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      ChatGPT在圖書館參考咨詢服務(wù)中的智慧化應(yīng)用與研究

      2023-11-21 08:09:36邱茹林陳玉鳳李素萍
      江蘇科技信息 2023年26期
      關(guān)鍵詞:咨詢服務(wù)圖書館員圖書館

      邱茹林,陳玉鳳,李素萍

      (青島科技大學(xué) 圖書館,山東 青島 266042)

      0 引言

      隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,當(dāng)前已進(jìn)入人工智能時(shí)代。ChatGPT的出現(xiàn)為智能問答系統(tǒng)帶來了顛覆性的革命,它不僅具備強(qiáng)大的語義理解和自然語言處理功能,而且還能與用戶進(jìn)行友好交互與溝通,在塑造智慧化人機(jī)交互方式和改善用戶體驗(yàn)方面發(fā)揮著重要的作用。參考咨詢服務(wù)是圖書館最重要的工作之一,其數(shù)字化和智能化水平是衡量現(xiàn)代圖書館整體服務(wù)水平的重要標(biāo)志。ChatGPT的出現(xiàn)將為圖書館參考咨詢服務(wù)智慧化發(fā)展提供新的思路和方法。

      1 ChatGPT介紹

      ChatGPT是由OpenAI公司開發(fā)的一種基于生成式預(yù)訓(xùn)練模型的對話生成系統(tǒng),它以深度學(xué)習(xí)中的Transformer為架構(gòu),并通過在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練來生成學(xué)習(xí)語言模型。2018年,OpenAI首次發(fā)布了GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型。2019年推出了GPT-2模型,它是GPT模型的改進(jìn)版本,擁有更多的參數(shù)和更強(qiáng)的生成能力,可以生成更長、更連貫的文本。2020年,OpenAI發(fā)布了GPT-3模型,它是GPT系列中規(guī)模最大的模型,擁有1 750億個(gè)參數(shù)。GPT-3在多項(xiàng)自然語言處理任務(wù)上展現(xiàn)了出色的性能,包括文本生成、翻譯和問答等。2021年,GPT-3.5 Turbo模型誕生,它不僅保持了與GPT-3模型相似的性能,而且開發(fā)成本更低,使更多的用戶能夠訪問和使用該技術(shù)。目前,ChatGPT已經(jīng)發(fā)展到第四代產(chǎn)品,GPT-4具有模型量更大、解決問題能力更強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)[1]。

      ChatGPT的目標(biāo)是生成與用戶進(jìn)行自然、連貫對話的問答響應(yīng)。為了實(shí)現(xiàn)此目標(biāo),ChatGPT首先在大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)上,通過上下文理解,生成對話式方式,然后通過使用正確的語法和詞匯,以一定的語言表達(dá)能力生成流暢的文本,最后通過處理復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系,生成相對準(zhǔn)確和自然的回答。

      2 ChatGPT在圖書館參考咨詢服務(wù)中的實(shí)踐過程與方法

      2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

      (1)常用問題和答案:指圖書館用戶經(jīng)常提出的問題和相應(yīng)的準(zhǔn)確答案。這些問題通常包括圖書館概況介紹、規(guī)章制度、開放時(shí)間、聯(lián)系方式等方面的內(nèi)容。例如:如何查詢館藏書籍?如何借閱和歸還書籍?借閱書籍的期限是多久等。這些問題和答案可以作為ChatGPT的常用訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

      (2)圖書館資源和服務(wù):主要指圖書館館藏信息及服務(wù)信息方面的問題和答案。這些問題通常包括圖書館館藏資源和圖書館利用這些資源為用戶提供的服務(wù)等方面的內(nèi)容。例如:圖書館有CNKI數(shù)據(jù)庫嗎?圖書館的特色館藏是什么?圖書館可以提供SCI檢索服務(wù)嗎?這些信息可以作為參考咨詢的基礎(chǔ),幫助用戶了解圖書館的資源和服務(wù)。

