随着生成式人工智能技术的迅猛发展,科研创新范式正经历深刻变革,研究生群体知识创新能力在人智协同环境下面临机遇与挑战。文章采用深度访谈与质性内容编码分析方法,提炼该群体在人智共创情境下知识创新能力的构成要素,即知识储备与获取能力、知识表述与交互能力、知识批判与鉴别能力、知识迁移与融合能力、知识安全风险控制能力和知识创新工具应用能力;基于这些要素;提出能力提升路径：知识积累的双重路径、提示指令的螺旋优化、批判性思维与知识价值评估、知识迁移与融合、伦理意识与风险治理、工具赋能与协同优化。

生成式人工智能的普及使隐私风险由信息层深入到数据层,而数据隐私躺平为隐私保护提出了新挑战。通过探索隐私躺平行为发生的影响因素可建立起对该行为的理性认知,为解释隐私悖论提供本土化视角。文章选取30位用户进行访谈,采用扎根理论进行编码分析,结合计划行为理论框架探索个人数据隐私躺平行为的影响因素。研究发现,个人数据隐私躺平行为的发生受到情感性态度、工具性态度、内部控制力、外部控制力和主观规范等因素的影响,上述因素从隐私态度、主观规范和知觉行为控制三个维度共同作用于躺平意愿进而影响躺平行为的发生。

新兴技术的发展使科技与社会的交互日益复杂,从动态关联视角探究技术社会影响的生成与演化机制,既是完善科技治理理论体系的内在要求,又能为产业政策优化提供关键决策依据。文章基于社会技术系统理论,以微博平台“无人驾驶”讨论为数据源,基于DeepSeek-V3大语言模型提取因果事件对,借助BERTopic模型实现事件语义泛化,构建科技舆情事理图谱,并融合情感分析、影响力计算等多维属性,揭示“技术—社会”互动过程中的动态演化规律。研究表明,无人驾驶技术的社会影响呈现有序传导特征,揭示了技术嵌入社会的非线性适应过程;公众情感对技术研发方向与制度规则形成反向塑造,其中特定议题的持续性负面情感反馈会推动治理议题的生成与讨论;高影响力事件加速系统整体的演化过程,中高影响力事件的演化趋势与整体舆情波动呈现高度同步性,低影响力负面舆情则存在累积性风险效应。文章构建的多属性融合事理图谱能够系统揭示新兴技术引发的多维社会影响及其演化规律,为科技企业优化研发战略布局、科研管理部门完善政策提供数据驱动的决策支持。

非同质化通证（NFT）作为区块链技术的重要创新引发广泛关注,但图书馆界的讨论多局限于技术应用层面,缺乏基于法律属性的深层学理审视。文章在梳理NFT法律属性的物权说、债权说与知识产权说之争的基础上,论证它是具有相对性与给付性的特殊债权性财产权益。基于此定性,构建NFT赋能图书馆的债权框架与应用路径。一方面通过重构多方服务合同与明确请求权性质,强化管理维度的信息存储安全与知识产权治理;另一方面利用债权的可分性与可编程特征,实现服务维度的数字文化资源差异化供给与社群治理动态激励。文章从制度构建与风险治理双重维度提出规范化指引,主张在制度合规层面统筹权利基础审查、个人信息保护与公共文化定位,并在风险防控层面构建涵盖智能合约审计、法律与技术规则协同及履约应急机制的综合治理体系,从而保障图书馆数字化转型的合法性与稳健性。

通过同行评审意见中各评审要素的情感信息测度并分析审稿人意见分歧,可为期刊编辑或会议主席等优化审稿流程、完善评审标准提供思路,同时有助于投稿者改进论文争议点,提高论文录用可能性。文章从Nature Communications官网采集2016年4月至2024年11月期间共37,847份公开同行评审文件构建语料库,通过归纳同行评审要素并比较大语言模型在评审要素情感分类上的效果,使用最优模型筛选被广泛评价的评审要素并处理所有语料,最后通过余弦距离和标准化信息熵测度审稿人意见分歧。实验表明DeepSeek-V3在温度参数为0.6时对评审要素进行情感分类的效果最佳,审稿人普遍从动机/影响力、清晰性、稳健性、实质性和原创性/新颖性五个要素进行了评价。研究发现,不同学科领域的分歧程度有所不同,物理科学领域的平均分歧值最大,其次是科学与社会领域;不同评审要素之间也存在分歧程度差异,审稿人在动机/影响力方面较易达成共识,但在稳健性、实质性方面更容易产生分歧。

