高校圖書館知識中臺系統(tǒng)構建路徑研究

［摘 要］在深入研究數(shù)據(jù)中臺建設的前提下，從經(jīng)濟、操作、技術3個方面分析知識中臺在高校圖書館建設的可行性問題，闡述知識中臺的含義，明確知識中臺價值，在此基礎上探索高校圖書館知識中臺構建路徑，提出3項構建原則，建立4大模塊構成知識中臺基礎架構，分為4個階段逐步完善建設知識中臺，設計實現(xiàn)系統(tǒng)原型證明高校圖書館采用知識中臺架構的有效性，未來圖書館數(shù)據(jù)中臺終將向知識中臺轉(zhuǎn)化。

［關鍵詞］知識中臺；人工智能；智慧圖書館；大數(shù)據(jù)；構建路徑

［中圖分類號］G250.7［文獻標志碼］A［文章編號］1005-6041（2023）03-0046-05

1 引 言

隨著云時代的來臨，現(xiàn)代社會已成為“云”的社會。在疫情時期，我們都感受到云服務帶來的便利。在互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、5G等信息技術高速發(fā)展的影響下，全球數(shù)據(jù)量都呈現(xiàn)出爆發(fā)性的增長態(tài)勢，到2021年全球數(shù)據(jù)總量已達84.5ZB［1］，傳統(tǒng)的知識服務體系架構在新環(huán)境的挑戰(zhàn)下略顯疲態(tài)，亟需一種新的信息服務模式為廣大用戶提供更加快速、可靠的知識服務，知識中臺架構模式由此孕育而生。本文以知識中臺的理念為基礎，探討和研究知識中臺在高校圖書館中的構建路徑，實現(xiàn)系統(tǒng)原型驗證知識中臺在高校圖書館應用的有效性，為提高圖書館智慧服務質(zhì)量提供有力保障。

2 知識中臺研究現(xiàn)狀

近年來，中臺逐漸成為業(yè)界關注的焦點。中臺這一架構理念最早源于芬蘭的一家游戲開發(fā)公司SuperCell，該公司主要利用中臺來提高研發(fā)效率［2］。2015年，阿里巴巴的服務模式調(diào)整為以中臺為核心的組織架構，隨后，騰訊、京東、蘇寧等企業(yè)也陸續(xù)打造基于中臺的服務模式，支撐起公司龐大的業(yè)務集群［3］。2020年，“袋鼠云”與Cloudera企業(yè)數(shù)據(jù)云廠商聯(lián)合建設金融數(shù)據(jù)中臺服務生態(tài)圈［4］。在圖書情報領域，中臺的研究正處于起步階段。研究對象以數(shù)據(jù)中臺為主，知識中臺研究較少，研究內(nèi)容主要集中在路徑、體系、架構及服務模式等方面。劉曉峰［5］、蔡迎春等［6］專注于服務模式的研究，將數(shù)據(jù)中臺引入專利導航和圖書館數(shù)據(jù)服務中，提升圖書館的服務質(zhì)量。只瑩瑩［7］、鄭聰?shù)龋?］專注于建設路徑的研究，從宏觀角度引領圖書館中臺建設的方向。魏建行等［9］專注于體系架構的研究，為圖書館中臺建設提供技術解決方案。知識中臺方面，李曉鳴等［10］認為智慧圖書館應建立起基于微服務架構的知識服務體系。黃瑩［11］、于凱等［12］、顧君等［13］29分別在出版、航空、農(nóng)業(yè)等領域建設知識中臺系統(tǒng)，為高校圖書館建設知識中臺做出前期探索。這些都為知識中臺深入研究打下重要基礎。

知識中臺在學界還沒有統(tǒng)一定義。顧君等［13］28從技術角度認為，知識中臺是基于人工智能技術形成的系統(tǒng)；薛顏波等［14］從應用角度認為，知識中臺是一種可以橫向擴展的應用架構；百度從企業(yè)的角度認為，知識中臺是幫助企業(yè)提升業(yè)務運營能力的信息平臺［15］。在圖書情報領域，知識中臺可以認為是將知識進行采集、加工、管理和應用的人工智能全鏈路知識管理組織架構，能夠?qū)⒅R服務嵌入圖書館核心業(yè)務場景，加快知識服務的智慧轉(zhuǎn)型和應用創(chuàng)新。

