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摘要
档案资源形态演化、技术环境变迁和用户需求升级驱动档案工作向知识空间转型，但智能化工具缺位制约转型进程。大模型技术的突破为档案工作全链路升级提供新机遇。本文从大模型核心技术出发，分析其嵌入档案工作的必要性与可行性，提出基于CVP技术栈的“大模型+”技术框架，探索档案知识“收管存用”新模式，并探讨大模型驱动的人机关系、工作场域及业务模式转变。研究强调，大模型可通过跨模态处理、知识库构建与智能服务赋能档案数智化，但需平衡数据治理、结果可控性及人才培养等挑战，为档案工作转型提供理论与实践参考。
关键词：大语言模型；知识空间；档案工作；数智转型
当前，档案工作处于物理与数字双空间协同发展阶段，但资源多源化、载体泛在化与需求复杂化要求向知识空间跃迁。根据《“十四五”全国档案事业发展规划》，档案工作需突破传统模式，加速数智转型以应对知识经济时代挑战。然而，现有工具依赖规则与小模型，存在智能化程度低、可扩展性弱等瓶颈，难以支撑高阶知识服务。
2022年末，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）凭借跨任务处理、多模态生成与自然交互能力，为档案工作全链路升级注入新动能。例如，大模型可解析非结构化档案数据、生成知识摘要，甚至辅助决策，显著提升效率。然而，现有研究多聚焦通用场景与伦理问题，缺乏核心技术层结合档案业务的系统性分析。本文从大模型技术特性出发，回答其在档案工作中为何应用、如何应用及效果问题，为档案数智转型提供路径支持。
1 新机遇：大模型技术嵌入档案工作的必要性与可行性
1.1 档案工作亟待数智转型，缺乏技术支点
档案资源涵盖电子文件、社交媒体档案、政务数据等多源异构数据，呈现爆炸式增长。传统工具依赖规则引擎与有监督小模型，面临三大局限：
·理解能力弱：难以解析非结构化数据的隐含语义，导致知识提取碎片化；
·自适应能力低：规则固化导致无法适应新载体（如视频、传感器数据）与动态需求；
·可扩展性差：烟囱式开发模式造成系统冗余，维护成本高昂。
学界呼吁突破物理-数字双空间限制，推动档案信息化向知识管理跃迁。例如，张斌等人提出档案服务需从“案卷级”转向“知识级”，而钱毅强调语义融合与细粒度资源管理的重要性。然而，现有技术难以支撑这一目标，亟需大模型等智能化工具填补技术断层。
1.2 大模型及复杂场景落地，提供实践支撑
大模型在跨任务、跨模态与交互性上的突破为其嵌入档案工作奠定基础：
·跨任务处理：可同时完成文本分类、摘要生成与信息抽取，减少多模型协同成本；
·多模态生成：GPT-4等模型支持文本、图像与语音的融合处理，适配档案多载体特性；
·自然交互：用户通过对话即可调用复杂功能，降低技术使用门槛。
行业实践验证其可行性。例如，美国EvenUp公司利用大模型分析医疗与法律档案，自动生成索赔报告，效率提升60%；国内南方电网“大瓦特”模型通过语义识别优化电力运维流程。此类案例表明，大模型可显著提升档案知识处理效率，为“收管存用”全链路赋能。
1.3 图情档学界论证研究，形成应用共识
2023年中国知网检索显示，图情档领域46篇相关文献中，档案界研究仅占15%，但学界普遍认同大模型的颠覆性潜力。例如：
·图书馆领域：ChatGPT被用于智能检索、知识发现与用户画像构建；
·情报领域：大模型助力信息聚合与趋势预测；
·档案领域：初步探索聚焦文本摘要、分类整理与安全保护。
研究共识指出，大模型可推动档案知识从“被动管理”转向“主动服务”，但其与档案业务的深度结合仍需系统性框架支撑。
2 新模式：大模型嵌入赋能知识空间档案工作的模式分析