随着人工智能技术在图书馆领域的应用,AI虚拟馆员逐渐成为公共图书馆探索智能化服务转型的方向。文章调研我国31个省份和333个地市的综合性公共图书馆,发现155家公共图书馆部署了170个AI虚拟馆员。以此为样本,梳理AI虚拟馆员的部署现状、形象设计、交互方式、技术支撑等特征;在AI虚拟馆员的文化表达、形象设计、服务可及性与技术治理四个层面展开讨论。文章建议：强化虚拟馆员与地方文化、馆藏资源的深度联动,推动形象设计的多元化与专业化表达,优化服务的可及性,提升技术透明度与伦理可控性,以促进智慧服务高质量发展。

中国历代藏书家作为文化传承的核心载体之一,其时空分布映射了知识保存、文化重心转移与政治经济格局的互动关系。基于数字人文视角,文章使用地理信息系统概念,考察先秦至民国共1,443名藏书家的籍贯与朝代信息,揭示藏书家籍贯分布的时空演化规律。研究发现：藏书家年均数量呈持续增长趋势;空间分布呈现由沿海核心区（江苏、浙江）向内陆边缘区的梯度递减格局;藏书家分布带南北不同,北方多在省会城市,南方在长江流域与东南沿海;从朝代演化观察,秦至隋唐以北方为重心,五代十国到宋元时藏书家籍贯逐渐南移,明清及民国则以江南与东南为核心。这一持续的“南移”进程,反映了中国历史上政治、经济、技术及文化等多重因素共同作用的发展脉络。

古籍是中华文明的重要载体,识别古籍实体对促进数字人文发展、古籍数字化以及古籍知识图谱构建具有重要意义。围绕古籍命名实体识别中的模型架构和迁移能力问题,文章提出一种基于大小模型协同与系统微调策略的识别模型AT-LSFT。该模型以LLaMA3-8B大语言模型完成语义引导和实体预定位,小模型BiLSTM-CRF负责特征解耦与实体精识,二者通过提示构造、知识蒸馏和动态反馈的系统微调,实现语义理解与推理效率的有机融合。研究表明,在与传统模型、深度学习模型、预训练模型、大语言模型（共计19个基线模型）的对比试验中,AT-LSFT模型整体性能较为出色,F1值达84.8%;其人物、地点、官职和组织等多类古籍实体识别效果中均优于现有主流方法,具有更强的语义解析能力和泛化性能,在处理低频实体与语义歧义样本方面也表现突出。

数字人文基础设施是开展数字人文研究的重要保障。在生成式人工智能等技术驱动的数智时代背景下,调查人文学者对于数字人文基础设施的需求类型,可为面向人文学科、智能化升级的数字人文基础设施功能服务供给与策略制定提供参考建议。文章利用深度访谈和扎根理论等方法识别数字人文基础设施的需求要素,运用Kano模型和Better-Worse满意度系数明确需求要素的类别,并对历史学、文学、艺术学专业人文学者的需求类型进行细分对比。研究发现,人文学者对数字人文基础设施的需求包括数据、系统和服务三个维度,涉及26个需求项,可划分为必备型、期望型、魅力型、无差异型等类别;历史学、文学与艺术学学者的需求整体上趋于一致,但存在显著学科侧重点;在建设策略上,需加强数据、功能、服务与设施的系统性建设,以推动数字人文基础设施向智能化、融合化与范式化方向演进。

数智时代,古籍数字化成为推动传统古典知识活化与人文研究范式革新的重要环节。类书作为中国古代百科全书式的知识集成载体,其数字化面临文本存储、检索技术及编纂体例差异导致的知识体系异构性挑战。基于本体重构类书知识组织体系,构建统一语义模型,可实现跨类书知识聚合与智能化辑佚。文章以《永乐大典》《骈志》《全芳备祖》为数据集,构建包含101个类、93个对象属性和44个数据属性的类书本体,涵盖“类书”“编纂体例”“内容结构”等核心类;设计四层概念映射机制,将不同类书结构统一转化为标准化目录层级,并基于“天、地、人、事、物”主题类实现跨类书内容聚合,形成知识网络。文章通过本体系统整合类书多元异构知识体系,构建跨时代、跨主题的语义关联网络,有效解决了知识单元对齐困难、主题关联薄弱等问题,为散佚内容的发现与重辑提供了技术路径,为古籍智慧化保护与文化遗产创新利用提供参考。

