除了数据的采集、处理与转换，还包括数据的清洗，为档案编研充分赋能。构建技术模型，加强算法的应用，创造特色场景，提高数据处理的能力。AI 辅助完成知识的输入，充分发挥生成式人工智能的作用，使人工智能设备具有人类思维，从而高效完成档案编研工作。与此同时，还需要充足的实践支撑，通过生成式人工智能运用经验的积累，为档案编研提供大量的实践经验，进而形成一体化工程建设，丰富系统权限的运用，夯实生成式人工智能技术应用的基础。

2 实现生成式人工智能辅助档案编研工作的有效路径

2.1 模型构建

生成式人工智能的运用离不开基础模型的建设，根据档案调研的需要，采集大量的样本数据，进行生成式人工智能模型的构建。首先，对模型进行预训练，以理解人类意图为基础，发挥生成式人工智能处理自然语言的作用。将预训练中学到的知识不断沉淀，调整模型参数，构建智能模型。模型训练期间，不断生成人工智能辅助档案，对档案编研成果进行稳定输出。调整单一模态的模型，使其融合模型加以训练。例如，在生成式人工智能的作用下，模型能够对自然语言文本进行选择，提高模型的运用水平，让数据与模型发挥作用，准确预算档案编研的信息，生成相关的内容，发挥模型训练层的作用 [1]。其次，选择数量多且质量高的样本数据作为模型的基础，并对模型学习档案编研成果加以利用。从海量数据中筛选，为档案编研知识的生成提供有利基础。生成式人工智能模型适应多种环境的处理，对参数进行调整，强化模型训练层的有效支撑，夯实人工智能的基础。最后，不断提升语言结构能力，有效避免模型运用所产生的不良效果。通过合适的模型训练法，生成式人工智能的监督效果提升，对数据进行结构化分析。最后，技术人员根据档案编研需要，对生成式人工智能模型加以调整，实现强化学习机制的运用，从而更快的适应档案管理的要求。

2.2 数据处理

生成式人工智能的数据处理层设计是实现档案编研辅助的有效途径。首先，通过对系统多模态数字化的有效采集，实现档案信息的数字化转型。将机器的功能进行丰富，让档案信息呈现出多样化的特征。以名人档案为例，丰富视频的多种格式，将信息颗粒进行处理，实现对档案编研处理水平的提高。例如，某省档案馆，其中有大量的名人专题数据库。按照时代与行业进行划分，能够有效发挥生成式人工智能的作用。将档案数字资源有效主导，积极推进数字化，发挥数据处理的效率，强化先进技术支撑，推动档案编研行业的可持续发展。其次，根据不同模态数字资源的利用情况，加强数字档案建设，丰富多种异构模态的数据协同。通过持续的多模态数据传播，丰富高级认知内需的发展。做好文字的转换工作，实现词向量的有效转化。技术人员构建生成式人工智能模型，对编码数据加以利用。通过对数据的预处理与深加工，强化数据档案的文本利用。不断融合深度学习算法应用，提取档案的特征信息。在非结构化档案数据的整合下，构建档案语境知识库，从而检索到档案编研所需的信息，发挥生成式人工智能的辅助作用，提高档案管理的效率。

2.3 机制保障

机制保障层的设计能够发挥生成式人工智能的资源共享作用。通过对档案编研核心机制的调研，详细了解地区经济水平与政策影响。按照生成式人工智能的运用要求，解决档案资源共享问题。档案编研工作者建立数据库，将生成式人工智能的数据储存到数据库中，为档案编研模型建设提供丰富的资源。例如，某地区档案编研行业中，使用参数进行语言模型的建设，持续强化二氧化碳排放。通过对排放量控制，实现绿色发展。企业档案编研工作者利用模型机制，开发系统，实现资源的共享。生成式人工智能将档案编研信息共享，有效提高信息共享效率，信息孤岛问题得以解决。此外，健全免责机制，夯实生成式人工智能的基础。通过对确权免责机制的运用，调整图形的应用设计，加强外观的管控，生成相应的智力成果。通过辅助档案编研工作，强化档案管理细节，丰富档案编研机构。提升生成式人工智能的应用效率，在档案编研领域取得进展。与此同时，建立人机对齐机制。通过对机器学习系统的优化，减少虚假信息的不利影响，持续增进人类福祉，通过对虚假有害信息的管控，发挥生成式人工智能作用，将档案编研成果有效转化，促进档案编研水平的提高。

2.4 智能应用

生成式人工智能的效果需要体现在智能应用上，在算法设计后，加强智能人机的交互设计。通过对智能人机特征的利用，不断夯实基础。运用高效、精准的自然语言，将相关的指令输入到人工智能系统中。生成式人工智能在指令作用下完成规划工作，将工作中的关键词进行提取，辅助档案编研工作。首先，生成式人工智能无需人工干预，能够在特定的语境中，完成多轮交互与历史对话的任务。个性化应用效果较高，不断解决个性化需求，为生成式人工智能制定个性化解决方案。通过对编者需求的满足，实现多种方式的控制。例如，档案编研过程中，技术人员通过多种方式，即文本、语音、图像与音频的方式，实现与用户的交互，达到智能应用的目标[2]。其次，生成式人工智能能够生成内容，强化机器学习与深度学习，识别相应的大数据，构建基础模型，实现生成式人工智能的应用。在此期间，国外的先进引擎与办公软件为档案编研提供技术支撑。能够实现智能引擎搜索，发挥智能办公的作用。最后，实现计算机视觉技术应用，为档案编研提供技术支撑，促进档案编研效率的提高。

结论：综上所述，文章通过对生成式人工智能辅助档案编研工作基础支撑的分析，详细描述政策基础、技术基础与实践基础的作用。并通过生成式人工智能模型的构建，丰富数据处理层、机制保障层与智能应用层的建设，实现生成式人工智能对档案编研工作的辅助，提高档案编研水平。

参考文献：

[1] 陈素月 , 郭荣 , 吉玉刚 , 等 . 头颈 CT 血管成像人工智能辅助阅片在住院医师规范化培训中的应用 [J]. 江苏卫生事业管理 ,2025,36(01):125-129.

[2] 杨青默 , 魏攀 , 华红 . 智能化时代下的口腔黏膜病学——人工智能应用研究的现状与展望 [J]. 口腔医学研究 ,2025,41(01):1-6.

作者简介：姓名：成永强；性别：男；出生年月：1988 年4 月；籍贯：河北省张家口市；民族：汉族；最高学历：大学本科；目前职称：工程师；研究方向：电子档案管理、档案编研