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如今，人工智能技术正在影响各行各业。对图书馆来说，大语言模型的出现，带来了走向“智慧服务”的新机会。但一个问题很现实：市面上通用的AI模型，往往不太理解图书馆的业务。它们不熟悉专业的文献资源，也很难满足图书馆对数据安全和隐私保护的高要求。怎样才能让AI真正为图书馆所用？

关键在于转变思路——从完全依靠外部AI服务的“冷启动”，转变为自主构建、深度定制的“热启动”。这不只是技术上的改变，更是图书馆重新思考自身服务模式的开始。

一、为什么通用大模型在图书馆不好用？

所谓“冷启动”，就是直接使用没有经过专门训练的通用AI模型。这样做会遇到几个明显的问题：

1. 不理解专业语言。图书馆工作中有很多专业词汇，比如MARC格式、分类法、规范控制等，通用模型往往无法准确理解。

2. 回答不够准确。遇到读者提出专业问题，比如古籍考证或学科脉络梳理，模型可能给出听起来合理、实则不靠谱的答案，缺乏可信度。

3. 存在数据风险。如果把涉及读者隐私、内部资料或未公开数据的查询发送到公共云端，可能带来信息泄露的问题。

4. 与业务脱节。AI功能如果无法融入采访、编目、咨询等现有工作流程，就容易变成孤立的工具，难以真正提升效率。

所以，要让AI发挥作用，就必须让它从“外部工具”变成“内部能力”。

二、如何实现“热启动”？本地部署与专业训练并举

实现“热启动”，需要建立一个安全、可控、能持续学习的本地化AI基础。主要从两方面入手：

第一，采用混合架构，保证数据安全

真正的本地化，不一定所有计算都在本地完成，而是采用“混合推理”的模式：

敏感任务本地处理，比如涉及读者隐私、古籍内容、内部业务数据等，通过部署在馆内服务器上的专业模型来完成，确保数据不外出。

一般任务云端辅助，对于常识问答、语言翻译等通用需求，可以调用可信的云端服务，借助其强大的计算能力。

设立智能调度网关，通过统一入口自动判断任务类型，该本地的本地，可云端的云端，兼顾安全与效率。

第二，赋予AI专业能力，进行针对性训练

光有安全架构还不够，AI还得懂图书馆的业务。这就需要用图书馆自己的资料对模型进行训练：

建立专业语料库，整理图书馆特有的高质量文本，包括业务范围内编目规则、分类表、主题词表等；已公开的古籍全文、参考咨询记录、专题数据库摘要等；读者咨询历史、服务指南、活动介绍等。

利用这些语料不断调整模型，让它逐渐熟悉图书馆的专业语言和服务逻辑。这是一个长期、持续训练与优化过程，随着数据积累和反馈，模型会越来越专业。

三、AI在核心业务中的应用

当图书馆拥有自己的专业模型后，它可以在多个环节发挥作用。

1. 智能采购

系统能自动分析书目信息，结合网络评价、学术引用情况和本馆藏书特点，生成带评分的采购建议，帮助采访人员做出更科学的决策。

2. 辅助编目

AI可以协助解析图书信息，自动推荐分类号和主题词，甚至撰写内容提要初稿。对于古籍，还能帮助进行文字识别和年代判断。编目人员从而能更专注于审核与优化，提升工作效率。

3. 专题库建设

在构建专题资源库时，AI能够根据主题自动关联相关资源，并生成知识导览和术语解释，让专题库更智能、更易用。

4. 参考咨询

读者可以用自然语言提出复杂问题，模型能从本馆可靠资源中查找、整合信息，给出准确回答。它还能充当研究助手，帮助读者梳理文献脉络，实现从简单查询到深度知识服务的转变。

5.智能馆藏

AI综合分析成本、使用、影响力、学科覆盖、读者满意度等多维数据，生成实时、可视化的馆藏健康度，辅助图书馆构建更平衡、全面的馆藏体系。

四、走向持续进化的智慧服务

在图书馆引入AI，不是为了追赶技术潮流，而是为了提升自身的服务能力。通过确保数据安全，我们赢得信任；通过注入专业知识，我们保持权威；通过融入业务流程，我们提高效率。

未来，图书馆员将与AI协作，把人的经验、创造力与机器的效率、计算能力结合起来，为读者提供更精准、更深入的知识服务。当AI真正落地，图书馆就拥有了持续进化、走向智慧的内生动力。

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