云瀚智慧图书馆技术应用联盟：2026图书馆AI知识库建设白皮书

图书馆AI知识库建设白皮书

上海图书馆（上海科学技术情报研究所）

南京柯基数据科技有限公司

上海嘉福莱信息科技有限公司

云瀚智慧图书馆技术应用联盟

2026年9月

说明

本白皮书为《图书馆AI知识库建设白皮书》V1.0征求意见稿，仅供智慧图书馆

技术应用联盟内部研讨、意见征集场景使用。本白皮书旨在系统梳理图书馆AI知识库

的定位边界、数据体系、核心能力、技术架构与建设实施路径，探索其在公共图书馆、

高校图书馆、专业图书馆等不同类型图书馆场景中的最佳实践路径。项目于2026年

3月正式启动，由上海图书馆（上海科学技术情报研究所）、南京柯基数据科技有限

公司、嘉图科技等共同编写成稿，经联盟内部多轮意见征询，最终形成《图书馆AI知

识库建设白皮书》V1.0征求意见稿。

在白皮书编制过程中，由多家图书馆专家与编制单位共同组成AI知识库白皮书工

作小组，由工作小组向联盟应用委员会汇报，并向联盟成员单位（包括图书馆与科技

企业）征集意见、开展调研。上海图书馆（上海科学技术情报研究所）为知识框架提

供了专业指导，南京柯基数据科技有限公司为技术架构提供了支持，联盟内多家成员

单位贡献了实践经验，多家机构参与了案例验证与需求反馈。在此谨向所有支持单位

及个人致以诚挚谢意。

本白皮书版权归属于智慧图书馆技术应用联盟，使用时须署名并标注出处，仅限

非商业用途，禁止演绎修改后再发布，衍生作品需遵循相同协议开放；若需引用或转

载，须经版权方书面许可，严禁擅自修改、歪曲内容，否则将依法追究。若因不当使

用造成争议或法律问题，版权方不承担任何责任，并保留对报告的解释权利。

随着人工智能技术与图书馆场景的深度融合，我们将定期审查并更新白皮书内容，

确保其与最新技术趋势、行业需求保持一致。若您发现内容疏漏或有改进建议，欢迎

通过智慧图书馆技术应用联盟官方渠道反馈。

目录

前言1

1.图书馆AI知识库概述2

1.1图书馆知识库发展现状2

1.2图书馆AI知识库定义与边界4

1.3图书馆AI知识库建设内容5

2.图书馆AI知识库数据体系与场景应用7

2.1图书馆AI知识库数据体系7

2.2图书馆AI知识库场景应用9

3.图书馆AI知识库核心能力建设13

3.1图书馆AI知识库的整体业务架构13

3.2知识获取与整合能力15

3.3知识组织与管理能力17

3.4知识处理与关联能力19

3.5知识检索与服务能力21

3.6知识运维与更新能力23

4.图书馆AI知识库技术架构25

4.1总体技术架构设计25

4.2分层架构设计28

4.3基础设施与运维保障体系34

4.4开放接口与系统集成37

5.建设路径与实施方法39

5.1全生命周期建设流程39

5.2数据治理与质量控制43

5.3技术选型建议44

5.4部署模式与实施46

5.5国产化与信创适配47

5.6常见资源建设指引48

6.实践案例分享50

6.1公共图书馆案例50

6.2高校图书馆案例58

6.3专业图书馆案例64

7.总结与展望66

7.1核心观点总结66

7.2未来趋势展望66

前言

当前，以大语言模型为核心的人工智能技术正进入规模化应用阶段，深刻重塑知

识生产、组织与服务方式。图书馆作为知识资源的保存者与组织者，既面临海量异构

资源复杂化、读者需求多元化与知识服务深度化的挑战，也迎来知识服务模式智慧化

转型的重要挑战。近年来，基于向量化检索与生成式AI技术的智能问答服务，为图书

馆知识库建设开辟了新路径，通过对多源异构数据资源进行向量化处理，结合语义检

索与大语言模型的生成能力，可向用户提供更加精准、高效的知识服务。然而，图书

馆在数据融合、知识组织、技术落地与智能服务等方面仍存在明显不足，行业对AI知

识库的建设目标、方法路径与技术选型尚缺乏统一认知与可实施的指引。

为此，本白皮书系统梳理图书馆AI知识库建设的背景、概念、路径与实践，旨在

为行业提供一套可参考、可复制、可实施的框架，帮助各类图书馆厘清建设思路、降

低实施门槛。

本白皮书定位为图书馆领域AI知识库建设的方法论指导文件，兼顾理论性与实践

性，主要面向图书馆管理者、技术实施方、服务商及相关研究人员。全书先阐明AI知

识库的定义、边界与建设内容，再给出数据体系、核心能力建设、关键技术、建设路

径与实施方法，并对典型案例进行剖析，最后展望发展趋势。期望通过本白皮书，推

动图书馆AI知识库建设走向规范化、专业化与体系化。

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1.图书馆AI知识库概述

1.1图书馆知识库发展现状

1.1.1AI关键技术

近年来，人工智能技术快速发展，技术能力从早期的规则匹配和文本处理，逐步

向语义理解、知识关联、内容生成和多模态理解拓展。特别是大语言模型的发展，推

