[摘 要]隨著企業(yè)檔案數(shù)據(jù)的不斷增長，傳統(tǒng)檔案管理方式已難以滿足高效管理和智能檢索的需求。大模型技術(shù)的興起，為企業(yè)檔案多模態(tài)信息管理帶來新的機(jī)遇。文章旨在探討大模型技術(shù)如何應(yīng)用于企業(yè)檔案信息管理，通過分析大模型技術(shù)的定義、特點及其在檔案管理中的重要性，提出一系列優(yōu)化策略，以期提升管理效率，實現(xiàn)智能檢索，促進(jìn)檔案資源的開發(fā)利用。

[關(guān)鍵詞]大模型技術(shù)；企業(yè)檔案；多模態(tài)信息管理；自然語言處理（NLP）；一體化智能檢索系統(tǒng)

中圖分類號：F275 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-1722（2024）22-0022-03

★課題項目：國家檔案局科技項目“企業(yè)檔案多模態(tài)信息智能管理大模型關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用”（2024-X-001）的階段性研究成果

一、大模型技術(shù)概述

（一）大模型技術(shù)的定義和原理

作為前沿的深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建范式，大模型技術(shù)借助大規(guī)模數(shù)據(jù)集對具有龐大參數(shù)規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練。技術(shù)利用諸如BERT、GPT系列等模型，通過多層復(fù)雜的非線性變換機(jī)制，深入挖掘并學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)內(nèi)部的潛在規(guī)律與高效特征表示。依賴反向傳播算法通過迭代地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的權(quán)重參數(shù)，逐步優(yōu)化模型對于輸入數(shù)據(jù)的預(yù)測或分類性能，直至其輸出結(jié)果趨近于真實值。大模型技術(shù)還引入自注意力機(jī)制等前沿技術(shù)，這些技術(shù)能高效地捕捉并處理數(shù)據(jù)中的長距離依賴關(guān)系，極大地提升了模型在自然語言處理、圖像識別等諸多領(lǐng)域的性能表現(xiàn)[ 1 ]。

（二）大模型技術(shù)的特點

大模型具備巨大的規(guī)模，模型可以達(dá)到數(shù)百GB甚至更大，使得大模型具有強(qiáng)大的表達(dá)能力和學(xué)習(xí)能力。當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量達(dá)到某臨界值時，大模型會展現(xiàn)出被稱為涌現(xiàn)能力的現(xiàn)象，即模型會突然具備復(fù)雜且超出設(shè)計者預(yù)期的特性功能，這些能力與人類的思維高度相似[ 2 ]。

大模型還具備出色的泛化性能，面對全新的、未見過的數(shù)據(jù)時，能準(zhǔn)確地理解和預(yù)測，這歸功于模型在訓(xùn)練階段所習(xí)得的通用特征表示。大模型支持多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，能并行處理包括機(jī)器翻譯、文本摘要、問答系統(tǒng)在內(nèi)的多種任務(wù)，拓寬了模型的語言理解與應(yīng)用范圍。大模型技術(shù)的實施高度依賴大數(shù)據(jù)資源與強(qiáng)大的計算能力，海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)及高性能的計算資源是支撐模型訓(xùn)練與推理不可或缺的基礎(chǔ)。

二、大模型技術(shù)在檔案多模態(tài)信息管理中的重要性

（一）提升檔案管理效C97gA5qd5zTJweIFe7dGHg==率

大模型技術(shù)借助深度學(xué)習(xí)框架，如Transformer或BERT等預(yù)訓(xùn)練模型，高效且智能地處理與解析檔案中包含的文本、圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)。通過復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，大模型能精細(xì)地提取檔案中圖像的特征信息，實現(xiàn)對檔案信息的全方位捕捉與深層次挖掘。這些技術(shù)手段的應(yīng)用，能提高檔案歸檔、分類與檢索的自動化水平，降低人工操作的復(fù)雜度和錯誤率，使檔案信息的管理與利用過程變得更加高效、便捷。大模型技術(shù)的引入使檔案管理系統(tǒng)在面對查詢請求時，迅速響應(yīng)并準(zhǔn)確返回相關(guān)檔案，顯著縮短查詢時間，提升工作效率，為檔案信息的快速獲取與有效利用提供有力的技術(shù)支撐[ 3 ]。

