李一男

摘 要：人工智能，大數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡，物聯(lián)網(wǎng)作為當今信息技術的新發(fā)展，越來越接近我們的生活，如果他們被視為我們的身體，大數(shù)據(jù)是觸覺存儲的外部信息的集合，數(shù)據(jù)庫就像人類的大腦的記憶系統(tǒng)，沒有數(shù)據(jù)庫，就沒有記憶系統(tǒng)。近年來，國家加大了對公共圖書館公眾服務系統(tǒng)的建設，提供便捷的閱讀服務。如今在城市里，也可以看到馬路上出現(xiàn)了公共圖書館的身影，它們不需要你遠去到圖書館或書店，在你家附近也許就有，帶著手機前去，通過點擊柜端上的屏幕，掃碼免費借閱，通借通還，打造了便捷的服務網(wǎng)點，受到市民的關注。公共圖書館打通所有實體書店，自助共享圖書館，做到數(shù)據(jù)相互打通，方便讀者，為高效的公共圖書服務行業(yè)奠定堅實的基礎，提高了老百姓的閱讀水平。要高效的進行圖書、報刊采編、借閱等工作，就需要提供舒適的閱讀體驗，讓讀者能自助借閱圖書。而“知識庫”包含兩個不同的領域，即傳統(tǒng)的知識傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和人工智能及其分支-知識工程，所謂的智力知識基礎。本文將重點討論公共圖書館咨詢知識庫的建設。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)時代;咨詢知識庫;公共圖書館;研究

1 大數(shù)據(jù)特征分析

盡管不同業(yè)界對“大數(shù)據(jù)”（Big Data）的定義充滿分歧，但都強調(diào)首先必須從數(shù)量維度去理解“大數(shù)據(jù)”的“大”。也就是說，大數(shù)據(jù)的首要特征就是數(shù)量大。國外學者一般把大數(shù)據(jù)的量級限定在10 TB 到1 PB 之間。中國學者一般不主張所謂的“大”做具體規(guī)定?！耙话阏J為，大量級的數(shù)據(jù)應該是‘TB級，我們也不需要‘什么是大來解決特定的‘尺寸，因為隨著技術的進步，這個尺寸本身還在不斷地增大。此外，對于各個不同的領域，‘大的定義也是不同的，無需統(tǒng)一”。張興旺曾經(jīng)通過梳理大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程展示了“大”的語義。認為：GB級別的數(shù)據(jù)是“超大規(guī)模數(shù)據(jù)”（Very Large Data），TB級別的數(shù)據(jù)是“海量數(shù)據(jù)”（Massive data），只有PB級別的數(shù)據(jù)才稱得上是“大數(shù)據(jù)”。鑒于此，從縱向維度來把握大數(shù)據(jù)的基本特征是非?？扇〉模驗樗梢猿浞终蔑@大數(shù)據(jù)增長量大的特征。根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司IDC監(jiān)測，僅在2010年，人類生產(chǎn)的數(shù)據(jù)量是1.4ZB（引注：1ZB=1024PB），2011年增長到1.8ZB，到2012年達到2.9ZB。如果按照目前60%的增長速度，這意味著數(shù)據(jù)的關于世界的量每兩年翻一番所述數(shù)據(jù);到2020年，全球?qū)⒂?5ZB的數(shù)據(jù)，增長近30倍。數(shù)據(jù)呈幾何級數(shù)增長，完全超出人類世界目前的IT體系結(jié)構(gòu)和可攜帶范圍的存儲容量。為此，世界權(quán)威的IT研究與顧問咨詢公司Gartner大數(shù)據(jù)將被定義為“超越了傳統(tǒng)的信息處理技術，在極端的信息管理能力和處理問題或多個維度”，大數(shù)據(jù)是“不能用常規(guī)軟件工具，為他們的內(nèi)容采集，數(shù)據(jù)管理和收集的處理在一定時間內(nèi)?！辈谎远?，與人類的能力有限，以控制數(shù)據(jù)的新興數(shù)據(jù)之間的矛盾關系一直是大數(shù)據(jù)時代的基本矛盾。因此，圖書館館際之間的競爭是館藏資源和空間建筑方面競爭的傳統(tǒng)觀念已經(jīng)不適應大數(shù)據(jù)時代發(fā)展的需求了。

