大語(yǔ)言模型賦能的圖書館服務(wù)創(chuàng)新：應(yīng)用、挑戰(zhàn)和發(fā)展路徑

在人工智能飛速發(fā)展的時(shí)代背景下，圖書館作為知識(shí)傳播與信息服務(wù)的重要載體，正面臨著智能化轉(zhuǎn)型與服務(wù)升級(jí)的迫切需求。近年來(lái)，我國(guó)相繼出臺(tái)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》等政策文件，表明了我國(guó)對(duì)發(fā)展和應(yīng)用人工智能的高度重視。受科技進(jìn)步和政策引導(dǎo)的影響，人工智能正深刻影響著圖書館的變遷，在圖書情報(bào)領(lǐng)域顯現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力，特別是大語(yǔ)言模型（LargeLanguageModel，LLM）的出現(xiàn)，將促使圖書館的知識(shí)和情報(bào)服務(wù)與人工智能展開深度融合，產(chǎn)生全新的信息處理和服務(wù)方式。大語(yǔ)言模型是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建的人工智能模型，通過在海量文本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)語(yǔ)言的語(yǔ)法、語(yǔ)義和語(yǔ)用等知識(shí)，進(jìn)而生成自然流暢、符合邏輯的文本內(nèi)容。其在信息檢索、用戶交互、知識(shí)提取、文本生成和用戶意圖識(shí)別等方面有著獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，將賦能圖書館的服務(wù)創(chuàng)新，推動(dòng)圖書館在智能時(shí)代的可持續(xù)和高質(zhì)量發(fā)展。

一、大語(yǔ)言模型的發(fā)展概述

大語(yǔ)言模型的雛形可追溯至20世紀(jì)90年代的語(yǔ)言建模研究。語(yǔ)言建模主要是基于規(guī)則和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法嘗試分析文本，但在理解復(fù)雜的語(yǔ)言規(guī)則上存在局限性。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的引入為大語(yǔ)言模型的發(fā)展帶來(lái)了突破。2017年，Google研究團(tuán)隊(duì)提出了Transformer架構(gòu)，隨后，基于Transformer架構(gòu)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練技術(shù)開始廣泛應(yīng)用。Transformer架構(gòu)的自注意力機(jī)制解決了長(zhǎng)序列處理難題，使模型能夠更好地捕捉文本的全局依賴關(guān)系。2018年，Google的BERT-1和OpenAI的GPT-1開啟了預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型時(shí)代，模型先在海量文本上進(jìn)行無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，再針對(duì)特定任務(wù)微調(diào)。22019—2020年，OpenAI先后發(fā)布GPT-2和GPT-3模型，GPT-3擁有1750億參數(shù)，并引入了零樣本學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，能夠完成自然語(yǔ)言處理的大多數(shù)任務(wù)。2022年底，OpenAI發(fā)布了ChatGPT，ChatGPT基于GPT-3的架構(gòu)做了進(jìn)一步訓(xùn)練，應(yīng)用基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)等新技術(shù)，在文本內(nèi)容創(chuàng)作、復(fù)雜自然語(yǔ)言問題處理等方面取得了重大突破。此后，國(guó)內(nèi)的百度、字節(jié)跳動(dòng)、科大訊飛等企業(yè)也相繼推出了文心一言、豆包、訊飛星火等大語(yǔ)言模型，不斷推動(dòng)大語(yǔ)言模型技術(shù)在中文語(yǔ)境及特定領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。未來(lái)，大語(yǔ)言模型有望在提高性能、拓展應(yīng)用領(lǐng)域、與其他技術(shù)融合等方面取得更大成果。