动人工智能由面向单一任务的功能型应用向通用化、交互式和生成式应用演进。当前，

支撑图书馆智能化转型的典型AI技术可分为以下几类：

（1）自然语言处理（NLP）

自然语言处理技术能够实现文本理解、实体识别、关系抽取和语义分析，为知识

抽取、自动标引、语义检索和文本分析等功能提供技术支撑，提升知识资源的组织效

率和检索准确性。

（2）知识图谱（KG）

知识图谱通过构建“实体—关系—属性”的语义网络，将分散资源转化为可关联、

可计算的知识体系。在图书馆领域，知识图谱可用于揭示作者、主题、机构、文献之

间的关联关系，支持学科知识发现、专题知识组织和智能推荐等应用。

（3）大语言模型（LLM）

大语言模型具备语义理解、内容生成和复杂任务推理能力，为图书馆智能问答、

辅助阅读和个性化知识服务提供新的实现路径。

（4）多模态大模型（MLLMs）

多模态技术突破文本资源限制，通过融合文本、图像、音频等多类型数据，实现

对异构知识资源的统一理解与组织，为古籍数字化、图像资源检索、多媒体知识服务

等场景提供支持。

（5）智能体（Agent）

智能体技术通过任务规划与工具调用，使AI应用能够自主执行多步骤任务。在

图书馆领域，智能体可联动知识库与业务系统，支持文献调研、编目辅助等复杂服务

场景。

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总体来看，AI技术的发展正在推动知识资源处理由单一的资源组织和信息检索向

语义理解、知识关联与智能生成转变，知识库的功能定位也由资源存储与组织逐步向

知识加工和智能服务延伸，为图书馆知识库的智能化建设提供了技术基础。

1.1.2图书馆知识库发展现状

根据科睿唯安发布的《图书馆的发展脉搏2025》报告，全球已有67%的图书馆处

于人工智能探索或实施阶段，其中33%的图书馆已进入实际应用阶段，人工智能正在

成为图书馆数字化转型的重要方向。

国外图书馆知识库建设起步早、体系成熟。以美国国会图书馆、大英图书馆、

OCLC（联机计算机图书馆中心）等为代表的机构，构建了以BIBFRAME（书目框

架）、关联数据云等为核心的知识组织基础设施，实现了馆藏资源的语义化描述与跨

库互操作。近年来，国际图书馆界积极将AI嵌入知识组织与业务流程中，尝试将大语

言模型与传统知识组织体系结合，构建新型服务模式。例如，OCLC在编目工具上线

了AI辅助编目功能，可自动为编目员生成杜威十进制分类号、美国国会图书馆分类号

和主题标目建议。这反映出国际图书馆机构正在探索大语言模型与传统知识组织体系

的技术融合，在AI生成建议的前提下坚持人工审核，维护元数据的权威性、可溯源性。

国内图书馆知识库建设起步相对较晚，但发展路径清晰可辨。早期以CALIS（中

国高等教育文献保障系统）、国家科技图书文献中心等联合目录项目为代表，着重解

决馆藏资源的联合揭示与共享问题。2010年后，部分图书馆开始建设机构知识库，以

收集和展示本馆学术产出为主。近年来，基于向量化检索与生成式AI技术的智能问答

服务成为图书馆知识库建设的新方向，即将多源异构数据资源进行向量化处理，通过

语义检索与大语言模型生成能力，为用户提供知识服务。部分图书馆在进一步探索专

题化、学科化的AI知识库建设。与此同时，AI技术也开始嵌入图书馆内部业务流程，

如广东省立中山图书馆等机构实现了采编环节的智能化。

目前，AI知识库建设已成为图书馆建设的主要内容之一，多数图书馆AI知识库

建设面临着多方面挑战，主要体现在以下几个方面：

（1）数据融合能力不足。馆藏资源、用户数据、建设明细等分布于不同业务系统，

存在数据孤岛问题。此外，多源资源标准不统一，影响知识融合与统一利用。

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（2）知识组织深度不足。传统分类体系和主题标引主要面向文献管理，难以表达

跨资源、跨领域的复杂语义关系，限制知识发现能力。

（3）智能服务能力有限。当前多数应用仍以关键词检索和简单问答为主，在复杂

需求理解、个性化推荐、多轮交互和知识推理方面仍存在不足。

（4）知识治理体系未成熟。AI知识库需要持续进行数据清洗、知识更新和质量

评估，而目前缺乏统一的数据治理规范和成熟运维体系。

（5）安全与伦理问题突出。人工智能应用涉及版权保护、用户隐私、模型幻觉等

问题，需要建立符合图书馆专业伦理的数据管理和应用规范。

在此背景下，有必要进一步明确图书馆AI知识库的概念内涵、建设目标及其与相

关技术体系之间的关系，为后续建设提供统一认知基础。

1.2图书馆AI知识库定义与边界

1.2.1图书馆AI知识库定义

根据GB/T38377-2019《新闻出版知识服务知识资源建设与服务基础术语》定

义：“知识库是针对特定需求，依据一定规则，采用特定组织方式描述知识及其关联

关系，并具有存储和应用等功能的数据库。”