      (3)圖書館使用和收費(fèi):使用問題主要指與圖書館使用相關(guān)的檢索技巧、技術(shù)方法和學(xué)術(shù)寫作指導(dǎo)等,這些內(nèi)容可以包括如何進(jìn)行文獻(xiàn)檢索、如何引用參考文獻(xiàn)和如何評(píng)估信息質(zhì)量等。收費(fèi)問題主要指圖書館提供的有償服務(wù)項(xiàng)目的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)和支付方式等方面的內(nèi)容。

      (4)用戶評(píng)價(jià)和反饋:主要收集用戶對圖書館服務(wù)的反饋和評(píng)價(jià),包括他們的滿意度、意見、建議和改進(jìn)需求。收集的途徑可以是建議箱或反饋表、在線反饋表單、用戶滿意度調(diào)查、社交媒體和在線評(píng)論,以及用戶反饋會(huì)議或工作坊等。這些反饋可以幫助圖書館了解用戶需求,優(yōu)化參考咨詢服務(wù),并對ChatGPT的性能和效果進(jìn)行改進(jìn)。

      2.2 數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練

      2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

      數(shù)據(jù)預(yù)處理通常是在龐大的計(jì)算資源和大規(guī)模數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,涉及復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理、模型架構(gòu)和優(yōu)化算法。數(shù)據(jù)預(yù)處理一般包括數(shù)據(jù)清洗和過濾、去除噪聲、標(biāo)準(zhǔn)化格式、分詞和標(biāo)記化、對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)或變換、限制輸入序列的最大長度等工作[2]。數(shù)據(jù)預(yù)先處理是為了確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性,是模型訓(xùn)練的重要基礎(chǔ)工作。

      2.2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注

      數(shù)據(jù)標(biāo)注主要是對參考咨詢數(shù)據(jù)集中的每個(gè)問題和答案對進(jìn)行標(biāo)注,標(biāo)注的目的是讓模型能夠理解并學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征。數(shù)據(jù)標(biāo)注通常涉及兩方面內(nèi)容:一方面是輸入提示,另一方面是對生成回答的評(píng)分[3]。輸入提示通常會(huì)為每個(gè)訓(xùn)練樣本提供一個(gè)提示,該提示是用戶的問題描述或?qū)υ捪到y(tǒng)中的一部分歷史對話。對于每個(gè)輸入提示,標(biāo)注員會(huì)提供一個(gè)或多個(gè)合適的參考答案。模型在生成回答后,標(biāo)注員會(huì)根據(jù)生成回答與參考答案的相似度或質(zhì)量進(jìn)行評(píng)分,這有助于模型學(xué)習(xí)生成更接近參考答案的回答。評(píng)分通常使用啟發(fā)式方法,如BLEU、ROUGE等自然語言處理中的常用指標(biāo)。標(biāo)注工作對GPT系統(tǒng)能否準(zhǔn)確給出參考咨詢回答至關(guān)重要。

      2.2.3 模型訓(xùn)練

      使用預(yù)處理和標(biāo)注后的數(shù)據(jù),圖書館員可以選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)框架來訓(xùn)練模型。訓(xùn)練通常分為兩個(gè)階段,分別是預(yù)先訓(xùn)練和微調(diào)。訓(xùn)練算法可以是基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的模型,也可以是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型。圖書館員可以使用開源工具如TensorFlow、PyTorch等進(jìn)行模型訓(xùn)練[4]。在訓(xùn)練模型時(shí),圖書館員可能需要進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu),以找到最佳的模型性能。超參數(shù)包括學(xué)習(xí)率、批量大小、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。通過嘗試不同的超參數(shù)組合,可以找到最適合圖書館員數(shù)據(jù)集的模型配置。在訓(xùn)練模型后,圖書館員需要評(píng)估模型的性能和效果。使用一些評(píng)估指標(biāo)如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等來評(píng)估模型的預(yù)測能力。根據(jù)評(píng)估結(jié)果,圖書館員可以決定是否需要進(jìn)一步調(diào)整和改進(jìn)模型,通過參數(shù)最終迭代出符合要求的模型數(shù)據(jù)。