2.1 基于CVP技术栈的“大模型+”技术嵌入框架
针对大模型“幻觉”与时效局限，构建“大模型+向量数据库+提示工程”（CVP）技术栈（见图1）：
·大模型（C）：作为核心引擎，负责语义理解与知识推理；
·向量数据库（V）：存储结构化知识向量，提供长期记忆与领域适配；
·提示工程（P）：通过自然语言指令引导模型输出，增强可控性。
该框架通过知识发现、存储与服务的闭环，实现档案资源、人员与环境的智能联接。例如，在知识检索中，向量数据库预索引加速响应，大模型优化语义匹配，最终生成用户友好的结果摘要。
2.2 基于“大模型+小模型”协同的档案知识获取 ·知识发现：大模型端到端解析非结构化数据（如手稿、影像），提取实体与事件；小模型（如BiLSTM-CRF）优化序列标注任务，解决专有名词识别问题。二者协同可将知识提取精度提升至92%以上。 ·知识表示：采用嵌入模型（如BERT）将文本、图像编码为稠密向量，构建跨模态语义网络。例如，档案照片与其描述文本共享向量空间，支持“以图搜文”等高级检索。 2.3 基于“大模型+向量数据库”连接的档案知识库构建 ·知识存储：Milvus等向量数据库支持PB级数据管理，通过自动备份与分区存储保障安全性。例如，上海市档案馆利用向量数据库实现百万级档案元数据的高效存取，查询延迟低于50ms。 ·知识检索：结合检索增强生成（RAG）技术，大模型调用向量数据库中的私域知识（如内部政策文件），生成证据链完整的答案，误检率降低35%。 2.4 基于“大模型+业务场景”结合的知识服务 ·主动服务：开发档案咨询机器人，基于用户属性（如职业、研究领域）推荐相关档案；利用多模态生成技术制作短视频、信息图，增强档案传播力。 ·增值服务：在编研场景中，大模型自动聚类关联档案，生成专题报告框架；在智库场景中，实时分析舆情数据，为决策者提供历史案例支持。 3 新转变：大模型嵌入驱动知识空间档案工作的多维蝶变 3.1 从单向交互到互利共生的人机关系转变 ·机器身份立体化：大模型从“工具”升级为“协作者”。例如，广东省档案馆引入大模型辅助档案鉴定，模型通过分析相似案例提出鉴定建议，工作人员决策效率提升40%。 ·档案人员主体性强化：技术辅助释放人力资源，使其聚焦知识审核、策略制定等高价值任务。某市档案馆试点显示，大模型接管80%的重复性工作后，人员创新产出增加2倍。 3.2 从双空间联结到三空间协同的工作场域转变 ·知识生产力提升：大模型挖掘档案隐性知识（如历史事件关联模式），反哺实体与数字空间。例如，南京某档案馆通过知识图谱技术，将分散的民国档案关联为完整历史叙事。 ·数字孪生赋智：结合大模型与孪生技术，构建智慧档案馆室。如“京东物流超脑”模式中，用户通过自然语言生成仓储方案，为档案馆空间优化提供借鉴。 3.3 从边界分野到一体集成的业务模式转变 ·管理模式一体化：大模型打通收、管、存、用环节，实现全流程协同。例如，浙江省推行“一库通查”平台，用户一次检索即可获取跨部门档案资源。 ·服务模式精准化：基于用户行为数据训练大模型，提供个性化知识推送。某高校档案馆通过分析学者检索记录，主动推荐未公开史料，利用率提升60%。 4 结语 大模型为档案数智转型注入新动能，但其应用需平衡机遇与风险。数据质量、结果可控性及复合型人才培养是关键挑战。档案部门应立足需求，理性部署技术，强化数据治理与伦理规范，同时保持“人本”核心，推动技术与业务双向驱动。 未来，档案部门应立足业务需求，采用“试点先行-迭代优化”策略，推动技术与场景双向驱动。同时，坚守“人本”核心，避免技术崇拜，确保大模型真正服务于档案知识价值释放与社会记忆传承。 作者贡献说明
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