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

[摘 要]隨著企業(yè)檔案數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)，傳統(tǒng)檔案管理方式已難以滿(mǎn)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(lái)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(guò)分析大模型技術(shù)的定義、特點(diǎn)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(shí)現(xiàn)智能檢索，促進(jìn)檔案資源的開(kāi)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(yǔ)言處理（NLP）；一體化智能檢索系統(tǒng)

中圖分類(lèi)號(hào)：F275 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-1722（2024）22-0022-03

★課題項(xiàng)目：國(guó)家檔案局科技項(xiàng)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(duì)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(guò)多層復(fù)雜的非線(xiàn)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(lài)反向傳播算法通過(guò)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(duì)于輸入數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)或分類(lèi)性能，直至其輸出結(jié)果趨近于真實(shí)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(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系，極大地提升了模型在自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等諸多領(lǐng)域的性能表現(xiàn)[ 1 ]。

（二）大模型技術(shù)的特點(diǎn)

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(shí)，大模型會(huì)展現(xiàn)出被稱(chēng)為涌現(xiàn)能力的現(xiàn)象，即模型會(huì)突然具備復(fù)雜且超出設(shè)計(jì)者預(yù)期的特性功能，這些能力與人類(lèi)的思維高度相似[ 2 ]。

大模型還具備出色的泛化性能，面對(duì)全新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)時(shí)，能準(zhǔn)確地理解和預(yù)測(cè)，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(wèn)答系統(tǒng)在內(nèi)的多種任務(wù)，拓寬了模型的語(yǔ)言理解與應(yīng)用范圍。大模型技術(shù)的實(shí)施高度依賴(lài)大數(shù)據(jù)資源與強(qiáng)大的計(jì)算能力，海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)及高性能的計(jì)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(guò)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(shí)現(xiàn)對(duì)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(lèi)與檢索的自動(dòng)化水平，降低人工操作的復(fù)雜度和錯(cuò)誤率，使檔案信息的管理與利用過(guò)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(duì)查詢(xún)請(qǐng)求時(shí)，迅速響應(yīng)并準(zhǔn)確返回相關(guān)檔案，顯著縮短查詢(xún)時(shí)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(shí)現(xiàn)檔案信息的智能檢索

通過(guò)整合自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)，系統(tǒng)能精準(zhǔn)解析用戶(hù)查詢(xún)中的復(fù)雜語(yǔ)義結(jié)構(gòu)，有效把握查詢(xún)意圖，精確地將用戶(hù)引導(dǎo)至檔案中的相關(guān)信息。借助人臉識(shí)別與語(yǔ)音識(shí)別等前沿技術(shù)，大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像、音頻等多模態(tài)檔案內(nèi)容的智能識(shí)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(shí)現(xiàn)內(nèi)容級(jí)、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(hù)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(jià)值。

（三）促進(jìn)檔案資源開(kāi)發(fā)利用

大模型技術(shù)運(yùn)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(shí)，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(kāi)發(fā)利用開(kāi)辟新的途徑，提供新的視角。在此過(guò)程中，大模型技術(shù)體現(xiàn)出對(duì)檔案文本在語(yǔ)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?gòu)凝嫶蟮臋n案資源中篩選并識(shí)別出有價(jià)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(wèn)題

（一）管理效率低下

傳統(tǒng)的檔案管理方式高度依賴(lài)人工操作，面對(duì)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(dú)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(lái)了挑戰(zhàn)。由于難以有效應(yīng)對(duì)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(cuò)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(xún)需求時(shí)，需要投入大量時(shí)間與精力進(jìn)行手動(dòng)篩選與比對(duì)，降低了管理效率。低效的管理方式增加了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，導(dǎo)致檔案資源難以及時(shí)轉(zhuǎn)化為對(duì)企業(yè)有價(jià)值的信息資產(chǎn)，進(jìn)而對(duì)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(yǔ)義內(nèi)涵上具有獨(dú)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(shí)，難以有效捕捉圖像中的細(xì)微特征、音頻中的獨(dú)特語(yǔ)音模式及文本中的深層次語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。檢索結(jié)果局限于表面層次的匹配，無(wú)法深入挖掘檔案中蘊(yùn)含的豐富知識(shí)與潛在價(jià)值。檢索方式的單一性限制了檔案管理人員對(duì)檔案資源的深度挖掘與高效利用，影響了用戶(hù)在快速且準(zhǔn)確地獲取所需信息方面的體驗(yàn)。