      2.3 部署和集成

      訓(xùn)練好的ChatGPT模型可以部署到圖書館的在線平臺(tái)、網(wǎng)站、聊天窗口或App等應(yīng)用環(huán)境中,以方便用戶與其進(jìn)行交互。在部署過程中,圖書館員要考慮ChatGPT的接口和用戶界面是否友好易用,并在此基礎(chǔ)上與圖書館的現(xiàn)有系統(tǒng)和服務(wù)進(jìn)行深度集成。

      首先,圖書館員根據(jù)選擇的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)框架,將訓(xùn)練好的模型導(dǎo)出為適當(dāng)?shù)母袷?。常見的格式包括TensorFlow SavedModel、ONNX(Open Neural Network Exchange)或PyTorch模型文件等。接下來,圖書館員搭建一個(gè)模型服務(wù)器來測試模型的服務(wù)能力,可以采用獨(dú)立的服務(wù)器或云平臺(tái)上的虛擬機(jī),圖書館員可以使用現(xiàn)有的框架來搭建模型服務(wù)器,如TensorFlow Serving、Flask、Django等[5]。為了能將ChatGPT與圖書館的應(yīng)用系統(tǒng)有效集成,圖書館員需要?jiǎng)?chuàng)建一系列API接口,通過HTTP或其他協(xié)議與模型服務(wù)器進(jìn)行通信,這樣,圖書館的應(yīng)用程序可以向模型服務(wù)器發(fā)送請求,并接收模型的測試結(jié)果來驗(yàn)證測試結(jié)果的正確性。技術(shù)人員也可以使用框架如Flask、FastAPI、Node.js等來創(chuàng)建API接口。在部署和集成模型完成后,需要考慮系統(tǒng)的安全性和性能優(yōu)化,這包括對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證和過濾,保護(hù)模型服務(wù)器免受惡意攻擊,以及優(yōu)化模型的推理速度和資源利用率。

      模型部署完成后,圖書館員需要設(shè)置監(jiān)測和維護(hù)機(jī)制來跟蹤模型的性能和運(yùn)行狀況,可以通過日志記錄、錯(cuò)誤處理、性能監(jiān)控等信息進(jìn)行監(jiān)測,也可以收集用戶的反饋及建議優(yōu)化模型。定期的模型性能監(jiān)測,依據(jù)結(jié)果進(jìn)行模型迭代和改進(jìn)的方式,能確保模型的持續(xù)性和有效性。

      2.4 監(jiān)測和更新

      ChatGPT在實(shí)際使用過程中還需要不斷地進(jìn)行監(jiān)測和更新。監(jiān)測和更新的具體措施包括:建立有效的監(jiān)測機(jī)制、錯(cuò)誤分析和處理、數(shù)據(jù)監(jiān)控和替換,以及模型的定期更新和迭代,這些措施都可以確保模型的有效性和模型性能的持續(xù)改進(jìn)。同時(shí),為了進(jìn)一步提高參考咨詢的質(zhì)量和用戶的滿意度,ChatGPT還需要圖書館員的參與和監(jiān)督。圖書館員可以通過監(jiān)控ChatGPT的運(yùn)行情況,提出支持策略和反饋意見,并及時(shí)處理ChatGPT無法解決或需要人工干預(yù)的復(fù)雜問題,圖書館員的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)仍然是不可替代的。

      3 ChatGPT給圖書館參考咨詢服務(wù)帶來的優(yōu)勢

      3.1 提供實(shí)時(shí)咨詢

      ChatGPT能夠提供24/7全天候?qū)崟r(shí)咨詢服務(wù),用戶可以隨時(shí)通過圖書館網(wǎng)站或App聯(lián)系到客服人員,得到快速準(zhǔn)確的答復(fù)和建議。這對于緊急情況下的求助、夜間咨詢等都非常有幫助。ChatGPT使參考咨詢服務(wù)不再受圖書館開放時(shí)間的限制,圖書館能夠隨時(shí)處理大規(guī)模并發(fā)的咨詢請求。

