光典数智档案管理 ——AI技术如何实现全宗介绍自动化生成

技术方案详解 :四层智能流水线

1. 数据提取与整合层——精准抓取多源异构数据

·   数据连接器  (Data Connectors ) ：针对不同数据库开发定制化接口，例如：

。 机构沿革数据库 ：通过API或SQL查询，提取机构设立、合并、撤销、领导任免等关键事件的时间线（精确到年月日）。

。 档案著录系统 ：批量导出指定全宗号下的案卷/文件级目录，包括题名、关键词、摘要、文件类型等字段，并统计文件类 型分布（如“党群类占比30%”）。

。 整理工作台账 ：获取整理人、整理时间、物理数量（卷/件数）、载体类型（纸质/电子）、排列方式等结构化数据。

·   数据标准化 ：将所有数据整合为统一的JSON格式，例如：

2. 内容分析层——LLM驱动的智能聚类与摘要

·   主题聚类  (Topic Clustering )   ：

。 输入 ：上万条文件题名（如“1985年XX局党组会议记录”“1990年干部任免通知”）。

。 方法 ：调用LLM（如GPT-4）进行语义聚类，预设种子类别（如“党群工作”“行政管理” ），同时允许模型发现新类别。

。 关键技术 ：采用 嵌入向量  (Embedding )  计算题名相似度，结合聚类算法（如K-Means ）生成分类标签。

·  分类摘要 (Summarization )   ：

。  Prompt示例 ：

text 你是一名资深档案员。以下是‘行政管理类’的50条文件题名 ：[ . . .]。请用一段话总结这类档案的核心内容 ，需体现时间范围、文件类型和主要职能。

。 输出 ：生成高度概括的段落，例如：

> “行政管理类档案（1950–2000年）主要包括局务会议记录、年度工作计划、工作总结等，反映了XX局在政策制定、执 行监督方面的核心职能。 ”

3. 文本生成层——结构化数据转自然语言

·  主提示模板 (Master Prompt ) ：

设计多角色指令模板，严格遵循档案学规范：

.   生成优化 ：

。 温度参数 (Temperature)  设为0.3 ，减少随机性，确保表述严谨。

。 后处理 ：自动校验数字一致性（如“500卷”是否与原始数据匹配）。

4. 人机协同层——审核与知识沉淀

.   自动校验 ：

。 正则表达式提取生成文本中的日期、数量，与原始数据比对，标注差异（如“生成文本： 1980年；原始数据： 1981 年”）。

.   审核界面 ：

。 前端采用Markdown实时渲染，右侧悬浮原始数据面板，支持专家点击修改并记录反馈（反馈数据用于迭代优化模型）。

未来方向 :从自动化到智能化

.   多模态支持 ：未来可整合扫描件OCR文本，补充档案内容分析。

.   知识图谱构建 ：将机构沿革与档案内容关联，生成可视化时间轴。