基于大语言模型的高校图书馆智能参考咨询服务构建与应用研究——以山东大学图书馆为例

摘要/Abstract

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,高校图书馆亟须创新参考咨询服务模式。本文提出一种结合“预训练模型+本地知识库”的解决方案,构建了基于大语言模型的智能参考咨询服务系统。该系统通过数据资源层、模型训练层、应用服务层和交互展示层的有机结合,增强了智慧图书馆的人机协同和人智协同能力。以山东大学图书馆为例,详细阐述了该系统在管理服务、空间服务、资源服务等多个场景中的具体应用及效能评估结果。研究表明,该系统在提升服务效率、优化用户体验方面具有显著优势,能够提供更全面、更详细、更个性化的咨询服务,为高校图书馆开展智能化服务提供了新的解决思路和实践路径。

关键词: 大语言模型, 参考咨询, 知识服务, 智慧图书馆, 高校图书馆

Abstract: With the rapid development of artificial intelligence technology, university libraries need toinnovate the reference service models. This paper proposes a solution combining “pre-trained models+alocal knowledge base” to build an intelligent reference service system powered by large language models.Through the organic integration of four layers: data resources, model training, application services, andinteractive display, the system enhances the human-computer and human-AI collaboration capabilities ofintelligent libraries. Taking Shandong University Library as an example, this paper elaborates the specificapplication and effectiveness evaluation results of the system in management service, space service,resource service and other scenarios. The research shows that the system has significant advantages inimproving service efficiency and optimizing user experience, offering more comprehensive, detailed andpersonalized consultation services. This provides a new solution and practical path for university librariesto carry out intelligent services.

Key words: Large language model, Reference service, Knowledge service, Smart library, University library

富国瑞　王平利　王一展　宋西贵(山东大学图书馆). 基于大语言模型的高校图书馆智能参考咨询服务构建与应用研究——以山东大学图书馆为例[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(416): 31-40.

Fu Guorui, Wang Pingli, Wang Yizhan, Song Xigui(Shandong University Library). Research on the Construction and Application of Intelligent Reference Service in University Libraries Based on Large Language Model: A Case Study of Shandong University Library[J]. Libraly Journal, 2025, 44(416): 31-40.

参考文献

[ 1 ] 国务院. 中共中央国务院印发《数字中国建设整体布局规划》[EB / OL]. [2024-02-29]. https / /www. gov. cn / zhengce/ 2023-02/ 27/ content_5743484.htm.
[ 2 ] 中央网信办,教育部,工业和信息化部,等. 中央网信办等四部门印发《2022 年提升全民数字素养与技能工作要点》[EB / OL]. [2024-02-29]. http / /www. cac. gov. cn / 2022-03 / 02 / c _1647826931080748. htm eqid=a49d97a3001427d40000000364560c35 .

[ 3 ] 陆伟,刘家伟,马永强,等. ChatGPT 为代表的大模型对信息资源管理的影响[J]. 图书情报知识, 2023, 40(2):6 9; 70 .

[ 4 ] Buehler M J. Mechgpt a language-based strategyfor mechanics and materials modeling that connectsknowledge across scales disciplines and modalities J .Applied Mechanics Reviews 2024 76 2 021001 .

[ 5 ] Bhatia G El M B N Cavusoglu H et al. Fintrala family of gpt-4 level multimodal financial largelanguage models J / OL . Arxiv. 2024-06-14 .https / / arxiv. org / html / 2402. 10986v3 .

[ 6 ] Wu S Fei H Qu L et al. Next-gpt any-to-anymultimodal llm J / OL . Arxiv. 2024-06-25 .https / / arxiv. org / html / 2309. 05519v3 .

[ 7 ] 清华大学. Thudm / chatglm-6b EB / OL . 2024-04-14 . https / / github. com/ THUDM/ ChatGLM-6B .

[ 8 ] 北京大学. Github-pku-yuangroup / chatlaw:中文法律大模型[ EB / OL ]. [ 2024-04-14 ]. https / /github. com / PKU-YuanGroup / ChatLaw .

[ 9 ] 上海交通大学. Waic 2023 |白玉兰科学大模型发布[ EB / OL ]. [ 2024-04-14 ]. https / / mp.weixin. qq. com / s / 3eON8L4b7-d-1URwgdR6Bg .