      3.2 多語言支持

      ChatGPT的語言處理能力非常強(qiáng)大,可以處理多種語言,這意味著它可以為使用不同語言的用戶提供咨詢服務(wù)。這一特性為圖書館咨詢服務(wù)提供了極大的便利,用戶可以使用自己最熟悉和舒適的語言與ChatGPT進(jìn)行對話,并獲得所需要的咨詢服務(wù)。這對于那些母語不是英語或其他主流語言的人來說尤為重要,他們可以毫無障礙地獲取圖書館的支持和幫助。

      3.3 提供個(gè)性化咨詢

      隨著信息技術(shù)和信息環(huán)境的改變,用戶的信息需求也呈現(xiàn)出多元化和個(gè)性化等特征。ChatGPT能夠通過人工智能技術(shù)和對話式交互模式,理解用戶的意圖并為其提供相應(yīng)的信息和建議,滿足用戶特定的信息檢索、學(xué)科發(fā)展和知識(shí)內(nèi)容等需求,使咨詢服務(wù)更加個(gè)性化。

      3.4 整合資源服務(wù)

      ChatGPT在整合資源服務(wù)方面也具有很大的優(yōu)勢。它能夠整合各種類型的圖書館資源,如圖書館的紙質(zhì)資源、電子資源、特色資源、自建資源和免費(fèi)網(wǎng)絡(luò)資源等,為用戶提供全方位的信息服務(wù)和支持。通過ChatGPT,用戶在獲取信息時(shí)可以享受既高效又高質(zhì)的參考咨詢服務(wù),這對于助力科研和教學(xué)都具有極大的意義和價(jià)值。

      4 ChatGPT的局限性

      ChatGPT帶來了一場前所未有的語言交互盛宴,大大提升了圖書館參考咨詢服務(wù)的質(zhì)量和效率。但同時(shí)也應(yīng)該認(rèn)識(shí)到,ChatGPT并沒有真正的理解和推理能力,它主要是通過模式匹配和統(tǒng)計(jì)規(guī)律來生成回答,而并非真正意義上理解問題含義。一般情況下,ChatGPT對于常見問題或常用領(lǐng)域的回答通常會(huì)表現(xiàn)良好,但當(dāng)涉及較為復(fù)雜或?qū)I(yè)性領(lǐng)域的問題時(shí),它的回答就可能會(huì)出現(xiàn)不準(zhǔn)確、不合適或缺乏深度的情況。因此,當(dāng)使用ChatGPT時(shí),還要對ChatGPT的回答進(jìn)行適度的篩選和判斷,確保最終得到的信息是正確的、可靠的,且能適用于特定的情境,避免對其盲目依賴。只有通過理性使用和輔助驗(yàn)證,才能最大程度地發(fā)揮ChatGPT在提供信息咨詢服務(wù)上的優(yōu)勢,確保所獲取信息的真實(shí)性和可信性。

      5 結(jié)語

      ChatGPT給學(xué)習(xí)和生活的各個(gè)領(lǐng)域都帶來了重大的變革,ChatGPT咨詢服務(wù)模式未來也將逐步融入圖書館參考咨詢工作,并最終取代傳統(tǒng)咨詢服務(wù)模式。為了適應(yīng)時(shí)代發(fā)展,應(yīng)加快ChatGPT在圖書館參考咨詢服務(wù)中的建設(shè),提升ChatGPT參考咨詢服務(wù)的質(zhì)量和安全性,從而減輕圖書館員繁重的參考咨詢工作。相信ChatGPT將對圖書館產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響,它在圖書館中的地位是不可或缺的。

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