近日，天津大学图书馆围绕生成式人工智能在学科分析与决策支持中的应用开展研究，提出面向学科服务的可信AI知识合成机制。相关成果以《面向学科服务的高校图书馆可信AI知识合成机制构建与应用验证》为题，已被国内图书情报领域权威期刊《大学图书馆学报》录用并完成网络首发。
图1 面向学科服务的高校图书馆可信AI知识合成机制框架
生成式人工智能为学科服务开展与前沿态势分析提供了新的技术手段，但生成内容的判断依据、引用关系及适用范围仍需严格核查。针对学术资源知识化不足、生成内容证据约束薄弱、馆员协同流程不清等现实问题，研究团队将资源组织、证据治理、多智能体生成与馆员复核纳入统一流程，探索兼顾生成效率与质量控制的知识服务新模式。
该机制的核心在于将文献及图表内容组织为具有来源信息的证据组件，围绕关键判断建立“论断—证据—来源”三元关联。系统首先检索形成候选证据，馆员随后核查其支撑程度、原始语境与引用对应关系，确认后方可建立正式支撑关系，从而使生成内容的依据可追溯、判断过程可复核。
在学科发展报告任务的探索性比较中，该方案在学科边界控制、证据组织、方法说明与决策支持等方面获得较高评价。过程记录与馆员反馈显示，证据关联机制支持沿来源路径开展定向核验，有助于减少开放式查证与反复补证的成本。这一机制为高校图书馆引入AI辅助工具提供了可操作的实践路径——在日常学科分析、科研态势综述等业务场景中，馆员可依托证据组件的三元关联机制，在关键判断节点介入核查，既发挥AI的信息整合效率，又确保生成内容的学术可信度。
图2 关键论断证据链挂载流程
本研究将质量控制由终稿审读前移至知识合成过程，明确了资源组织、论断支撑确认与馆员复核之间的衔接关系。这一机制不仅为高校图书馆开展可追溯、可复核的AI知识服务提供了机制层面的参考，也为引入AI工具时建立标准化操作流程、推动馆员从传统文献服务向知识服务转型提供了实践指引。研究受到天津市中文信息学会重点项目和DRAA数据资源体系建设研究课题支持。
文章信息：张文潇,王璐,史友瑄,牛书东.面向学科服务的高校图书馆可信AI知识合成机制构建与应用验证[J/OL].大学图书馆学报,1-19[2026-10-20].
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