[10] 云瀚应用“chatbk1. 0 博看智慧咨询”简介[EB /OL ]. [ 2024-03-17 ]. https / / www. calsp. cn /2023 / 10 / 20 / bulletin-202310-01 .

[11] 郭亚军,寇旭颍,冯思倩,等. 大语言模型赋能图书馆参考咨询服务:逻辑、场景与体系[J]. 图书馆论坛,2025(1):118 127 .

[12] 张鹤译,王鑫,韩立帆,等. 大语言模型融合知识图谱的问答系统研究[J]. 计算机科学与探索, 2023, 17(10):2377 2388 .

[13] 文森,钱力,胡懋地,等. 基于大语言模型的问答技术研究进展综述[J]. 数据分析与知识发现,2024(6): 16 29 .

[14] 王翼虎,白海燕,孟旭阳. 大语言模型在图书馆参考咨询服务中的智能化实践探索[J]. 情报理论与实践,2023, 46(8):96 103 .

[15] 张银玲. 基于“知识库+AIML”的高校图书馆智能参考咨询服务[J]. 长江信息通信,2022 (9): 229 231. [16] 吴进,冯劭华,昝栋. ChatGPT 与高校图书馆参考咨询服务[J]. 大学图书情报学刊,2023, 41(5): 25 29. [ 17 ] Lian Z Sun L Sun H et al. Gpt-4v withemotion a zero-shot benchmark for generalizedemotion recognition J . Information Fusion2024 108 102367 .

[18] Klimkowski K. Deepl translate and deepl write astools for text mediation in plurilingual workplaces J .Academic Journal of Modern Philology 2023 19 .

[19] 李卫姣,蔡迎春,王润凝. AI 驱动下大学图书馆的角色重塑与战略整合[ J]. 图书馆杂志,2024(11):50 60 .

[20] Longpre S Le Hou Vu T et al. The flan collectiondesigning data and methods for effectiveinstruction tuning J . Arxiv 2201. 13688 2023 .

[21] Christiano P Leike J Brown T B et al. Deepreinforcement learning from human preferences J .Advances in Neural Information Processing Systems2017 4302 4310 .

[22] 赵鑫,窦志成,文继荣. 大语言模型时代下的信息检索研究发展趋势[J]. 中国科学基金,2023, 37(5): 786 792 .

[23] Wei J Tay Y Bommasani R et al. Emergentabilities of large language models J . Arxiv 2206.07682 2022 .

[24] Brown T B Mann B Ryder N et al. Languagemodels are few-shot learners J . Advances inNeural Information Processing Systems 2020 331877 1901 .

[25] Wei J Wang X Schuurmans D et al. Chain-ofthoughtprompting elicits reasoning in largelanguage models J . Advances in NeuralInformation Processing Systems 2023 35 2482424837. [26] Sun T Shao Y Qian H et al. Black-box tuningfor language-model-as-a-service J . Arxiv 2201.03514 2022. [27] 罗飞,崔滨,辛小江,等. 大语言模型嵌入图书馆知识服务的风险范式与管控策略[J]. 图书与情报,2023(3):99 106 .

[28] 郭利敏,付雅明. 以大语言模型构建智慧图书馆:框架和未来[J]. 图书馆杂志,2023, 42 (11 ): 22 30 .

[29] 刘倩倩,刘圣婴,刘炜. 图书情报领域大模型的应用模式和数据治理[J]. 图书馆杂志,2023(12): 22 35 .

[30] Hendrycks D Burns C Basart S et al. Measuringmassive multitask language understanding J .Arxiv 2009. 03300 2020 .

[31] Huang Y Bai Y Zhu Z et al. C-eval a multilevelmulti-discipline chinese evaluation suite forfoundation models J . Arxiv 2305. 08322 2023 .

[32 ] Cobbe K Kosaraju V Bavarian M et al.Training verifiers to solve math word problems J .Arxiv 2110. 14168 2021 .

[33] Chen M Tworek J Jun H et al. Evaluating largelanguage models trained on code J . Arxiv 2107.03374 2021 .

[34] Es S James J Espinosa-Anke L et al. Ragasautomated evaluation of retrieval augmentedgeneration J . Arxiv 2309. 15217 2023 .