基于以上定义，结合图书馆的行业特色，将图书馆AI知识库定义为：“图书馆

AI知识库是以图书馆领域资源与业务数据为基础，借助人工智能技术实现多模态数据

自动化处理与语义关联，从而实现AI知识库的语料化和知识化。最终为读者服务、馆

员业务和管理决策提供更加智能化的知识应用。

与传统知识库相比，图书馆AI知识库改变了知识资源的加工和利用方式。传统知

识库主要以资源存储、结构化组织和信息检索为主要功能，典型成果包括书目数据、

专题文献、FAQ条目等。AI知识库则在此基础上，实现更加自动化的语义关联、知识

抽取和加工，将分散的资源进一步转化为结构化知识单元、领域知识关系和可供模型

调用的资源语料，并通过大语言模型等技术实现知识的动态检索、组织和生成。

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1.2.2图书馆AI知识库边界

由于图书馆AI知识库涉及数据、模型和应用等多个层次，在建设过程中容易与数

据库、大语言模型以及智能应用混淆。因此，需要从数据、系统、模型和应用四个方

面明确其边界。

（1）数据边界：AI知识库不等于图书馆全部数据。图书馆长期积累着馆藏资源

数据、业务管理数据、用户行为数据以及外部开放资源在内的多类型数据。但原始数

据并不直接构成AI知识库。AI知识库需要经过数据清洗、标准化、实体识别、关系

抽取、知识融合等过程，将原始数据转化为具有语义关联能力的知识资产。因此，AI

知识库不是传统数字资源库的数据简单汇聚，而是经过知识加工形成的可计算、可推

理的知识体系。

（2）系统边界：AI知识库不替代图书馆业务系统。目前图书馆已建立了较为完

善的信息化业务体系，包括集成图书馆系统、采访编目系统、管理系统以及门户服务

平台等信息化基础设施。这些系统主要负责业务数据生产、管理和维护。AI知识库是

在现有业务系统之上的知识基础设施，其核心任务是对分散的数据资源进行统一语义

建模和知识关联，为智能应用提供知识支撑，推动不同系统之间数据融合和知识共享。

（3）模型边界：AI知识库不等于大语言模型。大语言模型主要负责自然语言理

解、推理和内容生成，是人工智能应用中的认知能力组件。AI知识库则负责知识采集、

组织、表示、治理和供给，为模型提供可信、可追溯和可更新的领域知识。二者属于

互补关系。AI知识库解决“知识从哪里来、如何组织和管理”的问题，大语言模型解

决“如何理解和利用知识”的问题。二者结合能够提升图书馆服务的专业性和可靠性。

（4）应用边界：AI知识库不等于AI应用。AI知识库本身并不是直接面向用户

交互的应用系统，而是支撑各类智能应用运行的底层能力平台。例如，AI馆员、科研

助手、馆员业务助手等应用，需要依赖AI知识库提供资源信息、业务规则和知识关联

能力。

1.3图书馆AI知识库建设内容

基于上述定义与边界，图书馆AI知识库的建设内容包括多源数据体系建设、领域

知识体系建设、AI能力建设、开放服务层建设和多场景应用建设五大核心板块，各板

块之间相互支撑、逐层递进，共同构成从数据资源到智能服务的完整链路。

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（1）多源数据体系建设。数据资料是AI知识库的原料基础。图书馆需要系统整

合内外多类型数据资源。内部数据包括图书、期刊、古籍、数据库等馆藏资源，业务

流程、政策规范、服务指南等内部知识资源，以及用户行为、运营管理等支撑决策的

数据资源。外部数据库涉及公开学术资源、权威知识库、行业规范等第三方数据。建

设重点在于建立统一的数据采集、清洗、标准化、更新和治理机制，将原始数据转化

为可用于知识加工和智能应用的数据基础。

（2）领域知识体系建设。AI知识库的核心为将分散的数据资源转化为结构化、

语义化的知识体系，为实现这一目标，该板块需重点完成三项建设任务。在概念层面，

构建图书馆领域的本体模型与知识图谱，确定核心实体类型及其相互关系，为领域知

识提供结构化表达框架。在资源层面，建立多模态统一表示机制，打通文本、图像、

音视频之间的语义壁垒。在规范层面，制定知识标引的标准与流程，确保知识组织的

专业性和一致性。三个层面相互支撑，共同解决数据资源从“可读”到“可理解”的

转化问题，实现文本、图像等多模态资源的统一组织，为语义检索、知识发现和智能

推理提供支撑。

（3）AI能力建设。AI能力建设是知识库实现智能化服务的核心中枢。该板块需

完成以下建设任务：一是根据图书馆业务需求选型并部署适配的大语言模型与多模态

模型；二是建立领域知识增强机制，通过检索增强生成（RAG）、提示词工程、模型

微调等方式，将领域知识体系与通用大模型深度耦合，抑制模型幻觉，提升输出准确

性；三是构建模型管理与调度体系，实现多模型协同、版本迭代与算力资源优化。

（4）开放服务层建设。开放服务层主要负责将AI知识库形成的各项能力提供给

不同业务系统和应用场景使用。建设内容包括：统一规划服务接口和调用规范，将知

识检索、问答、推荐、内容处理等能力以标准化服务形式提供；建立与图书馆现有门

户、资源发现系统、业务管理系统和其他应用平台的连接机制，支持不同系统根据实

际需求调用相应服务；同时完善身份认证、权限控制、调用记录、运行监测和日志管

理等基础功能，明确不同用户和业务系统的使用范围，保障服务的稳定运行和规范使

用。通过开放服务层，实现知识库能力与现有业务系统的衔接和复用。

（5）多场景应用建设。应用层是AI知识库能力的最终呈现界面，直接面向读者

与馆员两类核心用户群体。在读者端，建设智能资源发现系统、AI咨询助手、个性化

阅读推荐、学科科研支持工具等应用，提升用户获取知识与信息的效率与体验；在馆

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员端，建设辅助编目与标引工具、智能盘点管理、业务数据分析与决策支持等应用，

