ChatGPT在图书馆参考咨询服务中的智慧化应用与研究

邱茹林,陈玉凤,李素萍

(青岛科技大学 图书馆,山东 青岛 266042)

0 引言

随着信息技术的快速发展,当前已进入人工智能时代。ChatGPT的出现为智能问答系统带来了颠覆性的革命,它不仅具备强大的语义理解和自然语言处理功能,而且还能与用户进行友好交互与沟通,在塑造智慧化人机交互方式和改善用户体验方面发挥着重要的作用。参考咨询服务是图书馆最重要的工作之一,其数字化和智能化水平是衡量现代图书馆整体服务水平的重要标志。ChatGPT的出现将为图书馆参考咨询服务智慧化发展提供新的思路和方法。

1 ChatGPT介绍

ChatGPT是由OpenAI公司开发的一种基于生成式预训练模型的对话生成系统,它以深度学习中的Transformer为架构,并通过在大规模文本数据上进行预训练来生成学习语言模型。2018年,OpenAI首次发布了GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型。2019年推出了GPT-2模型,它是GPT模型的改进版本,拥有更多的参数和更强的生成能力,可以生成更长、更连贯的文本。2020年,OpenAI发布了GPT-3模型,它是GPT系列中规模最大的模型,拥有1 750亿个参数。GPT-3在多项自然语言处理任务上展现了出色的性能,包括文本生成、翻译和问答等。2021年,GPT-3.5 Turbo模型诞生,它不仅保持了与GPT-3模型相似的性能,而且开发成本更低,使更多的用户能够访问和使用该技术。目前,ChatGPT已经发展到第四代产品,GPT-4具有模型量更大、解决问题能力更强的优点[1]。

ChatGPT的目标是生成与用户进行自然、连贯对话的问答响应。为了实现此目标,ChatGPT首先在大规模预训练的基础上,通过上下文理解,生成对话式方式,然后通过使用正确的语法和词汇,以一定的语言表达能力生成流畅的文本,最后通过处理复杂的句子结构和语义关系,生成相对准确和自然的回答。

2 ChatGPT在图书馆参考咨询服务中的实践过程与方法

2.1 数据准备

(1)常用问题和答案:指图书馆用户经常提出的问题和相应的准确答案。这些问题通常包括图书馆概况介绍、规章制度、开放时间、联系方式等方面的内容。例如:如何查询馆藏书籍?如何借阅和归还书籍?借阅书籍的期限是多久等。这些问题和答案可以作为ChatGPT的常用训练数据。

(2)图书馆资源和服务:主要指图书馆馆藏信息及服务信息方面的问题和答案。这些问题通常包括图书馆馆藏资源和图书馆利用这些资源为用户提供的服务等方面的内容。例如:图书馆有CNKI数据库吗?图书馆的特色馆藏是什么?图书馆可以提供SCI检索服务吗?这些信息可以作为参考咨询的基础,帮助用户了解图书馆的资源和服务。

(3)图书馆使用和收费:使用问题主要指与图书馆使用相关的检索技巧、技术方法和学术写作指导等,这些内容可以包括如何进行文献检索、如何引用参考文献和如何评估信息质量等。收费问题主要指图书馆提供的有偿服务项目的收费标准和支付方式等方面的内容。

(4)用户评价和反馈:主要收集用户对图书馆服务的反馈和评价,包括他们的满意度、意见、建议和改进需求。收集的途径可以是建议箱或反馈表、在线反馈表单、用户满意度调查、社交媒体和在线评论,以及用户反馈会议或工作坊等。这些反馈可以帮助图书馆了解用户需求,优化参考咨询服务,并对ChatGPT的性能和效果进行改进。

2.2 数据处理与模型训练

2.2.1 数据预处理

数据预处理通常是在庞大的计算资源和大规模数据集的基础上进行的,涉及复杂的数据处理、模型架构和优化算法。数据预处理一般包括数据清洗和过滤、去除噪声、标准化格式、分词和标记化、对原始数据进行增强或变换、限制输入序列的最大长度等工作[2]。数据预先处理是为了确保数据的一致性和准确性,是模型训练的重要基础工作。

2.2.2 数据标注

数据标注主要是对参考咨询数据集中的每个问题和答案对进行标注,标注的目的是让模型能够理解并学习数据的特征。数据标注通常涉及两方面内容:一方面是输入提示,另一方面是对生成回答的评分[3]。输入提示通常会为每个训练样本提供一个提示,该提示是用户的问题描述或对话系统中的一部分历史对话。对于每个输入提示,标注员会提供一个或多个合适的参考答案。模型在生成回答后,标注员会根据生成回答与参考答案的相似度或质量进行评分,这有助于模型学习生成更接近参考答案的回答。评分通常使用启发式方法,如BLEU、ROUGE等自然语言处理中的常用指标。标注工作对GPT系统能否准确给出参考咨询回答至关重要。

2.2.3 模型训练

使用预处理和标注后的数据,图书馆员可以选择合适的机器学习或深度学习框架来训练模型。训练通常分为两个阶段,分别是预先训练和微调。训练算法可以是基于传统机器学习算法的模型,也可以是基于神经网络的深度学习模型。图书馆员可以使用开源工具如TensorFlow、PyTorch等进行模型训练[4]。在训练模型时,图书馆员可能需要进行超参数调优,以找到最佳的模型性能。超参数包括学习率、批量大小、网络结构等。通过尝试不同的超参数组合,可以找到最适合图书馆员数据集的模型配置。在训练模型后,图书馆员需要评估模型的性能和效果。使用一些评估指标如准确率、召回率、F1分数等来评估模型的预测能力。根据评估结果,图书馆员可以决定是否需要进一步调整和改进模型,通过参数最终迭代出符合要求的模型数据。