（二）實現(xiàn)檔案信息的智能檢索

通過整合自然語言處理（NLP）技術(shù)，系統(tǒng)能精準(zhǔn)解析用戶查詢中的復(fù)雜語義結(jié)構(gòu)，有效把握查詢意圖，精確地將用戶引導(dǎo)至檔案中的相關(guān)信息。借助人臉識別與語音識別等前沿技術(shù)，大模型技術(shù)實現(xiàn)對圖像、音頻等多模態(tài)檔案內(nèi)容的智能識別與高效檢索，擴(kuò)大檢索的覆蓋面，拓展檢索的深度。大模型憑借其深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大能力，深入挖掘與細(xì)致分析檔案內(nèi)容，實現(xiàn)內(nèi)容級、細(xì)顆粒度的精準(zhǔn)檢索，提高檢索的準(zhǔn)確性，降低檢索的復(fù)雜度，使用戶能更為便捷地獲取到所需的檔案信息，從而提升檔案信息的利用效率與價值。

（三）促進(jìn)檔案資源開發(fā)利用

大模型技術(shù)運用前沿的深度學(xué)習(xí)算法，深度挖掘檔案數(shù)據(jù)中的潛在信息與深層次知識，揭示出檔案內(nèi)容間復(fù)雜的內(nèi)在聯(lián)系與潛在規(guī)律，為檔案資源的開發(fā)利用開辟新的途徑，提供新的視角。在此過程中，大模型技術(shù)體現(xiàn)出對檔案文本在語義層面的深刻理解，具備智能解析圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的能力，確保檔案信息的全面、精確捕捉。大模型技術(shù)能勝任復(fù)雜的分析任務(wù)，包括主題分析、情感分析以及關(guān)聯(lián)性分析等，這些分析能力使得檔案管理人員能迅速從龐大的檔案資源中篩選并識別出有價值的信息。

三、企業(yè)當(dāng)前檔案多模態(tài)信息管理存在的問題

（一）管理效率低下

傳統(tǒng)的檔案管理方式高度依賴人工操作，面對檔案數(shù)據(jù)中涵蓋的文本、圖像、音頻等多種模態(tài)，每種模態(tài)的數(shù)據(jù)均呈現(xiàn)出獨有的結(jié)構(gòu)與特征，這種多樣性給傳統(tǒng)的人工處理方式帶來了挑戰(zhàn)。由于難以有效應(yīng)對這種多樣性，傳統(tǒng)方式在處理速度上顯得緩慢，容易引發(fā)錯誤。傳統(tǒng)管理系統(tǒng)在跨模態(tài)信息關(guān)聯(lián)與檢索方面存在明顯局限，檔案管理人員面臨復(fù)雜查詢需求時，需要投入大量時間與精力進(jìn)行手動篩選與比對，降低了管理效率。低效的管理方式增加了企業(yè)的運營成本，導(dǎo)致檔案資源難以及時轉(zhuǎn)化為對企業(yè)有價值的信息資產(chǎn)，進(jìn)而對企業(yè)的決策支持與業(yè)務(wù)發(fā)展產(chǎn)生不利影響[ 4 ]。

（二）檢索方式單一

企業(yè)檔案通常融合文本、音頻等多種模態(tài)的信息，這些信息在組織結(jié)構(gòu)、表現(xiàn)形式以及語義內(nèi)涵上具有獨特性。傳統(tǒng)基于關(guān)鍵詞匹配的檢索方法在處理這些信息時，難以有效捕捉圖像中的細(xì)微特征、音頻中的獨特語音模式及文本中的深層次語義關(guān)聯(lián)。檢索結(jié)果局限于表面層次的匹配，無法深入挖掘檔案中蘊(yùn)含的豐富知識與潛在價值。檢索方式的單一性限制了檔案管理人員對檔案資源的深度挖掘與高效利用，影響了用戶在快速且準(zhǔn)確地獲取所需信息方面的體驗。

（三）檔案資源利用不充分

企業(yè)檔案涵蓋的數(shù)據(jù)在格式、編碼和語義層面存在顯著差異，使得跨模態(tài)的信息整合與關(guān)聯(lián)分析變得異常復(fù)雜。由于尚未建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理框架和缺乏高效算法的支持，不同模態(tài)的檔案資源常處于孤立存儲狀態(tài)，難以形成系統(tǒng)化的知識體系。傳統(tǒng)檔案管理模式側(cè)重檔案的物理保管和基本檢索功能，忽視檔案信息的深度挖掘與知識化應(yīng)用，限制了檔案資源的有效利用。面對海量且多樣化的檔案數(shù)據(jù)，檔案管理人員缺乏有效的方法提取關(guān)鍵信息、揭示潛在規(guī)律，阻礙了檔案資源在決策支持、知識共享及業(yè)務(wù)創(chuàng)新等方面價值的充分發(fā)揮。