提升图书馆内部运营效率。应用层建设强调场景驱动、体验优先，需具备良好的交互

设计与可视化能力，同时应建立用户反馈闭环机制，将用户行为与反馈回流至底层，

驱动知识库的持续优化与迭代。

上述五大板块构成图书馆AI知识库建设的完整框架。其中，数据资源体系提供原

料基础，领域知识体系赋予语义理解能力，AI能力提供智能支撑，开放服务层实现能

力复用与业务对接，多场景应用完成价值转化。各板块之间形成“数据→知识→智能

→服务→应用”的价值传递链条，共同支撑图书馆从资源存储向智能化服务枢纽的转

型。

2.图书馆AI知识库数据体系与场景应用

2.1图书馆AI知识库数据体系

本节基于图书馆AI知识库所需建设的内容，首先聚焦在多资源数据体系建设，明

晰数据类型、特点以及与之相关的建设内容。

根据国家数字图书馆对图书馆数据类型的划分与图书馆实际业务场景，本白皮书

将图书馆领域的AI知识库的数据类型归纳为资源数据、用户与服务数据、业务管理数

据与外部开放数据四类。

2.1.1资源数据

资源数据是图书馆服务开展的基础，是AI知识库最基础、最核心的数据来源。考

虑到载体形态直接决定资源数据接入知识库的技术路径与加工方式，本白皮书按载体

形态将资源数据分为实体资源与数字资源两大类。

（1）实体资源：指以物理形态存在的馆藏资源，按载体形式可分为三个子类。一

是纸质文献类，包括图书、期刊、报纸等常规印刷型馆藏，此类资源规模最大，主要

通过书目、元数据等描述数据进入知识库；二是特色馆藏类，包括古籍、民国文献、

地方文献、手稿、拓片等；三是非书资料类，包括缩微胶片、老照片、地图、录音录

像带等。实体资源进入AI知识库以资源描述数据为基础，数字化加工完成后可补充全

文、图像等本体内容，实现馆藏知识的渐进式沉淀。

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（2）数字资源：指以电子形态存在、可直接接入知识库的资源，按来源可分为三