二、大語(yǔ)言模型在圖書館服務(wù)方面的創(chuàng)新應(yīng)用

（一）自動(dòng)圖書分類和摘要生成

大語(yǔ)言模型憑借其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言理解能力，可以從圖書文本中提取到關(guān)鍵詞、關(guān)鍵短語(yǔ)、文本結(jié)構(gòu)特征等重要信息。當(dāng)面對(duì)一本待分類的圖書時(shí)，大語(yǔ)言模型會(huì)將抓取到的重要信息輸入已訓(xùn)練好的模型。模型根據(jù)之前學(xué)習(xí)到的知識(shí)和模式，對(duì)圖書的特征進(jìn)行分析和判斷，再通過計(jì)算輸入圖書與各個(gè)預(yù)定義類別之間的相似度或匹配程度，最終確定圖書所屬的類別。自動(dòng)圖書分類通過對(duì)館藏資源的高效整理，提升了讀者獲取目標(biāo)圖書資源的效率。同時(shí)，大語(yǔ)言模型還可以自動(dòng)生成摘要，館員可以依據(jù)這些摘要更清晰地了解館藏書籍的內(nèi)容特點(diǎn)，進(jìn)而更科學(xué)地進(jìn)行分類編目、排架布局，以及制定精準(zhǔn)的推薦策略。讀者可以迅速把握?qǐng)D書主旨，在短時(shí)間內(nèi)篩選出符合自身需求的書籍，使閱讀決策更加精準(zhǔn)高效。

（二）智能參考咨詢

傳統(tǒng)圖書館的參考咨詢服務(wù)往往依賴館員人工解答讀者問題，存在響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)、解答質(zhì)量參差不齊等問題。而大語(yǔ)言模型能夠依據(jù)上下文語(yǔ)境，深刻理解問題的內(nèi)涵與背景，再通過讀者與智能館員助手的多輪對(duì)話深入挖掘讀者的真實(shí)需求，運(yùn)用龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)和強(qiáng)大的邏輯能力在短時(shí)間內(nèi)提供富有針對(duì)性的解答。同時(shí)，大語(yǔ)言模型還可以協(xié)助館員和讀者對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行深度挖掘和分析。它能夠提取文獻(xiàn)中的關(guān)鍵信息，如研究方法、核心觀點(diǎn)、創(chuàng)新點(diǎn)等，并對(duì)多篇文獻(xiàn)進(jìn)行綜合比較分析，梳理出研究脈絡(luò)和發(fā)展趨勢(shì)。此外，它還可以根據(jù)讀者的研究方向和興趣，推薦可資探索的新領(lǐng)域和新課題，3為科研人員拓寬研究視野、開展創(chuàng)新性研究提供有力支持。

（三）個(gè)性化知識(shí)推薦

圖書館擁有豐富的館藏資源，但讀者在尋找符合自身興趣和需求的知識(shí)時(shí)可能面臨困難。對(duì)此，大語(yǔ)言模型可通過分析讀者的借閱歷史、瀏覽行為、學(xué)科專業(yè)背景等多維度數(shù)據(jù)，深入理解讀者的興趣與需求，構(gòu)建出讀者畫像，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的個(gè)性化知識(shí)推薦?；趯?duì)文本語(yǔ)義的卓越理解，大語(yǔ)言模型不僅能夠依據(jù)表面行為進(jìn)行推薦，還能夠挖掘讀者的潛在需求。此外，大語(yǔ)言模型還能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)不同學(xué)科領(lǐng)域中概念之間的潛在聯(lián)系，將分散在眾多文獻(xiàn)中的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行整合，構(gòu)建相應(yīng)的知識(shí)圖譜，為用戶推薦可能感興趣的圖書，滿足其個(gè)性化的學(xué)習(xí)和研究需求。