量化分析理工类学科零被引和被引论文在文献篇幅、作者数量、参考文献数量和研究主题等文献特征方面的异同,能为科研人员撰写高影响力稿件、出版社筛选稿件、期刊论文评估提供指导。文章基于Web of Science中理工类4个学科在1997-2016年期间各年论文出版后五年引用窗口的零被引和被引论文特征数据,计量比较零被引论文和被引论文在页数、作者数量和参考文献数量分布方面的差异,以及不同页数、作者数量和参考文献数量论文零被引率和被引率的变化情况及其之间差异,量化分析零被率的研究主题差异。结果发现,论文零被引率与文献篇幅、作者数量和参考文献数量之间存在反比关系,随着文献篇幅、作者数量和参考文献数量增长,零被引率呈现下降趋势,达到较低的稳定水平;零被引率下降到较低稳定水平的文献特征值区间在理学类和工程类学科之间存在差异。理学类与工程类学科之间,以及1997-2001年和2012-2016年不同周期之间在零被引率随文献特征值增加的变化趋势方面不存在显著差异;无论理学类还是工程类学科,早期（1997-2001）还是新时期（2012-2016）,作者偏向于引用较长篇幅和较多参考文献的论文;研究主题、主题热度和主题发展时间差异会对主题论文零被引率产生影响。

可信数据空间的高效运行依赖于多元要素的深度协同,然而当前建设实践在要素协同层面存在不足,需要进行协同理论建构与实践映照。文章通过政策文本、国际经验与本土实践的交叉验证,识别出制度、技术、主体、资源、场景五大核心要素;遵循由静到动的分析逻辑,基于嵌入与耦合两个维度,建构可信数据空间多元要素协同理论的框架和机制;为验证协同理论的解释力,选取深圳、江苏、温州作为典型案例进行实践映照。研究发现,可信数据空间协同遵循“嵌入约束耦合,耦合塑造路径”的核心机理,呈现以“制度—技术”耦合为主导的“平台中介型”,以三大机制均衡推进为特征的“区域综合型”,以及以“场景—价值”耦合为核心驱动的“试点突破型”三种差异化模式;不同模式根源于各地“嵌入”情境所约束的优先耦合路径,导致市场敏捷性、系统整合性与场景深度价值的差异化取舍。

深入研究我国个人信息保护政策的扩散及主题演变,可以把握其扩散的基本特征与规律,从而提升政策的实施效果。文章综合运用社会网络分析法、时序分析法和主题分析法对377份个人信息保护政策进行研究,构建政策间的参照关系网络,并从时间、空间和主题三个维度探讨政策扩散的特征。研究发现,时间维度上,我国个人信息保护政策扩散呈现出典型的S曲线扩散特征;空间维度上,地域呈现非均衡分布与集聚效应,以自上而下的扩散模式为主,平行扩散为辅,并具有一定的梯进式特征;主题维度上,以中央意志为指引,随时间推移趋向细化与领域化,具有明显的区域化差异,兼具继承性与创新性。

研究人员数字能力是促进数字时代开放科学发展的关键要素。文章基于开放科学的基本理念、主要活动及其对研究人员数字能力的要求,提出七个研究假设及36个子命题,并利用问卷调查数据对相关研究假设进行验证。研究发现,面向开放科学的研究人员数字能力由开放科学基础知识和数字素养、开放获取数字能力、开放数据数字能力、开放源代码与开源软件数字能力、开放同行评议数字能力、开放创新数字能力、开放合作数字能力组成。基于该研究结果,文章构建由能力域、能力项两部分组成的《面向开放科学的研究人员数字能力框架》,为研究人员参与开放科学实践提供能力基准,引导研究人员不断提升其面向开放科学的数字能力,以促进开放科学的理论研究与实践发展。

文章通过代际差异探讨用户数字负担对公共数字文化服务平台信息交互行为的影响,为优化公共数字文化服务平台均等性、弥合数字鸿沟提供理论与实践依据。文章开发公共数字文化服务平台的用户数字负担量表,并采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）,对非老年组模型A（299份样本）,老年组模型B（231份样本）进行路径分析。结果表明,公共数字文化服务平台的数字负担主要由技术负担、情绪负担、生理负担与时间负担组成,且老年用户数字负担明显高于非老年用户;路径分析中,模型A与模型B的信息交互意愿都可以正向影响用户信息交互行为,但数字负担对信息交互意愿、信息交互行为影响存在代际差异,其中老年用户相较于非老年用户更容易因数字负担影响减少对平台的信息交互行为。文章揭示了代际差异在数字负担与信息交互行为关系中的关键作用,据此提出针对性建议。

