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隨著檔案數字化進程加速，溫嶺市檔案館館藏檔案已形成涵蓋文書、音視頻、圖紙、民生數據等多類型的海量資源庫，總量超百萬件。傳統檔案檢索依賴“關鍵詞匹配+結構化字段篩選”模式，面對非結構化檔案占比提升、用戶“模糊需求”增多（如“查找2010-2015年溫嶺農村飲水工程相關檔案”）等場景，常出現“漏檢”“誤檢”問題，甚至需人工逐件核驗，效率低下。大模型技術的引入，并非簡單優化檢索工具，而是通過語義理解、跨模態處理能力，重構檔案檢索邏輯，溫嶺市檔案館以此為突破口，推動檔案檢索從“機械匹配”邁向“智能響應”，破解海量檔案利用難題。?
一、傳統檢索的三重瓶頸?
溫嶺市檔案館傳統檢索模式在實踐中面臨明顯局限：其一，關鍵詞依賴強，用戶需精準掌握檔案中的核心術語（如“村民飲用水改造”而非“農村飲水工程”便可能查不到目標檔案），對非專業用戶門檻較高；其二，跨格式檢索難，文書檔案的文字內容、工程檔案的圖紙標注、口述史檔案的音頻轉寫文本難以統一檢索，需切換不同系統分別查詢；其三，語義理解缺失，無法識別“同義表述”（如“溫嶺市檔案局”與“溫嶺市檔案館”機構調整前后的名稱關聯）和“需求延伸”（如用戶查“漁船補貼”時，無法自動關聯“漁業扶持政策”相關檔案），導致檢索結果碎片化。?
二、大模型的檢索革新邏輯?
大模型通過三大核心能力破解傳統瓶頸，為溫嶺市檔案館提供技術支撐：一是深度語義理解，基于預訓練語言模型對用戶查詢意圖進行解析，即使表述模糊（如“多年前溫嶺解決農民看病難的文件”），也能識別核心需求為“溫嶺市農村醫療保障相關政策檔案”，減少關鍵詞依賴；二是跨模態統一處理，通過多模態大模型將文本、圖片、音頻等不同格式檔案的信息轉化為統一語義向量，實現“一次查詢覆蓋多類型檔案”，例如檢索“溫嶺石塘漁港建設”時，可同時返回相關文書、工程圖紙及新聞報道視頻；三是關聯推理補全，依托對溫嶺本地檔案數據的微調訓練，能識別地域專屬術語、機構沿革、事件關聯（如“溫嶺撤縣設市”相關檔案與后續城市規劃檔案的關聯），自動補充延伸結果，提升檢索完整性。?
三、溫嶺館的實踐突破方向?
溫嶺市檔案館的智能檢索突破聚焦“本地化適配”與“實用性落地”：在數據層面，選取館藏中高頻利用的民生檔案（如社保、婚姻、不動產）、地方特色檔案（如漁業發展、臺風防災）作為微調數據，確保大模型對溫嶺地域信息、檔案術語的理解更精準；在功能層面，優化檢索交互設計，支持“自然語言提問”（如“2018年溫嶺市給漁民的臺風災后補貼政策”），并在檢索結果頁標注檔案來源、關聯檔案推薦，同時保留傳統關鍵詞檢索入口，兼顧不同用戶習慣；在效率層面，通過大模型與現有檔案管理系統的對接，將檢索響應時間從傳統模式的秒級縮短至毫秒級，且漏檢率降低超40%，大幅減少人工核驗工作量。?
四、價值延伸?
溫嶺市檔案館的智能檢索突破，進一步推動檔案價值從“被動查詢”向“主動服務”延伸：在政務服務端，可快速為社保、民政等部門提供檔案支撐，例如辦理歷史社保補繳時，智能檢索能即時定位相關檔案，縮短群眾辦事時長；在地方研究端，為學者研究溫嶺漁業史、城鄉變遷提供“主題化檢索”（如“溫嶺近30年漁船更新改造政策演變”），自動梳理關聯檔案脈絡；在公眾服務端，通過線上檔案查詢平臺的智能檢索功能，讓市民無需掌握專業術語即可查詢個人檔案、了解地方歷史，提升檔案公共服務可及性。?
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大模型為溫嶺市檔案館帶來的智能檢索突破，本質是檔案“利用邏輯”的升級——從“人找檔案”轉變為“檔案找人”。這一實踐并非依賴技術堆砌，而是立足基層檔案館的實際需求，通過本地化適配讓大模型真正落地實用。未來，隨著大模型在檔案內容審核、自動編研等領域的進一步應用，溫嶺市檔案館或將構建“智能檢索+深度服務”的全鏈條檔案管理模式，為基層檔案數字化轉型提供可借鑒的實踐路徑，讓海量檔案真正成為服務民生、支撐決策的“活資源”。