目前，高校圖書館存在煙囪系統(tǒng)多、數(shù)據(jù)增長快、異構數(shù)據(jù)多、數(shù)據(jù)利用率低、前臺應用多樣等問題，影響智慧圖書館建設縱深發(fā)展。知識中臺提供知識分布式采集、集約化管理、智能化處理、多元化展示等服務，在解決高校圖書館業(yè)務困境和提升智慧圖書館建設質(zhì)量上具有重要的應用價值。首先，采用大數(shù)據(jù)技術從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的知識，提高了知識管理效率。其次，組織管理方式由“大團隊”向“小團隊”轉(zhuǎn)變，改進了組織管理方法，協(xié)同團隊創(chuàng)新發(fā)展。再次，挖掘數(shù)據(jù)相關性，多樣式展現(xiàn)知識信息，創(chuàng)新了服務發(fā)展模式，提升知識服務質(zhì)量。最后，用人工智能技術輔助圖書館科學決策，提升了業(yè)務決策能力。

3 高校圖書館知識中臺的構建路徑

3.1 高校圖書館知識中臺建設可行性分析

2021年，《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》提出要高質(zhì)量發(fā)展公共服務［16］。同年，文化和旅游部發(fā)布《“十四五”公共文化服務體系建設規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》）。《規(guī)劃》強調(diào)，要加強智慧圖書館體系建設，提升圖書館數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化發(fā)展水平［17］。高校圖書館作為高校教學科研的支撐，為學校提供專業(yè)的知識服務。在人工智能浪潮的影響下，知識服務以知識中臺為依托，能夠把服務嵌入圖書館核心業(yè)務，提升圖書館業(yè)務創(chuàng)新能力。知識中臺以人工智能作為技術支撐，推進教學科研知識迭代升級，協(xié)助高校師生在各自研究領域進行深入探索，發(fā)掘領域前沿熱點信息。建設知識中臺，需要對圖書館的實際需求進行綜合考量，從經(jīng)濟、操作、技術3個方面進行詳細的可行性分析。1）經(jīng)濟可行性分析。知識中臺能夠增強圖書館業(yè)務的核心競爭力，但其有效運作依賴高性能的硬件設施和強有力的軟件保障，并需要精通云計算服務的專業(yè)人員進行管理，在整個項目期間需要較高資金投入。高校圖書館作為高校業(yè)務部門之一，獲取資金能力有限，且不同的高校實際情況各有不同，是否需要建立知識中臺更新知識服務，經(jīng)濟可行性是一個重要的衡量指標。若有必要建立知識中臺，但經(jīng)濟能力有限，也可采用“分段建設，逐步完善”的方針，將整個方案分為多期項目建設，先解決最亟須的核心模塊，后逐步完善非核心業(yè)務模塊，最終完成整個項目，這樣可在一定程度上緩解資金問題。2）操作可行性分析。高校圖書館擁有大量業(yè)務系統(tǒng)，各業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)一標準的缺失，對系統(tǒng)間數(shù)據(jù)交互造成很大障礙。業(yè)務知識標準化根據(jù)圖書館自身需求進行定制，需要熟悉具體業(yè)務的圖書館員與具備專業(yè)技術知識背景的技術人員共同完成，時間長、任務重，數(shù)據(jù)標準的制訂有相當難度。操作可行性這一指標決定了知識中臺建設能否順利實施完成，需要高校圖書館根據(jù)各自人員的配備情況綜合考慮。若制訂標準的人員配備不足，可考慮將常用業(yè)務提取出來，先制訂常用業(yè)務的通用標準，然后推廣到其他業(yè)務，逐步完善業(yè)務知識標準。這樣降低了數(shù)據(jù)標準制訂難度，有較強的可操作性。3）技術可行性分析。作為業(yè)務系統(tǒng)的中樞，知識中臺要求具備高性能、高效能、高并發(fā)、高可用性、高可靠性等特征，一般都采用云服務模式，利用虛擬化技術對知識中臺進行管理，對專業(yè)技術人員的云端管理和維護技能有較高要求。技術可行性這一指標用于判斷知識中臺可否穩(wěn)定持久運行，要求高校圖書館對自身的技術能力和設施配備作出恰當?shù)脑u判，盡可能避免知識中臺運行問題對業(yè)務系統(tǒng)產(chǎn)生的影響。知識中臺軟件層面可采用微服務模式對知識管理進行服務化改造，將服務進行容錯隔離，實現(xiàn)“高內(nèi)聚，低耦合”，避免單點故障的發(fā)生。