[35] 腾讯云智服数智化驱动服务的先行者[EB / OL] .

[ 2024-04-05 ]. https / / yzf. qq. com / xv / html /admin / chat / home .

[36 ] Green B F Wolf A K Chomsky C et al.Baseball an automatic question-answerer C .Papers presented at the May 9-11 1961 Westernjoint IRE-AIEE-ACM computer conference 1961219 224 .

[37 ] Woods W A. Lunar rocks in natural englishexplorations in natural language question answeringZ North Holland 1977 2024 521 569.

[1]	刘睿琳1 　刘文科2 　张新雨2 　任前前2 　张龙波3 　王　跃4 　白如江2(1 多伦多大学信息学部　2 山东理工大学信息管理学院　3 山东理工大学图书馆　4 北京超星集团). 全球视野下AIGC 赋能高校图书馆服务创新现状与未来路径研究[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(415): 48-63.
[2]	蔡迎春　周　琼　牛俊岚(上海外国语大学图书馆). 高校图书馆“ 十五五” 规划: 核心要素和发展路径[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(414): 41-49.
[3]	王希羽1, 2 　王东波1, 2 (1 南京农业大学信息管理学院　2 南京农业大学人文与社会计算研究中心). 基于大语言模型的跨语言典籍自动分词研究 [J]. 图书馆杂志, 2025, 44(413): 104-115.
[4]	贾明华　季　梵　张元俊　赵静茹(北京大学图书馆). 用户需求视域下文献受赠管理平台研究与实践———以北京大学图书馆为例[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(413): 64-72.
[5]	张春梅　侯　茜(复旦大学图书馆). 高校图书馆视角下的文创理念与产品开发实践[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(413): 46-55.
[6]	余菜花　聂豪爽(南京信息工程大学管理工程学院). 智慧图书馆的演变诠释、主驱动力与价值主张——基于《智慧图书馆引论》的分析[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(412): 109-115.
[7]	宋文辉(郑州大学文学院). 英国高校图书馆残障服务研究——基于26 所大学的案例分析[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(412): 55-66.
[8]	李卫姣1, 2 　虞晨琳1, 2 　蔡迎春1, 2(1　上海外国语大学图书馆　2　上海外国语大学数字学术中心). 高校图书馆AI素养教育的多维实践路径探析——以上海外国语大学图书馆为例[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(412): 20-29.
[9]	冯梅(中国科学技术大学图书馆). 大学校本文化视域下高校图书馆阅读推广实践探索——以中国科学技术大学图书馆为例[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(411): 154-166.
[10]	陈静　师晓青[山东大学(威海)图书馆]. 基于5W理论的高校图书馆红色文化阅读推广活动设计与实施效果评价[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(411): 144-153.
[11]	孙洁宋登汉（武汉大学图书馆）. FRBR 家族关系模型在深度阅读推广上的应用探索[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(410): 90-102.
[12]	朱国东（云南民族大学图书馆）. 高校图书馆数据服务的实践与启示:国际经验借鉴与本土化路径构建[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(410): 74-82.
[13]	薛霏1 王静静2 叶鹰3, 4（1 浙江大学图书馆 2 山东大学新闻传播学院 3 复旦大学国家智能评价与治理实验基地 4 南京大学江苏省国际联合信息学实验室）. DeepSeek 推动下生成式AI走势及其图书馆应用前景探析[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(409): 43-50.
[14]	吴建中（中国图书馆学会学术研究委员会）程焕文（中山大学）夏立新（华中师范大学）李岩松（上海外国语大学）沙勇忠赵发珍（兰州大学）金兼斌（清华大学）董有明（武汉大学）程金华（上海交通大学）刘宏伟（哈尔滨工业大学）. 新形势新目标新动能：图书馆"十五五"规划纵横谈[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(409): 4-19.
[15]	胡蝶1, 2 林立涛3 刘浏1, 2 沈思4 王东波1, 2 （1 南京农业大学信息管理学院 2 南京农业大学人文与社会计算研究中心 3 南京大学信息管理学院 4 南京理工大学经济管理学院）. 基于大语言模型的人文社会科学学术论文学科分类研究[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(408): 110-122.