（四）多語(yǔ)言服務(wù)拓展

隨著全球化的發(fā)展，圖書館的讀者群體日益多元化，對(duì)多語(yǔ)言服務(wù)的需求也不斷增加。大語(yǔ)言模型具備強(qiáng)大的多語(yǔ)言處理能力，可以實(shí)現(xiàn)不同語(yǔ)言之間的文本翻譯、內(nèi)容解讀等功能。在文獻(xiàn)資源翻譯方面，它能夠快速精準(zhǔn)地將不同語(yǔ)言的文獻(xiàn)資料進(jìn)行互譯。在多語(yǔ)言檢索服務(wù)上，大語(yǔ)言模型支持讀者使用多種語(yǔ)言進(jìn)行檢索。即使館藏文獻(xiàn)使用多種語(yǔ)言記錄，讀者用母語(yǔ)輸入需求，模型也能快速理解并檢索出相關(guān)資源。同時(shí)，在多語(yǔ)言咨詢服務(wù)中，無(wú)論讀者使用何種語(yǔ)言提問，大語(yǔ)言模型都能實(shí)時(shí)解答，提供跨語(yǔ)言的咨詢幫助。此外，在國(guó)際化交流日益頻繁的當(dāng)下，大語(yǔ)言模型還能夠助力圖書館舉辦多語(yǔ)言文化活動(dòng)，如使用多種語(yǔ)言介紹活動(dòng)內(nèi)容、進(jìn)行文化知識(shí)講解等，吸引更多國(guó)際讀者，推動(dòng)圖書館走向國(guó)際化。

（五）虛擬助手與互動(dòng)體驗(yàn)

針對(duì)自然語(yǔ)言提出的問題，經(jīng)過圖書館相應(yīng)知識(shí)語(yǔ)料庫(kù)預(yù)訓(xùn)練的智能問答機(jī)器人可以給出相應(yīng)的反饋。智能問答機(jī)器人可以幫助讀者進(jìn)行館藏資源的查詢與定位。當(dāng)讀者只記得部分書名、作者名或關(guān)鍵詞時(shí)，機(jī)器人也能夠憑借模糊查詢功能，理解讀者意圖，找到相關(guān)資源。此外，智能問答機(jī)器人還可以 24×7 小時(shí)實(shí)時(shí)解答用戶關(guān)于開放時(shí)間、借閱規(guī)則、圖書館活動(dòng)與培訓(xùn)信息、圖書館自助設(shè)備使用等的疑問。大語(yǔ)言模型甚至可以與多媒體技術(shù)相結(jié)合，傳遞多模態(tài)的綜合信息。例如，結(jié)合地方史志、古籍文獻(xiàn)等資料，生成描述特定歷史時(shí)期場(chǎng)景的文本，配合多媒體技術(shù)，再現(xiàn)古代書院的講學(xué)場(chǎng)景，為讀者營(yíng)造沉浸式文化體驗(yàn)。多樣化的互動(dòng)方式，在滿足不同用戶的需求和習(xí)慣的同時(shí)，也為讀者提供了優(yōu)質(zhì)的情感體驗(yàn)。[5]

三、大語(yǔ)言模型賦能圖書館服務(wù)面臨的挑戰(zhàn)

（一）數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全問題

大語(yǔ)言模型生成結(jié)果的質(zhì)量與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量高度相關(guān)。如果是不準(zhǔn)確或有偏差的數(shù)據(jù)，則會(huì)影響模型對(duì)資源的準(zhǔn)確理解與利用，或?qū)е履Ｐ蜕删哂姓`導(dǎo)性的內(nèi)容，如不同數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)同一實(shí)體的描述可能存在差異，干擾模型訓(xùn)練與應(yīng)用；過時(shí)數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致提供的知識(shí)或服務(wù)陳舊；受到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能存在的偏見的影響，模型生成的文本在性別、種族、地域等方面可能帶有不合理的傾向性甚至歧視性內(nèi)容，引發(fā)社會(huì)爭(zhēng)議。此外，大語(yǔ)言模型訓(xùn)練的大量數(shù)據(jù)中可能包含用戶隱私、企業(yè)敏感數(shù)據(jù)或科研機(jī)密等。一旦數(shù)據(jù)被不法分子獲取，可能會(huì)導(dǎo)致用戶正常生活受到干擾、企業(yè)經(jīng)濟(jì)損失、國(guó)家安全隱患等嚴(yán)重后果。同時(shí)，模型自身也可能存在安全漏洞，或被黑客攻擊，影響圖書館正常的服務(wù)秩序和數(shù)據(jù)安全。