3.2 高校圖書館知識中臺構建原則

在建設智慧圖書館的時代背景下，高校圖書館引領著智能化信息建設的前沿，根據(jù)高校師生用戶畫像提供個性化服務成為智慧服務的必備功能。高校圖書館知識中臺構建需要遵循“用戶至上”的原則，一切以用戶為中心建立業(yè)務規(guī)則和數(shù)據(jù)標準。通過圖書館業(yè)務需求調(diào)研，面向用戶場景優(yōu)化分析，知識驅(qū)動改進組織架構，深度滿足用戶多元化的需求。知識中臺的構建原則包括：1）融合知識中臺與業(yè)務。高校圖書館的核心業(yè)務是為高校師生提供教學科研服務，知識服務則是高校教學科研的重要助力。知識中臺能夠抽取業(yè)務數(shù)據(jù)，建立中央知識庫，整合業(yè)務知識，沉淀業(yè)務能力，輔助智能決策，擴展多元化業(yè)務場景。前臺業(yè)務得到知識中臺的支撐，能夠激活業(yè)務創(chuàng)新能力，洞察領域前沿，提升業(yè)務應用價值。要做到這一點，首先，需要將業(yè)務流程標準化，建立業(yè)務流程圖，規(guī)范業(yè)務處理過程；其次，采集業(yè)務多模態(tài)信息數(shù)據(jù)，作為基礎數(shù)據(jù)源存儲于后臺數(shù)據(jù)庫中；再次，采用5G、人工智能、自然語言處理、微服務、大數(shù)據(jù)處理等技術，重塑知識產(chǎn)生過程，賦能圖書館業(yè)務場景，提升知識服務創(chuàng)新能力。2）業(yè)務知識抽象與復用。高校圖書館業(yè)務系統(tǒng)異構數(shù)據(jù)居多，直接進行數(shù)據(jù)交互極為困難。知識中臺能夠?qū)崿F(xiàn)業(yè)務知識的抽象與復用，共享標準化后的知識供前臺業(yè)務系統(tǒng)使用，達到提高中臺效能的目的。知識抽象就是根據(jù)業(yè)務的實際需要，建立統(tǒng)一標準的業(yè)務名稱，規(guī)范業(yè)務數(shù)據(jù)，確立業(yè)務知識標準，構建業(yè)務知識模型，有利于知識中臺管理。知識復用是以知識抽象為基礎，提取各業(yè)務知識的共性，形成共享知識庫，每套業(yè)務系統(tǒng)均能從共享知識庫中獲取所需的知識，避免重復建設，提高中臺響應速度，提升業(yè)務創(chuàng)新效率。實現(xiàn)知識抽象，才能簡化紛繁復雜的業(yè)務數(shù)據(jù)，統(tǒng)一業(yè)務標準，便于中臺系統(tǒng)進行知識管理。在此基礎上建立統(tǒng)一系統(tǒng)接口，將中央知識庫的知識共享給業(yè)務前臺，才能實現(xiàn)知識復用。抽象復用方法是建設智慧圖書館降本增效的有效途徑，進一步加快了圖書館創(chuàng)新轉(zhuǎn)換能力。3）重構組織管理模式。建立知識中臺是圖書館智慧化建設的戰(zhàn)略升級，對組織架構、管理模式和系統(tǒng)運維都有不同程度影響，需要根據(jù)實際情況作出相應調(diào)整。高校圖書館目前采用“大團隊”管理方式，而知識中臺提倡“小團隊”作戰(zhàn)方式，圖書館可根據(jù)實際需要建立相應的“小團隊”，每個小團隊都有一定的獨立自主權，實現(xiàn)團隊自主管理，優(yōu)化配置團隊成員，不斷提高團隊質(zhì)量，創(chuàng)新團隊業(yè)務能力。通過知識賦能至業(yè)務場景，增強團隊成員的知識洞察力，不斷汲取新的知識，強化知識中臺的推理和演化能力，輔助圖書館智能決策，提升高校圖書館智能化管理水平。