文章探讨大学生利用AIGC工具搜寻健康信息的意愿及影响因素,以促进AIGC技术在健康信息服务中的应用。通过目的抽样招募24名大学生进行半结构化深度访谈,收集大学生基于AIGC工具获取健康信息的经历与态度,采用扎根理论与内容分析相结合的方法编码访谈资料,结合SOR理论构建基于AIGC工具搜寻健康信息意愿的影响因素模型。研究发现,大学生对于使用AIGC工具搜寻健康信息具有较积极的行为意愿;提取AIGC工具和环境层面因素作为外部刺激,用户层面因素作为内部刺激,揭示内外部刺激通过认知与情感中介影响行为意愿的路径和机制。文章从提升健康信息素养、优化AIGC工具、加强健康信息服务等方面提出建议。

文章聚焦人工智能生成绘本（AI绘本）,通过混合实验设计与眼动追踪技术,探究提示词风格、画面风格、色调三要素对学龄前儿童阅读体验的影响机制。采用2×2×2三因素实验设计,结合眼动实验及访谈进行多维度分析。结果表明,暖色调绘本阅读体验优于冷色调绘本,画面描述型提示词效果优于故事描述型;画面风格与提示词风格存在交互效应,故事描述型提示词中蜡笔画画风通过细节补偿提升体验,而画面描述型提示词会弱化画风差异。眼动数据显示,人物兴趣区关注度大于文字兴趣区,儿童表现出图像优先认知特征。基于研究结果,提出五个维度的AI绘本生成策略。

针对数智时代高校图书馆文献传递服务面临的竞争压力与用户留存挑战,文章从用户感知价值视角探究其持续使用意愿的影响机制,为服务创新提供理论依据与实践路径。文章整合顾客感知价值理论与ECM-ISC模型,构建“功能–情感–社会”三维度测评体系;以PERVAL量表为基础,结合文献传递场景进行维度内涵的情境化阐释;通过北京288名高校用户的问卷调查,采用结构方程模型验证感知价值对满意度及持续使用意愿的作用路径。研究发现,在学术研究场景下,社会价值通过直接（β=0.299）与间接路径（β=0.385）对持续使用意愿总效应达0.684,印证了其作为用户构建学术资本关键纽带的角色;情感价值独立驱动效应显著（β=0.343）;功能价值需通过满意度完全中介转化;艺术学用户满意度显著偏低。基于上述发现,文章提出紧密对应问题的“数智赋能的四维策略”：资源协同链（元数据互通）、智能服务链（AI与区块链）、分层响应体系、用户体验闭环（学科专项提升）,为高校图书馆文献传递服务的数智化转型提供兼具理论依据与精准针对性的实证范式。

沉浸式技术通过直观、生动、具象的信息呈现方式降低用户在信息获取与理解过程中的认知负荷,为摆脱医学专业知识传播困境注入创新源动力,也为医学图书馆应对职能转型与服务创新挑战提供新思路。文章以复旦大学医学图书馆自2017年开始打造的沉浸式技术应用体验为案例,首先邀请12位工作人员展开半结构化访谈,并通过现场观察记录用户体验感受及反馈数据,然后利用关键事件技术法开展编码分析,最后剖析医学图书馆采纳和推广沉浸式技术在医学专业场景中为用户提供可持续性的信息服务所涉及的行动路径。文章从示能性视角出发,梳理沉浸式技术赋能医学图书馆的特征属性,并从互补性资产视角解析管理层面、环境层面和运营层面等核心资产,阐明为推进医学图书馆智慧服务有效落地所开展的信息活动以及面临的可持续发展挑战,为其他图书馆引入新技术创新信息服务模式及实现功能转型提供明确的行动指导。

文章通过大规模文献分析,凝练生成式人工智能赋能图书馆传统服务场景,探讨人工智能赋能传统图书馆服务转型路径。文章运用系统评价和荟萃分析（PRISMA）等方法对文献进行提取,基于核心文献,解析生成式人工智能赋能图书馆传统服务的关键要素,识别出三个典型场景：传统服务智能化升级、传统服务智能化转型和传统服务智能化创新;提出生成式人工智能赋能图书馆传统服务的应用条件与风险防范等建议。