个子类。一是订购型数字资源，包括电子期刊库、电子图书平台、事实型与工具型数

据库等；二是开放获取资源，包括OA期刊、预印本、开放数据集及馆际共建共享资

源等；三是自建数字资源，包括机构知识库、特藏专题数据库及实体馆藏的数字化成

果（古籍扫描与OCR识别文本、全文数字化、音视频转码文件等）。

随着数字资源规模不断扩大，图书馆资源数据呈现多源异构特点。除结构化元数

据外，大量全文文本、图像、音视频等非结构化资源也成为AI知识理解的重要基础。

通过文本解析、多模态识别和知识抽取等技术，可进一步将资源内容转化为可关联、

可计算的知识资产，为智能检索、知识发现和内容生成提供支撑。

2.1.2用户与服务数据

用户与服务数据主要反映用户使用图书馆资源和参与服务过程中的行为特征，是

实现个性化服务和服务优化的重要依据。该类数据主要包括：

（1）用户行为数据：包括资源检索、浏览、借阅、下载、收藏、订阅、咨询互动

等过程中产生的数据。

（2）服务交互数据：包括参考咨询记录、智能客服对话、FAQ知识、用户反馈

和服务评价等数据。

（3）空间与活动服务数据：包括空间预约、入馆记录、活动参与、阅读推广反馈

等服务过程数据。

通过对用户与服务数据进行分析，AI知识库能够识别用户需求变化，优化知识组

织方式，并支持智能推荐、服务评价和用户体验提升。

2.1.3业务管理数据

业务管理数据主要来源于图书馆日常运营过程，是支撑馆员业务辅助和管理决策

的重要知识来源。该类数据主要包括：采访、编目、典藏、流通等业务流程数据；馆

藏建设与资源评价数据；财务、资产和设备管理数据；系统运行日志和知识库运维数

据；服务绩效与运营分析数据。与资源数据关注“知识内容”不同，业务管理数据更

多反映图书馆运行规则、业务流程和管理经验。通过对业务管理数据进行知识化处理，

可以构建面向馆员的业务知识库，支持智能咨询、流程辅助、经验传承和管理分析。

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2.1.4外部开放数据

外部开放数据是扩展图书馆AI知识库知识范围的重要补充，主要包括来源于互联

网开放资源、公共数据平台、科研数据平台以及开放知识库的数据资源。典型数据包

括：开放获取学术资源、开放领域知识库、政府公开数据、学科领域数据库和科研数

据资源。外部开放数据能够弥补馆藏资源覆盖范围有限的问题，增强AI知识库的领域

知识广度。但由于外部数据来源复杂，需要重点关注数据授权、质量评估、安全管理

和持续更新机制，确保数据可靠性和合规性。

2.2图书馆AI知识库场景应用

在多资源数据体系明晰后，进一步明确多场景应用建设的内容以及不同类型图书

馆的应用重点。根据服务对象和业务目标不同，图书馆AI知识库主要面向公共读者、

馆员以及管理决策层三类场景展开应用，实现从资源获取、业务辅助到管理决策的全

面赋能。

2.2.1读者服务层

读者是图书馆知识服务的重要对象。随着信息环境的变化，读者的信息需求逐渐

从“查找某一资源”转向“解决某一问题、构建某一领域知识体系”。AI知识库通过

融合资源数据、用户服务交互数据，提升图书馆服务的语义理解和主动服务能力。

（1）智能问答。传统参考咨询主要依赖馆员人工回答，服务效率和覆盖范围受到

限制。AI知识库可整合馆藏资源、服务规范、常见问题、政策指南等多类型知识内容，

构建面向读者的智能咨询能力。例如，读者提出“如何查找人工智能领域的核心论文”

“毕业论文如何使用学校数据库”等自然语言问题时，系统能够理解用户需求，关联

相关资源和服务信息，并生成包含检索路径、资源推荐和操作指引的综合回答。该场

景不仅提高了简单咨询问题的响应效率，也能够降低读者使用图书馆资源的学习成本。

（2）智能资源发现。面对海量、多类型的信息资源，读者往往难以准确表达自身

需求，也难以发现潜在相关资源。传统检索方式主要依赖关键词匹配，容易出现“不

会检索”或“检索结果过多”的问题。AI知识库通过对文献内容、主题关系、作者机

构、学科领域等信息进行语义关联，使系统能够理解用户表达背后的知识需求。例如，

用户输入“关于生成式人工智能对教育影响的研究”，系统不仅能够匹配包含相关关

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键词的文献，还可以关联人工智能、教育技术、学习科学等相关主题资源，帮助用户

发现更具价值的知识内容。

（3）个性化推荐。传统推荐方式主要依据热门资源、新书推荐等规则，缺乏对用

户长期兴趣和知识需求变化的理解。AI知识库结合用户检索记录、阅读行为、借阅历

史以及学习研究方向，形成动态用户画像，并关联资源主题、知识结构和服务活动，

实现更加精准的资源推荐。例如，对于持续关注某一研究领域的科研用户，系统可以

主动推荐相关领域的新发表论文、研究报告和专题资源。对于普通阅读用户，则可以

根据阅读兴趣推荐相关书目、文化活动和数字资源。通过这一方式，图书馆服务由

“用户主动寻找资源”逐步转向“资源主动匹配用户需求”。

2.2.2馆员辅助层

馆员是图书馆知识组织和服务运行的核心参与者。随着资源规模增长和业务复杂

度提升，馆员面临资源加工、知识维护、咨询服务和业务管理等多方面压力。AI知识

库通过对馆内资源、业务流程和工作规范等知识进行整合，为馆员提供智能辅助能力，

提升业务处理效率。

（1）资源组织与知识加工辅助。资源建设过程中，编目、分类、主题标引等工作

高度依赖人工经验，面对不断增长的数字资源和多媒体资源，传统加工方式效率较低。

AI知识库可以利用已有元数据规范、分类体系和历史编目数据，对新增资源进行内容

分析，辅助生成资源描述信息、主题标签和关联知识节点。馆员无需完全依靠人工完

成基础加工，而是通过AI生成结果进行审核和优化，提高资源组织效率，同时保证知

识质量。

（2）智能参考咨询辅助。参考咨询馆员需要面对大量重复性问题，同时还需要处

理复杂的信息检索需求。AI知识库可以整合FAQ、服务流程、资源说明和历史咨询记

录，为馆员提供知识检索和回答辅助。例如，读者询问某数据库的使用方法或馆藏资

源的获取路径时，馆员无需逐页翻阅操作手册，而是直接在知识库中检索对应的技术

手册条目，系统即可返回操作步骤与常见问题解答，馆员据此为读者提供准确、一致

的答复，帮助馆员提高服务响应效率。对于复杂问题，AI知识库还可以辅助馆员完成

资料汇总、文献筛选和信息整理，提高深层次知识服务能力。

（3）学科知识脉络构建。在高校和专业图书馆中，学科服务需要馆员持续跟踪领

域发展趋势，为科研人员提供专题分析和资源支持。AI知识库通过整合文献资源、科

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研成果、学科主题和知识关联关系，帮助馆员快速发现领域热点、研究方向变化以及