3.3 高校圖書館知識中臺基礎架構

知識中臺建設離不開高性能的軟硬件設施。在硬件方面，可采用云存儲和超融合技術增強硬件性能，加快中臺響應速度。在軟件方面，通常采用云服務管理方式，目前，使用最廣泛的是“虛擬化技術”。虛擬化技術能夠整合底層硬件的CPU、內(nèi)存、硬盤等計算存儲資源，為上層用戶屏蔽所有硬件細節(jié)，用戶僅需了解可用資源并根據(jù)自身需求隨時分配、調(diào)用系統(tǒng)資源，建立自己的服務，降低硬件管理難度。同時采用集群技術建立虛擬化管理節(jié)點，將硬件設備納入底層軟件進行管理，提高知識中臺的軟硬件橫向擴展能力。在中臺中，每項服務都會建立多個虛擬服務器用于均衡負載，通過虛擬化管理對虛擬服務器隨時重新分配資源，根據(jù)需要增加虛擬節(jié)點，增強服務性能，提高知識中臺的實時響應能力（見圖1）。

知識中臺包含4大模塊：知識采集模塊、知識加工模塊、知識服務模塊、知識應用模塊。每個模塊均遵循“高內(nèi)聚、低耦合”原則，相輔相成，缺一不可。知識中臺處理知識的整個流程從知識采集開始，到知識加工，然后知識服務，最后通過知識應用將知識提供給上層應用使用。1）知識采集模塊包括知識采集、知識建模、知識提取、知識存儲等功能，主要用于采集和提取知識。其采用語義分析的方式將知識片段從底層數(shù)據(jù)庫中抽取出來，并根據(jù)自身的業(yè)務需求，建立相應的知識模型，同時保存到底層數(shù)據(jù)庫中，提高知識產(chǎn)生和搜索效率，增強數(shù)據(jù)可靠性。知識模型由圖書館確定建立標準，通常會定義出類別體系和任務體系，為業(yè)務系統(tǒng)制訂可共享使用的業(yè)務流程標準。難點在于異構數(shù)據(jù)的抽取，不同結構的數(shù)據(jù)抽取方式不同，結構化數(shù)據(jù)使用映射，半結構化和非結構化數(shù)據(jù)使用包裝器，這都需要制訂抽取的標準。2）知識加工模塊包括知識整合、知識標簽、知識關聯(lián)、知識分析等功能，主要負責加工和整合知識。其將抽取到的知識進行抽象，建立統(tǒng)一業(yè)務知識標準，通常做法是給每一知識條目設置一個GUID，用于識別知識。利用人工智能算法，智能識別知識，對知識進行分類和標注，挖掘知識之間的內(nèi)在聯(lián)系，將相應的知識進行重新關聯(lián)，分析知識的潛在內(nèi)容，建立知識內(nèi)容體系，為前臺應用提供科學的參考數(shù)據(jù)。3）知識服務模塊包括知識共享、知識可視化、知識管理、知識演進等功能，主要負責管理和共享知識。其將知識管理進行規(guī)范，將知識列表、知識條目進行體系化組織，提供增刪查改等一系列操作管理知識。提供知識共享和可視化的方法，使知識不僅僅是數(shù)據(jù)，更能直觀地提供給用戶使用。同時，吸納外部知識片段與現(xiàn)有知識體系相合并，更新中央知識庫。此處難點在于新增知識片段的相似性判斷和篩選，避免中央知識庫無限增長。4）知識應用模塊包括知識調(diào)用、知識評價、知識推理、知識決策等功能，主要提供獲取知識的API接口。其將知識中臺處理好的知識信息通過API接口共享給各業(yè)務系統(tǒng)使用，并接受用戶評價反饋，根據(jù)用戶反饋更新優(yōu)化知識中臺服務方式，形成閉環(huán)管理模式。同時，提供知識推理決策的方法，識別用戶請求意圖，分組定位用戶需求，智能處理用戶請求，展示知識推理結果，為圖書館決策提供科學依據(jù)。