文章聚焦论文、基金和专利等多源数据,构建前沿主题挖掘指标体系和BERT-LDA模型。研究发现,面向多源数据的前沿主题识别指标体系能有效识别领域前沿主题,为数据驱动的前沿主题定量识别提供指导。总体看,多源数据视角下的人工智能领域前沿主题涵盖机器学习与深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人、约束满足问题、软硬件及应用七大类;不同类型文献的前沿主题在不同时间段内,既展现持续性,又呈现出动态变化的特性,而在同一时间段内则各有侧重;在人工智能领域,不同数据源的前沿主题展现出显著的演化差异,论文前沿主题在各个阶段的演化能力差异较大,发展方向日趋多元;基金的前沿主题显示出强烈的演化性,发展方向多样;专利前沿主题演化差异较小,发展方向相对固定;在演化过程中,各阶段关注的热点与新兴前沿主题存在显著差异。

文章提出RAG（Retrieval-Augmented Generation）驱动的协同框架,旨在提升大语言模型（Large Language Models,LLMs）在多语言方面级情感分析（Multilingual Aspect-Based Sentiment Analysis,MABSA）任务上的性能。该框架首先在多语言数据集上训练任务特定模型以构建多语言动态知识库,然后在RAG原理指导下筛选出知识库中与当前输入最相关的知识片段,并引入思维链（Chain-of-Thought,CoT）机制来优化推理路径,最终在知识层面实现大语言模型与任务特定模型之间的协同推理并为任务提供可解释性解决方案。实验结果表明,该RAG驱动的协同框架在综合性能上显著优于传统LLMs,验证了本文方法的有效性。

随着“提示”成为人与生成式AI交互的核心界面,“提示伦理”作为一个新兴AI伦理议题的重要性日益凸显。提示伦理并非传统上游的数据伦理、算法伦理、算力伦理或下游平台伦理问题的简单延伸,而是连接二者、动态触发并建构风险的中游枢纽。文章基于用户意图与风险来源,构建二维分析框架,揭示了提示伦理风险的两种类型：一是由恶意提示利用模型漏洞或滥用其能力所引发的安全风险,如提示注入、越狱与操纵;二是由海量普通用户在日常交互中无意触发的、更具普遍性的风险,如偏见固化与无意识的隐私泄露。应对这一复杂的风险图景,需要构建一个整合性的治理体系,包括以输入过滤与对抗性训练为代表的技术护栏,以标准化操作规程和伦理准则制定为核心的组织规制,以及包含法律框架、全民提示素养提升与平台治理的社会协同。文章指出,提示伦理治理并非为技术设限,而是为安全、公平、有效地释放生成式AI的社会价值保驾护航。

从小培养儿童的阅读习惯是公共图书馆的重要任务。“儿童友好”理念与公共图书馆儿童服务理念共同以保障儿童权利为思想根基,通过价值共通、实践互补,催生出“儿童友好图书馆”创新理念。文章以“政策工具—‘儿童友好图书馆’要素—政策参与主体”三维分析框架为研究工具,解析“儿童友好图书馆”相关政策的制度呈现;选取国内外典型案例,梳理不同场景下的创新实践经验。在此基础上,阐释“儿童友好图书馆”建设在服务可及性、服务质量、服务数量及儿童需求响应能力等方面的现实困境。文章建议在“儿童友好图书馆”理念指导下,以市级图书馆为中心馆,带动城域公共图书馆儿童服务体系的提质增效。

图书馆行业人才选拔呈现多元化趋势,越来越多非图书情报专业人员进入图书馆行业,成为图书馆员队伍的重要组成部分。由于缺乏系统的图情专业教育,非专业馆员在职业身份建构中往往面临更复杂的挑战。文章聚焦“职业转换”背景下非专业馆员的身份建构,基于30名非专业馆员访谈,运用扎根理论构建身份建构概念模型。研究发现,其身份危机源于职业认知连续性的断裂——转行前的预设身份与入职后的实际感知存在显著差异,而价值困惑加深了他们在职业认同上的迷茫与不安,进而引发身份解构;但通过自我实践与外部环境的支撑,非专业馆员逐步走出认同危机,重新定义职业身份;最终非专业人员在职业实践中实现价值认同、职业胜任、角色锚定和意义建构,这一阶段标志着身份建构完成,个体从“边缘化”走向“主体性”,形成兼具批判性与适应性的职业认同。

