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随着档案数字化进程加速，温岭市档案馆馆藏档案已形成涵盖文书、音视频、图纸、民生数据等多类型的海量资源库，总量超百万件。传统档案检索依赖“关键词匹配+结构化字段筛选”模式，面对非结构化档案占比提升、用户“模糊需求”增多（如“查找2010-2015年温岭农村饮水工程相关档案”）等场景，常出现“漏检”“误检”问题，甚至需人工逐件核验，效率低下。大模型技术的引入，并非简单优化检索工具，而是通过语义理解、跨模态处理能力，重构档案检索逻辑，温岭市档案馆以此为突破口，推动档案检索从“机械匹配”迈向“智能响应”，破解海量档案利用难题。?
一、传统检索的三重瓶颈?
温岭市档案馆传统检索模式在实践中面临明显局限：其一，关键词依赖强，用户需精准掌握档案中的核心术语（如“村民饮用水改造”而非“农村饮水工程”便可能查不到目标档案），对非专业用户门槛较高；其二，跨格式检索难，文书档案的文字内容、工程档案的图纸标注、口述史档案的音频转写文本难以统一检索，需切换不同系统分别查询；其三，语义理解缺失，无法识别“同义表述”（如“温岭市档案局”与“温岭市档案馆”机构调整前后的名称关联）和“需求延伸”（如用户查“渔船补贴”时，无法自动关联“渔业扶持政策”相关档案），导致检索结果碎片化。?
二、大模型的检索革新逻辑?
大模型通过三大核心能力破解传统瓶颈，为温岭市档案馆提供技术支撑：一是深度语义理解，基于预训练语言模型对用户查询意图进行解析，即使表述模糊（如“多年前温岭解决农民看病难的文件”），也能识别核心需求为“温岭市农村医疗保障相关政策档案”，减少关键词依赖；二是跨模态统一处理，通过多模态大模型将文本、图片、音频等不同格式档案的信息转化为统一语义向量，实现“一次查询覆盖多类型档案”，例如检索“温岭石塘渔港建设”时，可同时返回相关文书、工程图纸及新闻报道视频；三是关联推理补全，依托对温岭本地档案数据的微调训练，能识别地域专属术语、机构沿革、事件关联（如“温岭撤县设市”相关档案与后续城市规划档案的关联），自动补充延伸结果，提升检索完整性。?
三、温岭馆的实践突破方向?
温岭市档案馆的智能检索突破聚焦“本地化适配”与“实用性落地”：在数据层面，选取馆藏中高频利用的民生档案（如社保、婚姻、不动产）、地方特色档案（如渔业发展、台风防灾）作为微调数据，确保大模型对温岭地域信息、档案术语的理解更精准；在功能层面，优化检索交互设计，支持“自然语言提问”（如“2018年温岭市给渔民的台风灾后补贴政策”），并在检索结果页标注档案来源、关联档案推荐，同时保留传统关键词检索入口，兼顾不同用户习惯；在效率层面，通过大模型与现有档案管理系统的对接，将检索响应时间从传统模式的秒级缩短至毫秒级，且漏检率降低超40%，大幅减少人工核验工作量。?
四、价值延伸?
温岭市档案馆的智能检索突破，进一步推动档案价值从“被动查询”向“主动服务”延伸：在政务服务端，可快速为社保、民政等部门提供档案支撑，例如办理历史社保补缴时，智能检索能即时定位相关档案，缩短群众办事时长；在地方研究端，为学者研究温岭渔业史、城乡变迁提供“主题化检索”（如“温岭近30年渔船更新改造政策演变”），自动梳理关联档案脉络；在公众服务端，通过线上档案查询平台的智能检索功能，让市民无需掌握专业术语即可查询个人档案、了解地方历史，提升档案公共服务可及性。?
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大模型为温岭市档案馆带来的智能检索突破，本质是档案“利用逻辑”的升级——从“人找档案”转变为“档案找人”。这一实践并非依赖技术堆砌，而是立足基层档案馆的实际需求，通过本地化适配让大模型真正落地实用。未来，随着大模型在档案内容审核、自动编研等领域的进一步应用，温岭市档案馆或将构建“智能检索+深度服务”的全链条档案管理模式，为基层档案数字化转型提供可借鉴的实践路径，让海量档案真正成为服务民生、支撑决策的“活资源”。
