當(dāng)前，檔案工作處于物理與數(shù)字雙空間協(xié)同發(fā)展階段，但資源多源化、載體泛在化與需求復(fù)雜化要求向知識(shí)空間躍遷。根據(jù)《“十四五”全國(guó)檔案事業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，檔案工作需突破傳統(tǒng)模式，加速數(shù)智轉(zhuǎn)型以應(yīng)對(duì)知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代挑戰(zhàn)。然而，現(xiàn)有工具依賴規(guī)則與小模型，存在智能化程度低、可擴(kuò)展性弱等瓶頸，難以支撐高階知識(shí)服務(wù)。

2022年末，以ChatGPT為代表的大語(yǔ)言模型（LLM）憑借跨任務(wù)處理、多模態(tài)生成與自然交互能力，為檔案工作全鏈路升級(jí)注入新動(dòng)能。例如，大模型可解析非結(jié)構(gòu)化檔案數(shù)據(jù)、生成知識(shí)摘要，甚至輔助決策，顯著提升效率。然而，現(xiàn)有研究多聚焦通用場(chǎng)景與倫理問(wèn)題，缺乏核心技術(shù)層結(jié)合檔案業(yè)務(wù)的系統(tǒng)性分析。本文從大模型技術(shù)特性出發(fā)，回答其在檔案工作中為何應(yīng)用、如何應(yīng)用及效果問(wèn)題，為檔案數(shù)智轉(zhuǎn)型提供路徑支持。

1 新機(jī)遇：大模型技術(shù)嵌入檔案工作的必要性與可行性

1.1 檔案工作亟待數(shù)智轉(zhuǎn)型，缺乏技術(shù)支點(diǎn)

檔案資源涵蓋電子文件、社交媒體檔案、政務(wù)數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。傳統(tǒng)工具依賴規(guī)則引擎與有監(jiān)督小模型，面臨三大局限：

·理解能力弱：難以解析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的隱含語(yǔ)義，導(dǎo)致知識(shí)提取碎片化；

·自適應(yīng)能力低：規(guī)則固化導(dǎo)致無(wú)法適應(yīng)新載體（如視頻、傳感器數(shù)據(jù)）與動(dòng)態(tài)需求；

·可擴(kuò)展性差：煙囪式開發(fā)模式造成系統(tǒng)冗余，維護(hù)成本高昂。

學(xué)界呼吁突破物理-數(shù)字雙空間限制，推動(dòng)檔案信息化向知識(shí)管理躍遷。例如，張斌等人提出檔案服務(wù)需從“案卷級(jí)”轉(zhuǎn)向“知識(shí)級(jí)”，而錢毅強(qiáng)調(diào)語(yǔ)義融合與細(xì)粒度資源管理的重要性。然而，現(xiàn)有技術(shù)難以支撐這一目標(biāo)，亟需大模型等智能化工具填補(bǔ)技術(shù)斷層。

1.2 大模型及復(fù)雜場(chǎng)景落地，提供實(shí)踐支撐

大模型在跨任務(wù)、跨模態(tài)與交互性上的突破為其嵌入檔案工作奠定基礎(chǔ)：

·跨任務(wù)處理：可同時(shí)完成文本分類、摘要生成與信息抽取，減少多模型協(xié)同成本；

·多模態(tài)生成：GPT-4等模型支持文本、圖像與語(yǔ)音的融合處理，適配檔案多載體特性；

·自然交互：用戶通過(guò)對(duì)話即可調(diào)用復(fù)雜功能，降低技術(shù)使用門檻。

行業(yè)實(shí)踐驗(yàn)證其可行性。例如，美國(guó)EvenUp公司利用大模型分析醫(yī)療與法律檔案，自動(dòng)生成索賠報(bào)告，效率提升60%；國(guó)內(nèi)南方電網(wǎng)“大瓦特”模型通過(guò)語(yǔ)義識(shí)別優(yōu)化電力運(yùn)維流程。此類案例表明，大模型可顯著提升檔案知識(shí)處理效率，為“收管存用”全鏈路賦能。

1.3 圖情檔學(xué)界論證研究，形成應(yīng)用共識(shí)

2023年中國(guó)知網(wǎng)檢索顯示，圖情檔領(lǐng)域46篇相關(guān)文獻(xiàn)中，檔案界研究?jī)H占15%，但學(xué)界普遍認(rèn)同大模型的顛覆性潛力。例如：

·圖書館領(lǐng)域：ChatGPT被用于智能檢索、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與用戶畫像構(gòu)建；

·情報(bào)領(lǐng)域：大模型助力信息聚合與趨勢(shì)預(yù)測(cè)；

·檔案領(lǐng)域：初步探索聚焦文本摘要、分類整理與安全保護(hù)。

研究共識(shí)指出，大模型可推動(dòng)檔案知識(shí)從“被動(dòng)管理”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)服務(wù)”，但其與檔案業(yè)務(wù)的深度結(jié)合仍需系統(tǒng)性框架支撐。

2 新模式：大模型嵌入賦能知識(shí)空間檔案工作的模式分析

2.1 基于CVP技術(shù)棧的“大模型+”技術(shù)嵌入框架

針對(duì)大模型“幻覺(jué)”與時(shí)效局限，構(gòu)建“大模型+向量數(shù)據(jù)庫(kù)+提示工程”（CVP）技術(shù)棧（見圖1）：

·大模型（C）：作為核心引擎，負(fù)責(zé)語(yǔ)義理解與知識(shí)推理；

·向量數(shù)據(jù)庫(kù)（V）：存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化知識(shí)向量，提供長(zhǎng)期記憶與領(lǐng)域適配；

·提示工程（P）：通過(guò)自然語(yǔ)言指令引導(dǎo)模型輸出，增強(qiáng)可控性。

該框架通過(guò)知識(shí)發(fā)現(xiàn)、存儲(chǔ)與服務(wù)的閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)檔案資源、人員與環(huán)境的智能聯(lián)接。例如，在知識(shí)檢索中，向量數(shù)據(jù)庫(kù)預(yù)索引加速響應(yīng)，大模型優(yōu)化語(yǔ)義匹配，最終生成用戶友好的結(jié)果摘要。