在数智时代,人智协同已成为图书馆的重要发展趋势,为图书馆员职业认同研究提供了新视角。STARA意识反映了员工对STARA技术影响其未来职业发展的看法,有助于正视图书馆员在数智时代的角色转变,推动图书馆界的人智协同进程。文章采用定量与定性相结合的方法,通过问卷调查获得182份有效图书馆员样本,对其中25名参与者进行半结构化深度访谈,结合建构主义扎根理论进行编码与分析。文章构建图书馆员STARA意识形成及对职业认同的影响模型,包含STARA技术属性、馆员使用STARA技术情况、STARA技术应用情况、STARA技术影响、STARA意识、馆员基本特征、馆员变化与发展共七个核心维度。文章揭示了长线程多维度的STARA意识形成机制、挑战与威胁并存的STARA意识现状,且发现STARA意识对职业认同发展有正向强化与转化重构作用。

文章在剖析沉浸式公共文化服务内涵特点,明确研究对象的基础上,采用系统性综述的方法,对国内外沉浸式公共文化服务构成要素的相关研究进行梳理,从中识别出沉浸式体验主体、沉浸式设备、沉浸式技术、沉浸式体验空间、沉浸式体验内容和沉浸式体验场景六个核心构成要素,并解析各要素的细化维度及其特征表现。针对构成要素在服务体系中发挥的作用及其相互关系,文章搭建包含支撑保障层、体验建构层和服务实现层的层级服务框架,并将该框架应用于具体实践,从不同沉浸层次的影响机制出发提出建议。

为解决旅游文本中语义模糊、信息碎片化以及传统知识抽取方法适应性差的问题,文章提出基于大语言模型与提示工程的旅游知识图谱构建方法TTKE-LLM,旨在提升知识抽取效果与泛化能力,推动智慧旅游语义建模发展。首先构建涵盖景点、交通、美食等核心类目的旅游知识表示模式;其次针对旅游文本复杂语境,设计逐步提示策略,将Few-shot示例、CoT推理与约束提示相结合,引导DeepSeek大语言模型在少量人工标注下进行指令微调,实现非结构化文本中高质量三元组抽取;然后融合多源数据构建哈尔滨旅游知识图谱,实现语义融合与可视化管理;最后设计对比与消融实验,以验证方法有效性。实验表明,TTKE-LLM在实体识别与关系抽取任务中优于对比模型;逐步提示策略显著提升抽取效果,框架在推荐与问答场景中表现出良好扩展性,为智慧旅游提供了可复制、可推广的技术路径。

针对“卡脖子”技术研究存在替代技术识别机制缺失与技术要素解析精度不足等局限,文章提出融合提示工程与BERT-LSTM模型的“卡脖子”替代技术识别方法。首先,基于商业管制清单（Commercial Control List,CCL）对ECCN物项进行解析,并开展专利检索工作,通过SPC算法提取技术主路径的关键核心专利;其次,运用大语言模型提示工程抽取“问题–方案对”,借此解析技术功效,并结合功能导向搜索（Function-Oriented Search,FOS）初步查找可能具备技术替代功效的相关专利;再次,采用BERT-LSTM模型对专利文本实施二元分类,精准识别出具备技术替代功效的专利样本;通过提示工程抽取“方案–类别对”,系统识别替代技术方案;最后,建立科学–产业双维度评估体系完成替代技术潜力分级。文章以光刻技术为例,阐述该识别方法的应用流程,系统识别出极紫外（Extreme Ultra-violet,EUV）光刻技术的五种替代技术及其替代潜力。

探索微调大语言模型的方法,使其能通过自然语言描述需求生成SQL查询语句,获取图书馆业务数据库报表,以解决现有业务系统查询功能固化,难以应对实际工作中多元化的需求的问题。文章根据图书馆各业务部门报表分析和决策需求,针对图书馆业务数据库和中图分类法特征制作图书馆领域Text-to-SQL数据训练集和测试集;基于6-7B参数量选取国内外典型的开源中等参数规模大语言模型在训练集上进行LoRA微调,而后在测试集上验证SQL查询语句生成有效性,最后利用FastChat部署模型和研发可视化交互系统实现交互能力并在真实场景中分析应用效果。研究发现,在Chatglm3-6B模型微调中取得了0.9426的执行准确度,并在真实业务需求交互场景中探讨了微调后的中等参数规模大语言模型与超大规模参数模型Qwen-Max的应用效果,证明采用Text-to-SQL微调大语言模型用于图书馆业务数据自然语言查询的有效性。