2.3 部署和集成

训练好的ChatGPT模型可以部署到图书馆的在线平台、网站、聊天窗口或App等应用环境中,以方便用户与其进行交互。在部署过程中,图书馆员要考虑ChatGPT的接口和用户界面是否友好易用,并在此基础上与图书馆的现有系统和服务进行深度集成。

首先,图书馆员根据选择的机器学习或深度学习框架,将训练好的模型导出为适当的格式。常见的格式包括TensorFlow SavedModel、ONNX(Open Neural Network Exchange)或PyTorch模型文件等。接下来,图书馆员搭建一个模型服务器来测试模型的服务能力,可以采用独立的服务器或云平台上的虚拟机,图书馆员可以使用现有的框架来搭建模型服务器,如TensorFlow Serving、Flask、Django等[5]。为了能将ChatGPT与图书馆的应用系统有效集成,图书馆员需要创建一系列API接口,通过HTTP或其他协议与模型服务器进行通信,这样,图书馆的应用程序可以向模型服务器发送请求,并接收模型的测试结果来验证测试结果的正确性。技术人员也可以使用框架如Flask、FastAPI、Node.js等来创建API接口。在部署和集成模型完成后,需要考虑系统的安全性和性能优化,这包括对输入数据进行验证和过滤,保护模型服务器免受恶意攻击,以及优化模型的推理速度和资源利用率。

模型部署完成后,图书馆员需要设置监测和维护机制来跟踪模型的性能和运行状况,可以通过日志记录、错误处理、性能监控等信息进行监测,也可以收集用户的反馈及建议优化模型。定期的模型性能监测,依据结果进行模型迭代和改进的方式,能确保模型的持续性和有效性。

2.4 监测和更新

ChatGPT在实际使用过程中还需要不断地进行监测和更新。监测和更新的具体措施包括:建立有效的监测机制、错误分析和处理、数据监控和替换,以及模型的定期更新和迭代,这些措施都可以确保模型的有效性和模型性能的持续改进。同时,为了进一步提高参考咨询的质量和用户的满意度,ChatGPT还需要图书馆员的参与和监督。图书馆员可以通过监控ChatGPT的运行情况,提出支持策略和反馈意见,并及时处理ChatGPT无法解决或需要人工干预的复杂问题,图书馆员的专业知识和经验仍然是不可替代的。

3 ChatGPT给图书馆参考咨询服务带来的优势

3.1 提供实时咨询

ChatGPT能够提供24/7全天候实时咨询服务,用户可以随时通过图书馆网站或App联系到客服人员,得到快速准确的答复和建议。这对于紧急情况下的求助、夜间咨询等都非常有帮助。ChatGPT使参考咨询服务不再受图书馆开放时间的限制,图书馆能够随时处理大规模并发的咨询请求。

3.2 多语言支持

ChatGPT的语言处理能力非常强大,可以处理多种语言,这意味着它可以为使用不同语言的用户提供咨询服务。这一特性为图书馆咨询服务提供了极大的便利,用户可以使用自己最熟悉和舒适的语言与ChatGPT进行对话,并获得所需要的咨询服务。这对于那些母语不是英语或其他主流语言的人来说尤为重要,他们可以毫无障碍地获取图书馆的支持和帮助。

3.3 提供个性化咨询

随着信息技术和信息环境的改变,用户的信息需求也呈现出多元化和个性化等特征。ChatGPT能够通过人工智能技术和对话式交互模式,理解用户的意图并为其提供相应的信息和建议,满足用户特定的信息检索、学科发展和知识内容等需求,使咨询服务更加个性化。

3.4 整合资源服务

ChatGPT在整合资源服务方面也具有很大的优势。它能够整合各种类型的图书馆资源,如图书馆的纸质资源、电子资源、特色资源、自建资源和免费网络资源等,为用户提供全方位的信息服务和支持。通过ChatGPT,用户在获取信息时可以享受既高效又高质的参考咨询服务,这对于助力科研和教学都具有极大的意义和价值。

4 ChatGPT的局限性

ChatGPT带来了一场前所未有的语言交互盛宴,大大提升了图书馆参考咨询服务的质量和效率。但同时也应该认识到,ChatGPT并没有真正的理解和推理能力,它主要是通过模式匹配和统计规律来生成回答,而并非真正意义上理解问题含义。一般情况下,ChatGPT对于常见问题或常用领域的回答通常会表现良好,但当涉及较为复杂或专业性领域的问题时,它的回答就可能会出现不准确、不合适或缺乏深度的情况。因此,当使用ChatGPT时,还要对ChatGPT的回答进行适度的筛选和判断,确保最终得到的信息是正确的、可靠的,且能适用于特定的情境,避免对其盲目依赖。只有通过理性使用和辅助验证,才能最大程度地发挥ChatGPT在提供信息咨询服务上的优势,确保所获取信息的真实性和可信性。

5 结语

ChatGPT给学习和生活的各个领域都带来了重大的变革,ChatGPT咨询服务模式未来也将逐步融入图书馆参考咨询工作,并最终取代传统咨询服务模式。为了适应时代发展,应加快ChatGPT在图书馆参考咨询服务中的建设,提升ChatGPT参考咨询服务的质量和安全性,从而减轻图书馆员繁重的参考咨询工作。相信ChatGPT将对图书馆产生深远的影响,它在图书馆中的地位是不可或缺的。