3.4 高校圖書館知識中臺構建過程

高校圖書館業(yè)務始終圍繞教學科研展開，高效管理和利用知識才能更好地為師生服務。知識中臺是高校圖書館建設重要的戰(zhàn)略升級，可采用分階段構建的方式，由易到難逐步進行。構建過程分為4個階段：第1階段是整合知識。將知識根據(jù)自身業(yè)務特點建立相應的知識模型，實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據(jù)和流程標準化，并利用人工智能技術，在理解語義的基礎上，從數(shù)據(jù)源抽取知識片段，融入中央知識庫，為圖書館決策分析提供數(shù)據(jù)支持。第2階段是管理知識。將知識行為進行規(guī)劃與管理，并提供知識與用戶和業(yè)務系統(tǒng)的交互接口，系統(tǒng)化知識列表和知識條目，采用增刪查改等元操作，將相應的數(shù)據(jù)存儲到中央知識庫中。第3階段是應用知識。知識經(jīng)過系統(tǒng)化整理后，采用人工智能語義算法進一步增強知識之間的關聯(lián)性，為上層應用提供API接口，并接收用戶評價反饋，用于優(yōu)化更新知識計算步驟，提升中臺系統(tǒng)性能。第4階段是演進知識。這是知識中臺建設的高級階段，須在前3個階段建設完成的基礎上才能進行，其能將外部知識不斷吸納進中臺系統(tǒng)，判斷知識的相似性，并對已有的知識庫進行實時更新，促使業(yè)務不斷創(chuàng)新。

4 知識中臺應用實驗

研究以廣西師范大學圖書館為依托，利用圖書館云服務管理平臺設計知識中臺系統(tǒng)原型。在實驗環(huán)境下，通過云服務器虛擬1臺數(shù)據(jù)庫服務器，搭建MySQL服務器存儲數(shù)據(jù)，虛擬3臺服務器用作Hadoop集群，虛擬1臺服務器運行知識中臺原型系統(tǒng)，虛擬1臺服務器作為業(yè)務前端系統(tǒng)，與用戶進行交互訪問。系統(tǒng)原型以智能知識搜索為目標，基于知識中臺建設理念，充分利用人工智能技術，設計并開發(fā)廣西師范大學圖書館古籍書目檢索系統(tǒng)原型，實現(xiàn)古籍數(shù)據(jù)智能知識檢索。實驗以“古書”作為關鍵詞進行檢索，所得檢索結果的廣西師范大學圖書館古籍書目檢索系統(tǒng)原型界面如下（見圖2）。

廣西師范大學圖書館古籍書目檢索系統(tǒng)原型運用知識中臺建設理念，使用Python語言實現(xiàn)知識中臺數(shù)據(jù)服務。實驗中，第一步為整合知識，使用Nameko實現(xiàn)知識微服務，使用PaddleNLP進行知識抽取，將已有的古籍資源數(shù)據(jù)知識化；第二步為管理知識，建立古籍數(shù)據(jù)知識條目，并存儲到MySQL建立的中央知識庫中；第三步為應用知識，使用PaddlePaddle進行自然語言理解，識別用戶檢索意圖，生成標準化檢索語言，建立知識檢索路徑，反饋最終檢索結果。

檢索平臺采用一站式檢索方式，僅提供一個檢索框，可根據(jù)用戶輸入的信息快速識別關鍵詞內(nèi)容，并對關鍵詞進行初步分類，提高檢索效率。檢索結果根據(jù)用戶檢索意圖進行優(yōu)化，賦予相應的優(yōu)先級，按優(yōu)先級先后順序展示檢索結果，符合用戶檢索需要。檢索平臺在人工智能技術的輔助下獲取到更豐富的知識信息，檢索結果覆蓋更廣，提高用戶檢索的查全率。

系統(tǒng)原型實現(xiàn)了知識中臺的部分功能，達到第3階段構建目標，在實驗環(huán)境中取得較好的效果。采用知識中臺方式，數(shù)據(jù)管理上得到較大提升，數(shù)據(jù)處理更方便快捷；業(yè)務上更貼合讀者需要，為讀者提供更貼合檢索意圖的參考結果；技術上引入人工智能技術，增強了檢索結果的可用性。在生產(chǎn)環(huán)境下，可采用HBase數(shù)據(jù)庫替代MySQL數(shù)據(jù)庫作為中央知識庫，Java語言代替Python語言開發(fā)知識中臺系統(tǒng)，可以獲得更好的系統(tǒng)性能。

5 結 語

知識中臺是基于人工智能的匯聚、整合、加工、應用知識的服務平臺，全方面應用5G、人工智能、自然語言理解、微服務等新技術，全方位整合圖書館業(yè)務知識，在圖書館智慧化服務場景中起到核心作用。作為一種新的組織架構模式，能高效面對復雜的業(yè)務管理模式，沉淀業(yè)務數(shù)據(jù)資源，整合離散數(shù)據(jù)信息，挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)容關聯(lián)，為用戶提供靈活、精確的知識調(diào)用需求，創(chuàng)新高校圖書館多元化服務模式。