重要资源。例如，学科馆员在开展某领域研究趋势分析时，可以利用AI知识库自动汇

总相关文献、分析主题变化，并辅助生成专题分析报告，提高科研支持服务效率。

2.2.3管理决策层

图书馆管理决策涉及资源建设、服务优化、业务调整和战略规划等多个方面。传

统管理方式主要依赖人工统计和经验判断，难以及时发现复杂业务之间的关联关系。

AI知识库通过融合资源、用户、服务和管理数据，为管理层提供更加全面的数据分析

和决策支持能力。

（1）资源建设决策支持。图书馆资源采购和馆藏发展需要综合考虑资源利用情况、

用户需求、学科发展方向以及经费投入情况。AI知识库可以关联馆藏资源数据、访问

使用数据、用户需求数据和学科发展数据，帮助管理人员识别高价值资源、低利用资

源以及资源建设不足领域。例如，在数据库续订评估过程中，系统可以综合分析访问

次数、下载情况、用户群体和学科覆盖情况，为资源采购调整提供依据。

（2）业务运行分析与优化。图书馆日常运营涉及多个业务环节，包括资源流通、

读者服务、空间利用和活动开展等。AI知识库能够对不同业务数据进行关联分析，帮

助管理人员了解服务运行情况，发现业务流程中的问题。例如，通过分析咨询记录、

用户反馈和服务使用情况，可以发现读者在资源获取过程中的主要障碍，并进一步优

化服务流程。

（3）馆务管理与战略规划支持。面向未来智慧图书馆建设，管理层需要更加科学

地进行资源配置和业务规划。例如，通过分析不同业务岗位的工作特点和服务需求变

化，为人员配置优化与馆员能力建设提供支持，促进图书馆组织能力的持续提升。

图书馆AI知识库的应用需要在图书馆已有资源体系和业务体系基础上，通过知识

组织、语义关联和智能推理能力，实现不同角色的能力增强。对读者而言，AI知识库

提升知识获取效率，实现更加主动、个性化的知识服务。对馆员而言，AI知识库提升

资源组织、业务处理和专业服务能力。对管理者而言，AI知识库提供数据驱动的运营

分析和战略决策支持。

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2.2.4不同类型图书馆应用重点

从建设逻辑上看，各类图书馆的AI知识库均应由基础知识层、领域知识层和特色

知识层组成。基础知识层主要支撑通用知识服务，包括图书馆服务规范、资源描述规

范、基础业务知识等。领域知识层结合不同类型图书馆的核心业务，构建专业化知识

体系。特色知识层则依托本馆优势资源形成差异化知识资产。因此，在资源组织侧重

点、服务对象需求以及应用场景上，不同类型的图书馆的AI知识库在实施上存在差异。

2.2.4.1公共图书馆

公共图书馆承担社会教育、文化传播和公共信息服务职责，其服务对象具有广泛

性和多样性，包括儿童、老年人、普通公众以及特定文化需求群体。因此，公共图书

馆AI知识库应用的重点在于降低知识获取门槛，提高公共文化资源利用效率，建设上

应重点加强地方特色资源、公共文化资源和读者服务知识的组织。

一方面，公共图书馆需要整合地方志、地方文献、历史文化资源、非物质文化遗

产等特色资源，通过知识关联和语义组织，将分散的文化资源转化为可理解、可传播

的知识体系，推动地方文化资源的数字化传承。另一方面，需要沉淀图书馆服务过程

中的咨询记录、阅读推广活动、服务规范等业务知识，形成面向公众的智能服务能力。

例如，读者可以通过自然语言查询地方文化信息、获取阅读推荐，或者咨询图书馆使

用流程，提高公共文化服务的便捷性。此外，针对儿童、老年群体等特殊用户，公共

图书馆AI知识库建设还需要关注交互方式优化，通过语音交互、简化表达等方式降低数

字使用门槛，实现更加普惠和友好的知识服务，并推动文化资源传播从“资源展示”向

“知识传播”转变。

高校图书馆

高校图书馆深度服务于学校人才培养和科学研究，其用户主要包括教师、科研人

员和学生。相比公共图书馆，高校图书馆更加关注知识资源的专业性、学术关联性以

及科研价值。因此，高校图书馆AI知识库建设重点在于围绕学科知识、科研成果和教

学资源构建专业知识体系。

在科研服务方面，高校图书馆需要整合论文、学位论文、科研项目、专利成果、

学术合作关系等资源，形成围绕学科领域的知识网络，支持科研人员开展文献发现、

研究趋势分析和知识探索。例如，科研人员提出某一研究方向时，AI知识库能够关联

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相关文献、研究团队、核心成果以及发展趋势，为科研创新提供辅助。在教学支持方

面，高校图书馆可以结合课程资源、教材内容、学习资源和信息素养教育资源，构建

面向教学过程的知识支持体系，辅助教师开展课程资源建设，同时帮助学生进行自主

学习和知识探索。此外，高校图书馆还需要重视机构知识资产沉淀，将学校科研成果、

特色学科资源和专家知识进行统一组织，提升高校知识资产的管理和利用能力。

2.2.4.3专业图书馆

专业图书馆主要服务于科研机构、政府部门、企业和行业组织，其知识需求具有

高度专业化、时效性强和决策导向明显等特点。因此，专业图书馆AI知识库建设重点

在于支撑行业知识管理、专业情报分析和组织决策。

专业图书馆需要围绕行业领域构建深度知识体系，将专业文献、技术标准、政策

法规、专利信息、研究报告以及组织内部知识进行融合管理。在专业知识服务方面，

AI知识库能够帮助用户快速获取领域知识、分析技术发展趋势和发现潜在研究方向。

例如，通过关联论文、专利和技术报告，可以辅助科研人员开展技术路线分析和创新

方向判断。在组织知识管理方面，专业图书馆还需要关注内部知识沉淀，将项目成果、

技术文档、专家经验和业务案例转化为可检索、可关联的组织知识资产，减少人员流

动造成的知识流失。在决策支持方面，AI知识库可以结合行业动态、政策变化和内部

业务数据，为管理人员提供趋势分析、风险识别和战略规划支持。

3.图书馆AI知识库核心能力建设

3.1图书馆AI知识库的整体业务架构

3.1.1整体业务架构

前章节已经明确了图书馆AI知识库的多资源数据体系与多场景应用建设内容，本

节聚焦领域知识体系建设和知识业务运行逻辑，围绕知识全生命周期流程拆解核心能

力体系。依托人工智能技术，突破传统文献数据库仅提供关键词匹配检索的局限，支

撑语义理解、知识推理、个性化推荐等深层知识服务。整套能力覆盖知识业务全链条，

首先完成多源异构数据的自动化采集与接入，实现知识获取与整合；继而依托本体论

完成知识体系的构建与维护，落地知识组织与管理；再开展知识解析，搭建跨资源、

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跨类型的知识网络，完成知识处理与关联；最后通过知识运维与动态更新保障知识库