（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(yǔ)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(chǔ)狀態(tài)，難以形成系統(tǒng)化的知識(shí)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(shí)化應(yīng)用，限制了檔案資源的有效利用。面對(duì)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(shí)共享及業(yè)務(wù)創(chuàng)新等方面價(jià)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(zhuān)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(lèi)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(jiān)實(shí)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(duì)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。基于企業(yè)檔案數(shù)據(jù)的獨(dú)特性，選擇適宜的預(yù)訓(xùn)練大模型框架，融入NLP、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)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(duì)新檔案類(lèi)型的適應(yīng)能力。設(shè)計(jì)合理的損失函數(shù)與優(yōu)化算法，拓展模型對(duì)檔案信息的理解深度，提升預(yù)測(cè)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(duì)抗性訓(xùn)練、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方法，確保模型在實(shí)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(píng)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(zhuān)屬定制大模型無(wú)縫集成至企業(yè)檔案信息管理系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)檔案信息的智能化檢索、分類(lèi)、摘要生成、知識(shí)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(dòng)檔案資源的深度開(kāi)發(fā)與價(jià)值挖掘。

（二）實(shí)現(xiàn)檔案自動(dòng)整理與分類(lèi)

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(wú)縫融合文本、圖像、音頻等多種數(shù)據(jù)類(lèi)型，運(yùn)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(shí)體識(shí)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(lèi)工作提供精確的數(shù)據(jù)支撐。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于大模型的多層次分類(lèi)體系，結(jié)合企業(yè)檔案的實(shí)際特點(diǎn)，明確分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)和層級(jí)結(jié)構(gòu)，通過(guò)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(dòng)判斷其所屬類(lèi)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(shí)的聚焦能力與上下文理解能力，進(jìn)一步提高分類(lèi)準(zhǔn)確性。開(kāi)發(fā)集成大模型分類(lèi)功能的智能化檔案管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)檔案的自動(dòng)接收、預(yù)處理、分類(lèi)和存儲(chǔ)。接收新檔案時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)用大模型進(jìn)行內(nèi)容分析，快速生成分類(lèi)標(biāo)簽，根據(jù)預(yù)設(shè)存儲(chǔ)規(guī)則將其自動(dòng)歸檔至相應(yīng)文件夾或數(shù)據(jù)庫(kù)。系統(tǒng)還具備元數(shù)據(jù)自動(dòng)生成功能，根據(jù)分類(lèi)結(jié)果和檔案內(nèi)容自動(dòng)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(píng)估與迭代機(jī)制，定期收集檔案管理人員的反饋意見(jiàn)，結(jié)合實(shí)際分類(lèi)效果評(píng)估模型性能，根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)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(lèi)型和分類(lèi)需求，確保其長(zhǎng)期的分類(lèi)能力和準(zhǔn)確性。

（三）開(kāi)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(shí)現(xiàn)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

依托大模型技術(shù)，打造具備強(qiáng)大語(yǔ)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(shí)現(xiàn)跨模態(tài)的關(guān)聯(lián)檢索。通過(guò)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(shí)的聚焦與上下文理解能力。結(jié)合實(shí)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(jì)跨模態(tài)檢索算法，確保檢索的準(zhǔn)確性和全面性。

在用戶(hù)界面方面，應(yīng)注重優(yōu)化，設(shè)計(jì)直觀(guān)且易用的界面，提供豐富的檢索選項(xiàng)與過(guò)濾條件，支持用戶(hù)精準(zhǔn)檢索，同時(shí)確保界面具備良好的響應(yīng)速度，增強(qiáng)用戶(hù)體驗(yàn)。引入自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)輸入的智能解析與自動(dòng)補(bǔ)全，降低檢索門(mén)檻。定期評(píng)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(dòng)態(tài)與技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，及時(shí)調(diào)整與優(yōu)化系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)，滿(mǎn)足企業(yè)的實(shí)際需求。通過(guò)持續(xù)的迭代升級(jí)，企業(yè)能不斷提升系統(tǒng)性能與用戶(hù)體驗(yàn)，推動(dòng)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(shí)圖譜構(gòu)建

企業(yè)需要對(duì)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(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）模塊，對(duì)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(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、Transformer等扮演著核心角色，可實(shí)現(xiàn)特征的自動(dòng)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(wú)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(shí)圖譜的構(gòu)建提供豐富的語(yǔ)義基礎(chǔ)。同時(shí)，遷移學(xué)習(xí)技術(shù)被應(yīng)用于將已訓(xùn)練模型的知識(shí)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(yǔ)義信息，通過(guò)本體論（O n t o l o g y）與語(yǔ)義網(wǎng)（Semantic Web）技術(shù)定義實(shí)體、屬性及關(guān)系等基本概念，利用實(shí)體識(shí)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(shí)圖譜中，形成節(jié)點(diǎn)與邊的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。借助知識(shí)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(shí)，豐富圖譜內(nèi)容。為確保知識(shí)圖譜的實(shí)用性與可維護(hù)性，要評(píng)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(shí)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(shí)效性與準(zhǔn)確性。

五、結(jié)語(yǔ)

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(guò)構(gòu)建檔案專(zhuān)屬定制大模型、實(shí)現(xiàn)檔案自動(dòng)整理與分類(lèi)、開(kāi)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(shí)圖譜構(gòu)建，企業(yè)能顯著提升檔案管理效率，實(shí)現(xiàn)檔案信息的快速檢索與高效利用。未來(lái)，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(dòng)檔案管理朝智能化、高效化方向邁進(jìn)。

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