2 圖書館存儲能力面臨的挑戰(zhàn)

1）基本矛盾關系決定了圖書館不可能存儲所有數(shù)據(jù)。該結(jié)論不僅對單個圖書館存儲容量適用，而且對整個圖書館事業(yè)的存儲能力也適用。在這種情況下，無論是讀者根據(jù)自己的需要，還是圖書館根據(jù)自身辦館特色和發(fā)展定位，選擇性記憶“有意義”的數(shù)據(jù)。但是，這并不意味著你可以忽略其他數(shù)據(jù)，因為所有的數(shù)據(jù)都有它的潛在價值，只是相對于不同的對象來說。

2）圖書館不得不存儲非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，目前圖書館還習慣于存儲結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，但非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的所占有比例遠遠高于結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的比例。而這些來自人類日常生活世界且占主要份額的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)同樣是人類生存體驗、社交對話和情感互動的縮影，同樣是人類智慧的“呈現(xiàn)者”，因而在很大程度上更富有“隱性知識”的價值和意義。從人類生存論上看，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)悄然來臨，不管你是否意識到都已經(jīng)身臨之中，都必須借助數(shù)據(jù)與世界“打交道”。可見，非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)具有不可或缺和不可忽視的價值，因此，在后臺不僅要注意結(jié)構(gòu)大數(shù)據(jù)庫，但也應注意非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。目前，圖書館也應順應大數(shù)據(jù)時代，進入大數(shù)據(jù)領域。大視野看圖書館的數(shù)據(jù)建設，會發(fā)現(xiàn)今天的數(shù)據(jù)存儲挑戰(zhàn)：一方面是不能完全控制大數(shù)據(jù)卻不得不嘗試將其保存;另一方面，如果你想保存它，我們不得不面對的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的難題。

3 大數(shù)據(jù)時代下公共圖書館咨詢知識庫的可能性路徑

在大數(shù)據(jù)時代，圖書館的數(shù)據(jù)存儲問題主要是“怎樣對非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行存儲”。解決該問題，學界有兩種可能路徑：一是寄托信息工程技術領域的突破，能夠構(gòu)建出與非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)性質(zhì)相適應或相兼容的數(shù)據(jù)庫，亦即IT界所說的“非關系型數(shù)據(jù)庫”;二是借用可資利用的“大數(shù)據(jù)技術”，通過專業(yè)化的數(shù)據(jù)處理，把半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)勾連、轉(zhuǎn)換或改造為結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)，使之與現(xiàn)存的關系型數(shù)據(jù)庫同質(zhì)化。