长期业务价值发挥。整体业务架构图如下：

图书馆AI知识库全域全链路业务架构

基础语言模型多模态大模型领域专用模型

支撑层

知识获取与整合知识组织与管理知识处理与关联知识检素与服务知识运维与更新

知识图谱构建与融合语义检索服务上线前运维

结构化数据接入不同类型图书馆知识体系

实体识别关系抽取图谱融合向量检素混合检素管模态检素标签/术语/FAQ等知识运维

数据库、表格等数据公共图书馆、专业图书馆、高校图书馆

元数据关联智能问答交互知识动态更新

知识切片与元数据建立昱示语义链接GraphRAG多轮对话多模态问答增量更新/全量刷新/版本管理

本体体系搭建

半结构化数据接入

资源输入Ontology本体驱动的知识体系建设加识知识向量化可视化图谱网络生成服务输出权限管控审计

MARC目录、接口等数据

将知识转化为高频向量化表示知识脉络可视化与关联路径展示RBAC权限操作审计/数据脱敏

知识管理体系

知识组织、知识分类、知识存储知识切片标注个性化推荐运维监控告警

非结构化数据接入

语义分块实体标注/关系标注读者画像匹配与兴趣导向推荐健康度监测性能指标异常告警

PDF,WORD、纯文本数据

图像、视频、音频等数据权限管理体系

知识解析与处理决策链论证支持反馈闭环优化

资源权限、功能权限、数据权限

OCR解析、版面分析依据潮源推理链/可信度评估用户反馈采集效果评估/迭代优化

反馈驱动持续优化-

业务系统电子资源系统特色资源库

集成管理系统用户服务系统外部知识源

对接层期刊库/论文库/电子图书古籍数字化/地方文献/机构典藏

图3.1图书馆AI知识库业务架构图

3.1.2对接大模型

在图书馆业务场景下，AI知识库可对接不同类型的大模型以满足差异化业务需要。

其中基础语言模型主要承担通用语义理解、文本生成与知识推理等基础性核心任务，

可支撑大部分常规问答与文本处理需求；多模态大模型则侧重实现跨模态语义对齐、

多形式内容生成以及多源知识推理，适配古籍图像、音视频等多形态馆藏资源的处理

场景；面向更高的专业服务要求，还可引入经过图书馆专业任务微调后的领域专用模

型，进一步提升行业场景下的任务处理精度。

3.1.3对接业务系统

AI知识库需与图书馆现有业务系统深度整合，包括集成管理系统，电子资源系统

等。双方通过API接口，实现实时交互。

业务系统数据在AI知识库系统经语义关联向量化、知识图谱构建后，依托

GraphRAG、Rerank、Prompt工程实现智能检索问答能力，面向公共读者提供学习支持、

知识发现、特色资源访问、个性化推荐、多终端访问等服务；面向馆员提供智能资源

建设、内容生产等辅助工具。

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3.2知识获取与整合能力

3.2.1数据源分类与特征分析

图书馆需要面对来源纷繁、形态各异的数据资源，为了更详细的阐明图书馆知识

获取与整合的过程，本节从工程实施角度将前述图书馆数据体系划分为结构化数据、

半结构化数据、非结构化数据三类。

源自图书馆业务数据库与办公表格的资源具备较为规整的字段约束，在知识化加

工阶段可直接完成映射接入，但仍需开展清洗与标准化消除业务系统遗留的数据瑕疵。

以XML元数据、JSON接口报文为代表的资源自带标签标记，既大量存在于馆藏资源描

述体系，也出现在业务系统对外输出的交互接口之中，虽支持语义元素拆分解析，但

受不同平台输出规范不一致的制约，必须完成适配转换，才能适配知识库后续知识抽

取流程。而PDF、Word、音视频等类型的资源在图书馆整体馆藏中的占比不断提高，

这类资源缺少固定预定义模型，无法直接被机器解析识别，也是AI知识库建设过程中

知识抽取、内容解析环节的主要攻坚对象。另外特别说明的是，若数据包含两种及以

上信息模态，如古籍善本扫描件、带字幕的讲解视频等，通常需先进行模态分离，再

分别处理各模态内容后融合。

3.2.2各类型数据获取与整合规范

图书馆AI知识库的知识获取与整合，与传统图书馆知识库仅做原始数据汇聚存在

显著差异，而是以服务知识抽取、实体理解、多模态解析、向量检索、智能问答等AI

业务能力为目标，强调数据语义化对齐、知识关联绑定与AI可用性，而非简单完成数

据源入库。

图书馆AI知识库结构化数据，需结合图书馆现有业务系统开放条件选择适配接入

途径，重点落实面向AI知识库的数据治理与语义规整要求。对接入的原始数据开展异

常、空值、格式偏差的规范化处理，围绕知识模型完成字段语义映射与类型归一转换，

将业务系统原始数据转化为可支撑实体识别、关系推理的结构化知识基底。

图书馆AI知识库半结构化数据，面向动态业务台账、外部推送专题数据集等业务

场景开展知识获取，以保全数据层级关系、业务关联关系为核心原则，适配AI模型对

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分层语义的输入要求。在数据源获取完成后，除基础格式校验外，需重点开展标签完