在未來，知識中臺會有以下方面的應用前景：一是提升高校圖書館智慧服務水平，建立智慧服務平臺，用人工智能的方式處理圖書館現(xiàn)有數(shù)據(jù)。二是實現(xiàn)跨學科融合，綜合學科知識，融合“智能+”的方式發(fā)展知識應用的新形態(tài)，為知識服務提供更大的創(chuàng)新發(fā)展。三是提供創(chuàng)新思維，提高綜合決策能力，在圖書館領域?qū)崿F(xiàn)共創(chuàng)空間，將資源與知識共享于智慧平臺，建立知識中臺生態(tài)環(huán)境，創(chuàng)建創(chuàng)新價值網(wǎng)絡。

［參考文獻］

［1］《IDC Innovator：智能文檔處理（IDP），2022》正式發(fā)布［EB/OL］.［2022-10-26］.https：∥it.sohu.com/a/630711212_121124366.

［2］李子昕，陳晉.基于數(shù)據(jù)中臺的高?？茖W數(shù)據(jù)管理服務平臺建設［J］.大學圖書情報學刊，2021，39（2）：56-62.

［3］徐望，董劍峰.基于數(shù)據(jù)中臺和服務中臺的智慧校園框架設計與應用［J］.中國教育信息化，2021（15）：76-78.

［4］呂忠亭，崔巍，劉洋，等.高校數(shù)據(jù)中臺建設方案設計與分析［J］.微型電腦應用，2022，38（2）：19-21.

［5］劉曉峰.基于數(shù)據(jù)中臺技術的專利導航服務理論研究和路徑探索［J］.情報探索，2022（5）：59-64.

［6］蔡迎春，歐陽劍，嚴丹.基于數(shù)據(jù)中臺理念的圖書館數(shù)據(jù)服務模式研究［J］.圖書館雜志，2021，40（11）：99-107，63.

［7］只瑩瑩.中臺在國家圖書館的應用思考［J］.圖書館論壇，2021，41（10）：76-82.

［8］鄭聰，柏雪，張興旺.高校圖書館中臺構建路徑與實踐研究［J］.圖書館工作與研究，2022（10）：5-12.

［9］魏建行，劉遠志，羅超，等.基于數(shù)據(jù)中臺的高校智慧圖書館建設研究［J］.河北科技圖苑，2022，35（4）：82-86.

［10］李曉鳴，任思琪，薛堯予.圖書館智慧化轉(zhuǎn)型的技術體系研究［J］.圖書館，2022（2）：82-88.

［11］黃瑩.可供性視角下出版人工智能：多重角色與平臺架構［J］.編輯之友，2022（6）：21-25.

［12］于凱，苑學鵬，劉任燁.嵌入航空裝備研發(fā)場景的知識工程中臺架構研究［J］.情報理論與實踐，2022，45（7）：36-41.

［13］顧君，賈暑花，曾慶鴻.基于知識中臺的農(nóng)業(yè)單品全產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)平臺建設研究［J］.農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)學報，2021，3（1）.

［14］薛顏波，豐俊，王廷飛，等.知識中臺框架下的臨床決策支持知識庫構建方法［J］.中國數(shù)字醫(yī)學，2021，16（3）：14-17.

［15］百度知識中臺白皮書：從數(shù)據(jù)到知識，知識中臺賦能企業(yè)智能化升級［EB/OL］.［2022-10-26］.https：∥mpks.cdn.bcebos.com/doc/百度知識中臺白皮書.pdf.

［16］中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要［EB/OL］.［2022-10-26］.http：∥www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm.

［17］“十四五”公共文化服務體系建設規(guī)劃［EB/OL］.［2022-10-26］.http：∥www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-06/23/5620456/files/d8b05fe78e7442b8b5ee94133417b984.pdf.

［收稿日期］2023-02-26

［作者簡介］符榮鑫（1984—），男，碩士，工程師，廣西師范大學圖書館；楊小華（1960—），男，本科，研究館員，廣西師范大學生命科學學院。

［說 明］本文分別系2016年國家社會科學基金一般項目“新信息環(huán)境下高校圖書館共生學科服務的路徑預設與實現(xiàn)策略研究”（項目編號：16BTQ033）、2015年廣西哲學社會科學規(guī)劃一般項目“面向高端學術共同體的情報共生理論與實現(xiàn)研究”（項目編號：15BTQ002）的研究成果之一。