坐等數(shù)據(jù)存儲技術成熟是一項消極被動的路徑選擇，圖書館界學人大多主張走第一條路徑，但他們卻又無時無刻不在感嘆圖書館的基礎設施建設的滯后。按照這樣的思維邏輯推演可以預見，在大數(shù)據(jù)帶來的巨大契機面前必將碌碌無為。原因有3點：一是非關系型數(shù)據(jù)庫建構(gòu)觀念能否轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實還是一個未知數(shù)。很多 IT 界權(quán)威機構(gòu)以及資深人士預計，還需要再經(jīng)歷10年以上時間，大數(shù)據(jù)存儲技術的應用前景才能基本清晰。如果把解決問題的方案寄托于一個似是而非的設想，那是非常不可取的。二是建構(gòu)出的非關系型數(shù)據(jù)庫也不一定能解決所有數(shù)據(jù)存儲問題。如前所述，大數(shù)據(jù)之“大”是因為數(shù)據(jù)總量超出人類存儲、管理和處理能力。該矛盾關系始終構(gòu)成大數(shù)據(jù)時代存在的現(xiàn)實基礎，因為假如當人類有能力把控所有數(shù)據(jù)之時，數(shù)據(jù)也就無所謂“大”了。三是非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)還不是完全意義上的知識，不能直接運用。即使人類擁有了非關系型數(shù)據(jù)庫，如果不加整理地把全部非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)都裝了進去，仍然不是知識形態(tài)的數(shù)據(jù)。圖書館的基本職責不僅要存儲知識，而且還要提供知識服務?！皞鹘y(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)、信息和知識具有完全不同的概念。數(shù)據(jù)是信息的載體、信息是有背景的數(shù)據(jù)，而知識是經(jīng)過人類的歸納和整理，呈現(xiàn)規(guī)律的信息?！边@也就是說，數(shù)據(jù)要成為知識還需要一個復雜的轉(zhuǎn)換過程。按照當代圖書情報學的觀念來講，圖書館存儲的文獻資源如果是零利用率則屬于資源的浪費。這不僅對紙質(zhì)書籍適用，而且對數(shù)據(jù)也同樣適用。這即是說，大數(shù)據(jù)給圖書館的數(shù)據(jù)存儲管理提出了更高的要求。首先，要有針對性地采擷、提取、挖掘能夠滿足讀者需求的數(shù)據(jù)。這與大數(shù)據(jù)本質(zhì)完全契合，即我們不可能存儲全部數(shù)據(jù)，但可以有選擇地存儲有用數(shù)據(jù)。其次，要把特定的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)“知識形態(tài)化”。

3.1 傳統(tǒng)咨詢知識庫

呼叫中心的咨詢知識庫截至目前其實是屬于傳統(tǒng)知識庫，或者叫做知識庫管理系統(tǒng)。主要是用來管理我們常用的一些咨詢的結(jié)構(gòu)化知識以及其它文檔、圖紙、視頻和音頻等信息的非結(jié)構(gòu)化知識。

3.1.1 操作員管理

每個運營商使用自己的運營商代碼到系統(tǒng)中，操作員的操作來實現(xiàn)權(quán)限管理：運營商的不同操作權(quán)限是不同的，系統(tǒng)操作員的操作權(quán)限，可以分為三種類型：瀏覽知識，搜索權(quán)限，添加和修改權(quán)限知識庫，提交權(quán)限，修改權(quán)限，最終的審計權(quán)限。

3.1.2 知識庫管理

知識集錦：知識，包括數(shù)量，標題知識類，小類，關鍵字，發(fā)布時間，意見，發(fā)行人，是否審核，知識內(nèi)容的詳細介紹，最后一次瀏覽，筆記等。

知識來源：直接錄入、坐席的【我的知識】模塊的知識轉(zhuǎn)入、服務受理模塊的知識轉(zhuǎn)入。

知識維護：修改知識的題目、發(fā)布時間、發(fā)布人、備注、歷史記錄等。同時可以刪除該需求。

知識審核：由擁有審核權(quán)限的操作員對知識進行審核。只有當該知識通過審核后，該知識才能在知識庫生效。

3.1.3 搜索和瀏覽

搜索和預覽是咨詢知識庫管理系統(tǒng)的關鍵，運營商需要找到答案，在有限的時間內(nèi)找出問題。在這種壓力下，該系統(tǒng)提供了尋找答案的快速且有效的方法是非常重要的。