整性、语义有效性校验，保障拆解得到的语义元素可直接用于后续知识片段加工，防

止层级与关联信息丢失引发AI解析失真。

图书馆AI知识库非结构化数据覆盖馆藏纸质图书数字化扫描全文、电子图书、期

刊全文、学位与会议论文、地方文献、古籍文本，还包含业务报告、活动档案等馆内

原生文档，是知识抽取、多模态解析的重要素材。开展该类数据接入工作时，首先要

完成数据源识别，厘清各类资源的来源渠道。鉴于图书馆非结构化数据格式繁杂，需

要结合文件实际格式匹配对应的内容提取工具；针对原生电子文档直接解析文本流，

而扫描类图像文件则需要搭配OCR识别工具完成文字提取，对于附带图表、版式复杂

的古籍与地方文献,还需要兼顾版式还原，减少信息丢失。完成内容提取后,需对输

出文本开展规范化预处理，清理页眉页脚、水印等干扰内容，修正OCR识别带来的文

字偏差;同时必须将提取得到的文本内容与已有的书目元数据、馆藏元数据建立绑定

关联，把正文片段、图片片段与对应的题名、责任者、出版信息、馆藏权限信息一一

挂钩，形成完整可追溯的资源档案，为后续知识切片、实体抽取、向量建库以及问答

溯源打下基础。

3.2.3获取流程与质量控制

知识获取并非一次性的数据导入动作，而是贯穿图书馆AI知识库全生命周期的持

续性数据工程，这就要求建设过程中搭建标准化采集流程，配套完备的质量管控机制，

为后续语义建模、智能问答等AI业务输出可信的底层素材。采集流程的规划需要充分

兼顾图书馆数据多元混杂、形态差异显著的现实业务特征，新增接入的各类资源都应

当在配置中心完成注册备案，完整登记数据源类别、访问途径、同步策略等信息；完

成参数配置后开展连通性测试，核验数据源访问通路与数据获取能力，确认无误再启

动首轮全量数据同步，以此搭建起知识库完整的数据基线；基线建成后，再依据馆藏

元数据、业务日志、外部开放资源等不同数据源的业务更新节奏配置定时增量采集任

务，实现业务数据的持续汇入，同时搭建全流程异常监控告警能力，对链路连接故障、

数据内容异常等情形实时感知、留存记录，保障采集链路稳定运行。

质量控制是守护AI知识库数据可信性的核心抓手，采集环节的校验结果会直接向

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下传导，影响知识加工成果乃至上层智能服务的输出质量。质量管控工作需要从多维

度综合开展，既要核查必填业务字段与核心业务信息的完备程度，校验数据内容契合

图书馆业务规范与客观业务事实，也要对跨源的同一实体信息做比对校验，消解多系

统带来的数据冲突；同时持续跟踪数据源更新节奏，保障知识库内容与上游业务系统

时序对齐，并完成重复记录的识别与归并处理，规避数据冗余对知识检索、实体消歧

等AI处理环节造成干扰。

3.3知识组织与管理能力

AI知识库的知识组织能力建设，旨在突破传统知识组织的局限，实现知识语义的

深层表示和灵活关联。图书馆知识组织历来依托分类法、主题词表、元数据规范等多

种方法;在AI知识库建设中，本体（Ontology）因其对概念、属性与关系的显式、形

式化定义,成为统一领域语义、支撑机器理解与跨系统互操作的核心基础。本节围绕

本体驱动展开，阐述图书馆AI知识库如何通过动态演化的知识体系构建，提升知识组

织与管理能力。

3.3.1Ontology本体驱动的知识体系建设

知识体系建设是图书馆数据资源深度处理、价值挖掘与智能应用落地的核心环节，

传统检索增强生成技术忽略上下文语义关联与逻辑层级关系，极易出现检索召回冗余、

核心知识遗漏等问题，难以满足图书馆精准咨询、知识溯源、学科知识服务等高质量

智能应用需求。

本体作为知识工程领域的核心技术规范，能够为领域知识建模提供统一的语义标

准与逻辑框架，解决传统知识体系碎片化、无规则、难互通的痛点。

在图书馆领域落地本体驱动的知识体系建设，可实现多重核心价值：一是实现概

念语义的显性表达，对图书馆领域的学科术语、馆藏资源、读者服务等核心概念进行

标准化定义,统一领域知识语义口径，消除自然语言表述歧义与数据语义混乱问题；

二是实现概念间关系的机器可理解，通过本体建模定义包含、从属、关联、引证等各

类知识逻辑关系，让机器能够精准识别馆藏知识的层级结构与内在关联，突破传统关

键词检索的语义壁垒；三是实现异构知识系统的语义互操作，