（二）版權(quán)爭(zhēng)議問題

大語(yǔ)言模型訓(xùn)練依賴海量數(shù)據(jù)，圖書館豐富的館藏資源成為數(shù)據(jù)獲取源。大語(yǔ)言模型在對(duì)圖書館數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和訓(xùn)練的過程中，可能會(huì)使用到受版權(quán)保護(hù)的大量資料，如果數(shù)據(jù)使用未取得產(chǎn)權(quán)所有者的明確、充分授權(quán)，就會(huì)侵犯所有者的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。同時(shí)，生成的內(nèi)容版權(quán)歸屬模糊，難以清晰界定版權(quán)應(yīng)歸屬于圖書館、模型開發(fā)方還是原版權(quán)所有者。當(dāng)圖書館使用這些生成內(nèi)容作為知識(shí)服務(wù)的一部分時(shí)，就可能陷入版權(quán)糾紛。若生成的內(nèi)容突破讀者借閱、研究等需求，被廣泛傳播，尤其是涉及商業(yè)使用時(shí)，會(huì)進(jìn)一步加劇版權(quán)爭(zhēng)議，圖書館可能面臨嚴(yán)重的法律后果。

（三）資金成本問題

目前，大多數(shù)圖書館并不具備自行訓(xùn)練模型的能力。就算僅僅是應(yīng)用模型，同樣需要高性能服務(wù)器和大規(guī)模存儲(chǔ)設(shè)備等硬件基礎(chǔ)來(lái)確保響應(yīng)速度和服務(wù)質(zhì)量，后續(xù)硬件維護(hù)和升級(jí)也將持續(xù)產(chǎn)生費(fèi)用。若硬件基礎(chǔ)無(wú)法保障、算力不足，那么當(dāng)圖書館面臨高并發(fā)的用戶請(qǐng)求時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)響應(yīng)延遲、系統(tǒng)卡頓等問題，嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)。此外，數(shù)據(jù)處理和優(yōu)化方面也面臨著高昂成本。圖書館需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)注等預(yù)處理，使其符合模型訓(xùn)練要求，這不僅需要專業(yè)的數(shù)據(jù)處理軟件，更需要投入大量人力成本。圖書館員必須接受專業(yè)培訓(xùn)，掌握數(shù)據(jù)管理、模型操作、服務(wù)應(yīng)用等技能。相關(guān)的培訓(xùn)課程、師資聘請(qǐng)等都需要資金支持。因此，資金成本問題若得不到妥善解決，將嚴(yán)重制約大語(yǔ)言模型在圖書館服務(wù)中的廣泛應(yīng)用與深入發(fā)展。

（四）館員素養(yǎng)問題

館員是圖書館服務(wù)有效開展和持續(xù)推進(jìn)的核心智力資源。大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練應(yīng)用對(duì)館員的技術(shù)素養(yǎng)和能力提出了更高的要求。首先，它要求館員具備技術(shù)理解與應(yīng)用能力，能夠理解大語(yǔ)言模型的基本概念和運(yùn)行機(jī)制，熟練操作基于大語(yǔ)言模型的圖書館管理系統(tǒng)、信息檢索系統(tǒng)等工具。目前，多數(shù)館員傳統(tǒng)業(yè)務(wù)能力強(qiáng)，但技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備不足；其次，大語(yǔ)言模型需要處理海量數(shù)據(jù)，對(duì)館員的數(shù)據(jù)歸集和流通能力、數(shù)據(jù)應(yīng)用和策展能力以及隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全能力等數(shù)據(jù)要素能力提出了更高的要求；最后，大語(yǔ)言模型還要求館員革新服務(wù)思維，從被動(dòng)解答轉(zhuǎn)向主動(dòng)利用模型挖掘讀者需求，而部分館員仍然習(xí)慣傳統(tǒng)模式，缺乏主動(dòng)服務(wù)和創(chuàng)新意識(shí)，難以適應(yīng)新變化。如果館員不能及時(shí)進(jìn)行能力提升，將無(wú)法適應(yīng)圖書館智能化發(fā)展的新趨勢(shì)。

