人工智能（AI）在图书馆中的应用

目前，人工智能（AI）在各个领域的应用不断普遍和增多，在高校、科研以及图书馆领域，AI会有哪些应用，本文就目前在各个高校中的学校和交流，对AI在图书馆中的应用做一些简单的归纳。

对于AI，我们需要先了解一下DIKW模型，即Data-Information-Knowledge-Wisdom模型，就是从信息化，到知识化，最后智慧化，这样对原始数据的一个加工和使用的过程。

所以，起步的应用是信息化，CMS，内容管理和加工，而最终极的应用就是AI，人工智能获取信息，然后产生智慧。

CMS应用

我们先说CMS部分，CMS即内容管理平台，通过对内容的整理和加工，我们使用开源的Drupal作为CMS，CMS主要有以下场景的应用，

CMS在图书馆中的应用：

（1）网站，基于CMS构建门户网站。

（2）资源库，基于CMS，可以很方便的构建资源库，基本无需代码，配置即可完成。

（3）知识管理，内容管理是Drupal的核心，构建一个新的内容类型，可以自定义字段等，完全能非常灵活实现。

（4）站群，基于Drupal的SAAS功能，可以构建一个站群系统，用于学科服务，学者主页等场景。

（5）文件管理，基于Drupal的附件管理功能，可以构建一个资料管理系统，包括PDF、Word、PPT等资料管理和下载。

（6）VR，基于Drupal CMS，通过前端调用，可以构建VR虚拟化导览服务。

通过CMS将内容管理，还可以通过AI对内容进行挖掘，让内容系统的知识在AI加持下发挥更高效的作用。 AI方面的应用我们归纳了一下，主要包括以下几点：

（1）AI问答，对于Drupal CMS内的内容，进行向量化，然后通过RAG的方式，实现AI私有知识库问答。

（2）AIGC，基于CMS里面的内容，可以AIGC更多内容，包括生成知识图谱、思维导图、图片等AI素材。

（3）AI考试，基于CMS的内容，可以通过AI生成试题，AI生成答案，AI判断等方式，直接生成考试。

（4）AI出题，老师可以通过提供章节内容，然后AI生成题目，保存到相应的题库里面，供后期使用。

（5）AI检索，AI可以将文字、图片等内容进行向量化，然后实现AI检索，AI检索相比传统的检索，更加高级，更加智能。

AI知识库架构

AI检索的技术原理

除了上面的应用，AI还可以应用于更多场景，比如AI标记、AI标引，AI的知识图谱要比传统的知识图谱更加精确，更加智能，能关联更多知识点，因此AI不仅仅能生成普通的知识图谱，还能对知识点进行标引，让知识点之间产生更多的关联。

此外，我们在AI架构中，采用插件化的方式，这样很容易切换多个AI大模型，比如ChatGPT、文心一言、阿里、微软、百度等，不被大模型束缚，更容易运用不同大模型的特点，为我们创作更多有价值的内容。

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更多技术资料，可以参考我们之前相关介绍文章，如果需要建设相关数据库，以及Drupal灵活的元数据/检索/可视化构建演示或者资料，可以联系我们。

10、开源的CMS如何实现问卷调研？如何用开源的系统来构建知识库平台？