搜索和瀏覽主要功能如下：

1）浮動搜索：對知識的稱號即時搜索。這種搜索方式非常類似于谷歌的搜索和，只要你輸入一個有效的關鍵字浮點立即下拉顯示相關的答案，選符合客戶給出的答案信息的需求。

2）快速搜索：可分別根據(jù)標題、關鍵字、內(nèi)容快速匹配，便于客服人員快速找到答案。

3）自定義搜索：操作員可以根據(jù)需要，自定義結(jié)構(gòu)化的搜索

方式。

4）排行榜：將一段時間內(nèi)，訪問最大的知識呈現(xiàn)給坐席，清晰明了，便于客服人員在其中選擇合適的答案。

3.1.4 報表統(tǒng)計

系統(tǒng)提供按照知識登記日期、知識大類、知識小類統(tǒng)計報表。

可以看出來傳統(tǒng)的知識庫其實是管理系統(tǒng)的一種，也是增刪改查為核心的傳統(tǒng)IT應用（偏向于管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和知識）。起碼運營商的知識庫管理系統(tǒng)在每個省的應用是規(guī)模較大的IT系統(tǒng)，涉及的人員多、流程多，需求調(diào)整頻繁，用戶滿意度低。傳統(tǒng)知識庫系統(tǒng)對于坐席來說非常重要，最新的資費、業(yè)務、政策或者營銷活動都通過知識庫系統(tǒng)傳遞給坐席，沒有一個坐席是可以掌握這么多結(jié)構(gòu)化知識的，所以傳統(tǒng)知識庫對于坐席來說非常重要的，但是重要意義僅限于“咨詢知識庫”，通過這個工具來學習、掌握和使用業(yè)務知識。

3.2 智能咨詢知識庫研究

3.2.1 知識智能輔助

結(jié)合語音識別系統(tǒng)，通過識別實時通話內(nèi)容，確認服務場景，分析用戶意圖，主動、智能提供知識內(nèi)容，支持人工服務與智能服務結(jié)合，減少坐席手動操作步驟。

3.2.2 智能自我進化

能夠通過自我學習，完成知識庫引擎的自我進化，能夠自我升級語義分析能力，提高搜索準確率以及自動采編識別率。

3.2.3 自動采編

支持知識自動采編，能夠?qū)⒍喾N非結(jié)構(gòu)化素材進行結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換，并自動采編為知識，具有學習能力，能夠逐步提升采編的準確性，減低知識采編壓力。

3.2.4 服務智能融合

將知識和服務進行結(jié)合，為客戶提供智能化的知識服務，能夠為客戶提供實時的相關業(yè)務操作，提高服務效率。

3.3 下一步規(guī)劃

1）咨詢知識庫在傳統(tǒng)客服、文本服務機器人、語音導航里面都將得到更好的應用，起碼語音導航的語義理解知識庫（小型知識庫）我們是必須統(tǒng)籌建設的。

2）針對傳統(tǒng)客服的傳統(tǒng)知識庫，通過提升搜索、跟隨能力提升知識庫的利用率。

3）希望統(tǒng)一做的知識庫可以考慮融合坐席的需求，建設更加強大的知識庫系統(tǒng)。智能咨詢知識庫作為智能服務系統(tǒng)中的獨立且關鍵的一環(huán)，對效率和效果有決定性作用。

4 結(jié)語

對于大數(shù)據(jù)時代而言，知識庫就是能量源。能量產(chǎn)生于知識的創(chuàng)造、匯集、利用、共享這一動態(tài)過程，先進的知識庫能夠讓知識的價值形成勢能，最終驅(qū)動智能化系統(tǒng)實現(xiàn)高效、精準的運行，為用戶提供極致的服務體驗。隨著用戶量和服務頻次的快速增長，智能客服系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量暴漲，將海量的數(shù)據(jù)和知識進行更科學的管理和利用，使其反哺于客戶服務和業(yè)務管理成為新的方向。

參考文獻

[1]宮春梅.大數(shù)據(jù)時代公共圖書館咨詢知識庫研究[D].湘潭大學，2016.

[2]王麗慧.關于大數(shù)據(jù)時代公共圖書館圖書資料管理的改革與創(chuàng)新[J].才智，2020（18）：247.

[3]寇月蘭.大數(shù)據(jù)時代公共圖書館微服務研究[J].傳媒論壇，2020，3（11）：121-122.