四、大語(yǔ)言模型賦能圖書館服務(wù)的發(fā)展路徑

（一） 加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理，保護(hù)用戶隱私

圖書館行業(yè)應(yīng)聯(lián)合相關(guān)部門和技術(shù)專家，建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)篩選與預(yù)處理機(jī)制，在訓(xùn)練前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格篩選、清洗和標(biāo)注，去除錯(cuò)誤、冗余以及涉及隱私敏感的部分。規(guī)范數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)一各類數(shù)據(jù)格式，如整合不同來(lái)源文獻(xiàn)的元數(shù)據(jù)格式。共同制定大語(yǔ)言模型在圖書館應(yīng)用中的技術(shù)規(guī)范和數(shù)據(jù)使用準(zhǔn)則，明確數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、傳輸和使用等環(huán)節(jié)的安全要求，確保數(shù)據(jù)安全。定期對(duì)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)及生成數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)審計(jì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并反饋。嚴(yán)格遵循隱私政策，注重對(duì)個(gè)人身份標(biāo)識(shí)信息進(jìn)行匿名化和脫敏處理、限制未授權(quán)用戶的訪問權(quán)限、采用數(shù)據(jù)加密協(xié)議、應(yīng)用差分隱私技術(shù)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)法優(yōu)化模型等。清晰、全面地告知讀者數(shù)據(jù)收集的自的、范圍、使用方式及可能風(fēng)險(xiǎn)等信息，保障讀者的知情權(quán)。通過持續(xù)的用戶教育，提升用戶對(duì)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的認(rèn)知。

（二）完善監(jiān)管機(jī)制，維護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)

圖書館需建立嚴(yán)格的內(nèi)部監(jiān)管體系，明確模型使用規(guī)范與數(shù)據(jù)處理流程。在收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，嚴(yán)格遵循版權(quán)法規(guī)，只選用已獲得明確授權(quán)的數(shù)據(jù)來(lái)源。依據(jù)《版權(quán)法》中的合理使用相關(guān)規(guī)定開展訓(xùn)練工作，確保模型對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和利用方式符合法律要求。在模型生成輸出內(nèi)容后，利用專業(yè)的文本查重工具，將其與已知的受版權(quán)保護(hù)的作品進(jìn)行比對(duì)，及時(shí)過濾掉可能存在抄襲、剽竊等侵權(quán)嫌疑的內(nèi)容。與外部機(jī)構(gòu)、企業(yè)等開展合作時(shí)，通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)暮献鲄f(xié)議明確雙方在知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面的權(quán)利和義務(wù)。加強(qiáng)對(duì)館員和讀者的知識(shí)產(chǎn)權(quán)教育，提升其版權(quán)意識(shí)，使館員在利用模型服務(wù)時(shí)嚴(yán)守版權(quán)規(guī)定，讀者在享受服務(wù)時(shí)尊重知識(shí)產(chǎn)權(quán)，共同營(yíng)造健康的知識(shí)服務(wù)環(huán)境。此外，制定針對(duì)圖書館應(yīng)用大語(yǔ)言模型的監(jiān)管政策與標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范行業(yè)行為。定期對(duì)圖書館進(jìn)行檢查，評(píng)估其在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)方面的執(zhí)行情況，對(duì)違規(guī)行為進(jìn)行嚴(yán)肅處理。

（三）優(yōu)化資金管理，緩解成本壓力

圖書館首先應(yīng)進(jìn)行全面的成本評(píng)估，依據(jù)圖書館的實(shí)際業(yè)務(wù)需求和發(fā)展目標(biāo)，確定大語(yǔ)言模型應(yīng)用的重點(diǎn)功能與服務(wù)場(chǎng)景，按照優(yōu)先級(jí)合理分配資源。關(guān)注上級(jí)部門發(fā)布的各類專項(xiàng)資助項(xiàng)目和科研基金，申請(qǐng)專項(xiàng)資助。了解并利用國(guó)家或地方出臺(tái)的關(guān)于鼓勵(lì)科技創(chuàng)新、文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展等相關(guān)政策，享受稅收減免、設(shè)備購(gòu)置補(bǔ)貼等優(yōu)惠措施。除傳統(tǒng)財(cái)政撥款外，積極尋求社會(huì)捐贈(zèng)、企業(yè)合作或基金會(huì)資助。同時(shí)，企業(yè)也可獲得相關(guān)數(shù)據(jù)反饋用于技術(shù)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)互利共贏。加強(qiáng)館際合作，共享硬件資源，聯(lián)合采購(gòu)大語(yǔ)言模型服務(wù)，提高資源利用率，減少重復(fù)建設(shè)開支。館際間還可合作開展人員培訓(xùn)，集合各館優(yōu)勢(shì)，邀請(qǐng)專家開展線上或線下的集中培訓(xùn)，分?jǐn)偱嘤?xùn)成本。

