【大比武10】行业垂直大模型应用在档案管理中的探索

人工智能技术的落地速度远比大多数人想象的要快。通用大模型的能力逐渐成熟后，行业垂直大模型开始渗透到各个专业领域，档案管理就是其中一个典型场景。从档案的接收、整理、保管到检索利用，整个生命周期都能借助垂直大模型来辅助管理。这篇文章就从行业垂直大模型的能力与档案管理需求的结合点出发，看看它究竟如何提升档案管理效率。

一、何为行业垂直大模型？

通用大模型，比如ChatGPT、Llama 3，覆盖的知识面很广，能回答问题、写代码、提供多领域信息。而行业垂直大模型则是针对特定领域进行微调训练的产物——它基于该行业的专属数据和场景做针对性优化，输出更专业、更精准的内容。举个档案行业的例子：可以构建一个专门为档案收集、整理、检索、利用等环节微调的模型，不妨称之为“档案大模型”。

二、档案管理过程中的创新应用场景

传统档案管理随着文件类型和数量激增，档案工作者的压力越来越大——接收、整理、保管、检索利用，每个环节都离不开人工干预。那么，哪些环节最值得用技术来改造？结合业务实际，可以归纳出三个方向：

01 档案自动化整理

整理工作重复又繁琐：大量电子文件需要人工收集元数据、分类、组件、编号、编目、归档。理想的方式是用技术自动化完成这一系列任务，人工只需要审核结果，从而把档案工作者从繁重的体力劳动中解放出来。

02 构建档案信息“大脑”

传统检索受限于检索引擎和著录信息的局限性，目录检索、关键字检索只能查到结构化数据，查全率和查准率都不理想。如果能借助工具自动学习各类档案内容，构建一个档案信息“大脑”，利用者就不用通过繁琐的检索方式，而是用自然语言直接提问，快速获得精准全面的答案。

03 档案智慧编研

传统编研中，检索不完善、编研人员知识结构有限，很多有价值、与主题相关的档案难以被纳入，影响了成果质量。利用AI智能识别海量档案数字资源，自动完成信息整理和归集，再根据编研主题和格式要求生成报告——这就是智慧编研的核心思路。

三、构建档案行业垂直大模型

档案业务涵盖接收、整理、鉴定、保管、检索、利用、编研、统计等环节。理论上，每个环节都可以借助垂直大模型来辅助操作，从而推动管理变革。具体实现路径如下：

01 行业垂直大模型本地化

通用大模型依赖互联网，但档案数据有保密性要求，不能走云端路线。档案大模型必须部署在本地，通过NLP等技术对本地档案数据不断训练和学习。以下是本地应用流程示意：

02 支持“学习”各类文件

通用大模型通常只处理纯文本，但电子档案格式五花八门。本地化后的档案大模型必须“不挑食”——要能解析文书档案的PDF/OFD/XML、照片的JPEG、音频的MP3、视频的MP4等常见格式。只有这样，才能真正辅助管理档案。文件解析流程如下：

03 理解“人话”

基于本地档案数据构建知识库，借助向量数据库的加持，搭一个“AI智能问答系统”。它能够以自然语言问答方式实现“问答式利用”——理解人的表达方式，像人一样思考，再用“人话”和管理员沟通。

四、使用行业垂直大模型赋能应用场景

有了档案大模型，前面提到的几个创新场景就能真正落地了。

01 档案自动高效整理

针对tif、jpg、ofd、pdf等常见格式的电子档案，大模型可以快速完成智能整理：自动分类、自动捕获元数据信息、提取有效内容，并高效完成编号、排序等操作。比如提取文书档案中的文号、发文时间、标题、发文单位、抄送、主题词等，自动赋值到著录项。整理人员只需把档案上传到本地库，确认模型输出的结果是否正确即可。下图展示了某份文件上传后，大模型自动识别并提取元数据的效果：

02 档案AI智能问答

在AI智能问答系统中输入任务要求，大模型自动理解语义，基于AI的思考方式检索和整理数据，再用强大的自然语言能力输出易于理解的结果。每个结果都注明来源，方便人工快速核实。下图是系统对两项任务要求的智能回答示例：

03 档案智慧编研

选择合适的档案数据训练大模型，让它具备档案领域的语言理解能力和内容生成能力。编研人员只需输入主题，智慧编研系统就自动开展编研工作，输出成果。不过需要指出的是，像大事记、年鉴、主题展览这类对内容归纳、总结、提炼要求较高的任务，现阶段大模型还达不到行业专家的水平，但用来辅助材料汇聚和整理已经非常实用了。

五、总结

总体来看，行业垂直大模型已经能在档案自动整理、快速问答、便捷利用等任务上提升效率，减轻档案工作者的压力，推动信息资源的开发和利用。但也必须承认，现阶段技术远未成熟，人工参与和监督仍是必要的——所有输出结果都需要验证和修正，以确保准确和合规。随着模型能力不断增强，未来档案管理中的应用场景会更加丰富，就连智慧编研这类高难度任务，经过大规模、针对性数据的训练和持续优化，或许也能产出超越人工水平的优质成果。