四、企業(yè)應(yīng)用大模型技術(shù)優(yōu)化檔案信息管理的策略

（一）構(gòu)建檔案專屬定制大模型

系統(tǒng)、全面地梳理現(xiàn)有檔案數(shù)據(jù)，明確其類型、格式及內(nèi)容特征，可為后續(xù)數(shù)據(jù)預(yù)處理奠定堅實基礎(chǔ)。在預(yù)處理階段，檔案數(shù)據(jù)需經(jīng)歷清洗、去噪、格式統(tǒng)一及編碼轉(zhuǎn)換等流程，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。針對多模態(tài)數(shù)據(jù)的特性，采取圖像增強(qiáng)、音頻降噪等技術(shù)手段進(jìn)行預(yù)處理，提升模型訓(xùn)練成效?；谄髽I(yè)檔案數(shù)據(jù)的獨特性，選擇適宜的預(yù)訓(xùn)練大模型框架，融入NLP、計算機(jī)視覺及音頻分析等多模態(tài)信息處理模塊，構(gòu)建能全面處理企業(yè)檔案信息的綜合模型架構(gòu)。模型訓(xùn)練過程中，利用大規(guī)模企業(yè)檔案數(shù)據(jù)集，結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)或自監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，及遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，提升模型對新檔案類型的適應(yīng)能力。設(shè)計合理的損失函數(shù)與優(yōu)化算法，拓展模型對檔案信息的理解深度，提升預(yù)測準(zhǔn)確性。模型構(gòu)建要注重提升模型的解釋性與魯棒性，引入注意力機(jī)制、模型蒸餾等技術(shù)手段，增強(qiáng)模型的透明度與可解釋性，利用對抗性訓(xùn)練、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方法，確保模型在實際應(yīng)用中的穩(wěn)定性與可靠性。建立模型迭代機(jī)制，根據(jù)應(yīng)用反饋與性能評估結(jié)果，持續(xù)優(yōu)化模型參數(shù)與結(jié)構(gòu)，保持其先進(jìn)性與適用性。將構(gòu)建完成的檔案專屬定制大模型無縫集成至企業(yè)檔案信息管理系統(tǒng)中，實現(xiàn)檔案信息的智能化檢索、分類、摘要生成、知識圖譜構(gòu)建及智能推薦等功能，提升檔案信息管理的效率與質(zhì)量，推動檔案資源的深度開發(fā)與價值挖掘。

（二）實現(xiàn)檔案自動整理與分類

構(gòu)建高度集成的大模型框架，該框架具備跨模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力，能無縫融合文本、圖像、音頻等多種數(shù)據(jù)類型，運用深度學(xué)習(xí)算法提取檔案內(nèi)容的深層次特征。利用NLP技術(shù)中的命名實體識別（NER）和關(guān)鍵詞提取等手段，精確捕捉檔案中日期、人名、機(jī)構(gòu)名等關(guān)鍵信息，為分類工作提供精確的數(shù)據(jù)支撐。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計并實現(xiàn)基于大模型的多層次分類體系，結(jié)合企業(yè)檔案的實際特點，明確分類標(biāo)準(zhǔn)和層級結(jié)構(gòu)，通過監(jiān)督學(xué)習(xí)，利用已標(biāo)注的檔案數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，使其能根據(jù)檔案內(nèi)容自動判斷其所屬類別。引入注意力機(jī)制和自注意力網(wǎng)絡(luò)，提升模型在處理復(fù)雜檔案內(nèi)容時的聚焦能力與上下文理解能力，進(jìn)一步提高分類準(zhǔn)確性。開發(fā)集成大模型分類功能的智能化檔案管理系統(tǒng)，實現(xiàn)檔案的自動接收、預(yù)處理、分類和存儲。接收新檔案時，系統(tǒng)自動調(diào)用大模型進(jìn)行內(nèi)容分析，快速生成分類標(biāo)簽，根據(jù)預(yù)設(shè)存儲規(guī)則將其自動歸檔至相應(yīng)文件夾或數(shù)據(jù)庫。系統(tǒng)還具備元數(shù)據(jù)自動生成功能，根據(jù)分類結(jié)果和檔案內(nèi)容自動提取并生成標(biāo)準(zhǔn)化元數(shù)據(jù)，便于后續(xù)檢索和管理。建立完善的模型評估與迭代機(jī)制，定期收集檔案管理人員的反饋意見，結(jié)合實際分類效果評估模型性能，根據(jù)評估結(jié)果對模型進(jìn)行微調(diào)或重新訓(xùn)練，利用增量學(xué)習(xí)技術(shù)，使模型不斷適應(yīng)新檔案類型和分類需求，確保其長期的分類能力和準(zhǔn)確性。

（三）開發(fā)多模態(tài)檔案一體化智能檢索系統(tǒng)

檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行深度清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理后，剔除冗余信息及噪聲，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與一致性得以鞏固。利用先進(jìn)的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將文本、圖像、音頻等多種模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效關(guān)聯(lián)與整合，形成統(tǒng)一且全面的數(shù)據(jù)視圖，為智能檢索功能的實現(xiàn)奠定堅實基礎(chǔ)。

依托大模型技術(shù)，打造具備強(qiáng)大語義理解與特征提取能力的多模態(tài)智能檢索模型，該模型能精準(zhǔn)捕捉檔案內(nèi)容的關(guān)鍵信息，實現(xiàn)跨模態(tài)的關(guān)聯(lián)檢索。通過深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的持續(xù)應(yīng)用，模型能不斷優(yōu)化檢索策略，提升檢索結(jié)果的精確度和相關(guān)性。引入注意力機(jī)制和自注意力網(wǎng)絡(luò)，可顯著增強(qiáng)模型在處理復(fù)雜檔案內(nèi)容時的聚焦與上下文理解能力。結(jié)合實際需求，制定高效且靈活的檢索策略，包括選擇適宜的檢索算法、設(shè)定合理的檢索參數(shù)及明確的檢索流程，充分考慮多模態(tài)數(shù)據(jù)的特性，設(shè)計跨模態(tài)檢索算法，確保檢索的準(zhǔn)確性和全面性。

在用戶界面方面，應(yīng)注重優(yōu)化，設(shè)計直觀且易用的界面，提供豐富的檢索選項與過濾條件，支持用戶精準(zhǔn)檢索，同時確保界面具備良好的響應(yīng)速度，增強(qiáng)用戶體驗。引入自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)用戶輸入的智能解析與自動補(bǔ)全，降低檢索門檻。定期評估與改進(jìn)多模態(tài)檔案一體化智能檢索系統(tǒng)，引入新技術(shù)與算法，提升檢索效率與準(zhǔn)確性，緊跟行業(yè)動態(tài)與技術(shù)發(fā)展趨勢，及時調(diào)整與優(yōu)化系統(tǒng)功能設(shè)計，滿足企業(yè)的實際需求。通過持續(xù)的迭代升級，企業(yè)能不斷提升系統(tǒng)性能與用戶體驗，推動檔案信息管理向智能化、高效化穩(wěn)步發(fā)展。

（四）深化檔案數(shù)據(jù)挖掘與知識圖譜構(gòu)建

企業(yè)需要對檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行全面而深入的預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、格式統(tǒng)一、缺失值填充等，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。借助大模型技術(shù)中的NLP與計算機(jī)視覺（CV）模塊，對文本、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，此階段深度學(xué)習(xí)方法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變種長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、Transformer等扮演著核心角色，可實現(xiàn)特征的自動化提取與高效表征。構(gòu)建基于大模型的檔案數(shù)據(jù)挖掘模型，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，深入挖掘檔案數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律、關(guān)聯(lián)及模式，為知識圖譜的構(gòu)建提供豐富的語義基礎(chǔ)。同時，遷移學(xué)習(xí)技術(shù)被應(yīng)用于將已訓(xùn)練模型的知識遷移至新檔案數(shù)據(jù)，提升挖掘效率與精準(zhǔn)度。

基于挖掘得到的語義信息，通過本體論（O n t o l o g y）與語義網(wǎng)（Semantic Web）技術(shù)定義實體、屬性及關(guān)系等基本概念，利用實體識別、關(guān)系抽取等NLP技術(shù)，將檔案數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息映射到知識圖譜中，形成節(jié)點與邊的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。借助知識圖譜的推理能力，如基于規(guī)則的推理與基于圖的推理，挖掘檔案數(shù)據(jù)中的隱含知識，豐富圖譜內(nèi)容。為確保知識圖譜的實用性與可維護(hù)性，要評估其完整性、準(zhǔn)確性及一致性，不斷優(yōu)化圖譜結(jié)構(gòu)，提升知識表示質(zhì)量，隨著檔案數(shù)據(jù)的持續(xù)更新，定期進(jìn)行增量更新，確保圖譜的時效性與準(zhǔn)確性。

五、結(jié)語

大模型技術(shù)在企業(yè)檔案多模態(tài)信息管理中的應(yīng)用具有重要意義。通過構(gòu)建檔案專屬定制大模型、實現(xiàn)檔案自動整理與分類、開發(fā)多模態(tài)檔案一體化智能檢索系統(tǒng)及深化檔案數(shù)據(jù)挖掘與知識圖譜構(gòu)建，企業(yè)能顯著提升檔案管理效率，實現(xiàn)檔案信息的快速檢索與高效利用。未來，隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，其在企業(yè)檔案信息管理中的應(yīng)用將更加廣泛，為企業(yè)決策提供有力支持，推動檔案管理朝智能化、高效化方向邁進(jìn)。

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