（四）健全培養(yǎng)體系，提升館員素養(yǎng)

圖書館應(yīng)構(gòu)建系統(tǒng)培訓(xùn)課程，涵蓋大語(yǔ)言模型基礎(chǔ)原理、模型操作技能、數(shù)據(jù)處理技能等，全面提升館員的技術(shù)能力。根據(jù)館員現(xiàn)有的知識(shí)和技能水平以及不同的崗位需求，制訂分層分類的培訓(xùn)計(jì)劃。通過舉辦專題培訓(xùn)、進(jìn)修學(xué)習(xí)、在線課程、參加學(xué)術(shù)研討會(huì)等方式提升館員素養(yǎng)。建立常態(tài)化的培訓(xùn)機(jī)制，定期組織館員開展集中培訓(xùn)、在線學(xué)習(xí)等活動(dòng)。搭建內(nèi)部知識(shí)分享平臺(tái)，營(yíng)造良好的學(xué)習(xí)氛圍。制定相應(yīng)的激勵(lì)機(jī)制，如設(shè)立專項(xiàng)獎(jiǎng)勵(lì)基金、在職稱評(píng)定和崗位晉升等方面給予傾斜、將與大語(yǔ)言模型相關(guān)的技能掌握情況和工作成果納入考核指標(biāo)等，讓館員切實(shí)感受到自身努力與職業(yè)發(fā)展的緊密聯(lián)系，提高他們參與轉(zhuǎn)型的積極性。

五、結(jié)束語(yǔ)

大語(yǔ)言模型為圖書館的服務(wù)創(chuàng)新帶來(lái)了諸多機(jī)遇，具備廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景和發(fā)展?jié)摿?，顯著提升了圖書館的服務(wù)質(zhì)量和效率，滿足了讀者日益多樣化的需求。然而，在發(fā)展和應(yīng)用的過程中，其不可避免地面臨著風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。通過不斷完善發(fā)展路徑，大語(yǔ)言模型將在圖書情報(bào)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更廣泛的應(yīng)用，推動(dòng)圖書館更好地應(yīng)對(duì)時(shí)代浪潮下不斷變化的信息服務(wù)要求。

參考文獻(xiàn)：

[1]王靜靜，洪，葉鷹.GPT型技術(shù)應(yīng)用重塑數(shù)字人文探討[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2023，46（06）：43-46.

[2] 趙瑞雪，黃永文，馬瑋璐，等.ChatGPT對(duì)圖書館智能知識(shí)服務(wù)的啟示與思考[J].農(nóng)業(yè)圖書情報(bào)學(xué)報(bào)，2023，35（01）：29-38.

[3]洪，葉鷹，佟彤.國(guó)內(nèi)外大語(yǔ)言模型的圖書情報(bào)應(yīng)用探討[J].圖書館理論與實(shí)踐，2024（02）：72-80.

[4]王毅，董怡婷.類ChatGPT人工智能在圖書館智慧服務(wù)中的應(yīng)用與思考[J].圖書館理論與實(shí)踐，2023（06）：129-136.

[5]劉柏嵩，楊春艷，殷文婷，等.智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的圖書館服務(wù)現(xiàn)代化：轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新[J].大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)，2024，42（04）：13-19.

[6]張芳.數(shù)智時(shí)代“三全”知識(shí)服務(wù)館員勝任力提升策略研究[J].圖書情報(bào)導(dǎo)刊，2024，9（02）：27-33.