新质生产力跃迁中的青年担当：基于DeepSeek的档案智能编研范式前瞻研究
杨璐铭
中国石油大庆油田档案馆
摘要：在数字经济与文化建设深度融合的背景下，档案事业正加速向“文化生产力引擎”转型。青年档案工作者作为技术攻坚主力军，应积极响应国家新质生产力战略，针对档案编研领域痛点，创新性融合DeepSeek大模型，构建起“人机协同”的档案智能编研理论框架与技术实现路径。推动DeepSeek模型实现档案编研领域人类专家思维模式的“深度学习”。同时探索隐性知识显性化数字孪生体系，开创“认知留存”新形态，系统性解决编研经验代际传承难题。这一理论不仅为档案资源活化利用提供解决方案，更彰显了青年档案人在数字文明时代以技术赋能文化传承、以认知革命重塑行业未来的使命担当。
关键词：智能体；DeepSeek；档案智能编研；前瞻研究
0 引言
2023年习近平总书记首次提出新质生产力概念后，发展新质生产力成为我国推动经济高质量发展、适应产业变革、实现科技自强的战略选择[1]。2024年《政府工作报告》将“加快发展新质生产力”列为十大工作任务之首[2]。自培育和发展档案文化领域的新质生产力是新质生产力战略实施的重要组成部分[3]。新时代的青年档案工作者肩负着以数字中国建设为战略支点，推动档案事业从历史记忆库向文化生产力中枢的范式变革。2025年 1月，国务院办公厅印发《关于推动文化高质量发展的若干经济政策》明确提出文化数据资源开发要求[4]，建构起青年档案人创新创业的政策坐标系。2025年2月，生成式人工智能模型DeepSeek-R1全面开源，其多模态数据解析与知识重组能力，正通过开源生态加速转化为档案领域的新质生产力，为推动档案资源活化利用、实现档案事业高质量发展注入核心动能。2025年4月26日，习近平在中共中央政治局第二十次集体学习时强调，人工智能领域要占领先机、赢得优势，必须在基础理论、方法、工具等方面取得突破[5]。面对技术革命与产业变革的双重机遇，青年档案工作者作为数字化、智能化转型的生力军，既承载着传承文明的历史责任，更肩负着创新发展的时代使命。运用生成式AI搭建现象级档案智能编研模型，正成为推动档案资源要素化重组与知识化升级的关键路径。
1 基于DeepSeek的蓝海初航：青年档案人的掌舵方向
杨冬权从档案利用角度阐明：“智机” 都可以对已经转化为数据的档案，进行智慧性开发，可以对文字、声音、图片、影像等不同模态的档案，进行跨模态搜索，并让所有档案数据都产生关联，从而生成许多新的知识、新的信息，从而最大限度地发挥档案的效益、功能和作用。因此，从档案的开发利用角度看，我们必须要用“智机”，要用生成式人工智能或大语言模型的技术，甚至是现成的产品[6]。刘越男认为：通过数据清洗、数据标注、数据集成等手段，可以将固化、封闭的档案信息转化为可分析、可利用的高质量数据集。这种转化也将成为档案数据要素化的新途径，不断推动“人工智能+档案数据”这一新兴产业业态的发展[7]。钱毅认为：DeepSeek展现出的强大的二次创作能力，可应用于档案编研场景[8]。傅荣校认为：通过大模型输出智力成果，甚至利用智能体（Agent）构建智慧应用场景[9]。浙江省档案馆于2025年1月底完成DeepSeek R1 的本地化部署工作，在优化人工智能辅助开放审核、档案业务知识库构建、档案专题知识图谱建立以及档案智能分类等档案业务场景开展探索和实践[10]。基于DeepSeek的档案智能编研研究还处于理论探索阶段，却为青年档案人提供了前所未有的创新舞台。当青年档案人用代码重构历史记忆的传播方式，用算法释放尘封档案的文化势能，正是在用实际行动诠释“数智时代的兰台守正创新”。
2 档案编研痛点：青年档案人的破局点
2.1 业务模式掣肘
当前档案编研工作采用全流程人工模式，存在效率瓶颈。具体表现为：档案史料查找需人工跨系统检索，耗时耗力且易遗漏；大纲编制依赖人工构思，质量参差不齐。上述环节高度依赖人工操作，导致整体编研效率低下，难以适应档案编研需求增长的现状。
2.2 多模态异构数据处理困境
档案载体包括word、pdf、视频、音频等十多种格式，编辑过程中因为要经常用到一些具有不同格式的数据，因此编辑人员经常需要花费大量的时间和精力去适应格式问题。
2.3 智能技术应用断层
传统环境下档案馆人才队伍更多侧重于实体档案的管理工作，而在人工智能、数据分析、编程语言等相关领域的知识储备则较弱。如某市档案馆工作人员就存在由于缺乏数字技术等知识而无法适应数字化转型下的档案服务工作的情况[11]。档案馆缺乏能够同时掌握档案学专业知识和人工智能技术的复合型人才，从而难以对生成式人工智能环境下的智慧编研工作做到有效控制与监管[12]。
2.4 领域知识显性化阻滞
编研专家领域知识沉淀不足制约行业发展。当前，编研领域核心知识（包括史料价值评估标准、框架构建方法论等）仍高度依赖专家个人经验，缺乏系统化沉淀工具。这导致三大问题：一是新入职人员难以快速形成专业能力；二是编研工作质量效率受限于个体差异，专业性和系统性不足；三是隐性知识缺失制约编研深度与创新性，最终影响成果整体质量。
2.5 合规性约束与技术适配性脱离
根据涉密涉敏信息处理规范要求，结合DeepSeek技术架构特征，现阶段该智能工具在档案编研场景中的应用需通过安全隔离、内容审查等必要环节，暂不支持直接对接使用。
面对档案编研的数字化变革，青年档案工作者既是痛点感知的“第一现场”，更是破局创新的“关键变量”。唯有以责任担当驱动能力升级，以技术思维重构业务逻辑，方能推动档案编研从“人力密集型”向“智慧驱动型”跨越，让历史记忆在数字时代焕发新生。
3 档案编研智能体构建：青年档案人的技术突围路径
在人工智能与档案学深度融合的浪潮中，青年档案人正以“技术突围者”的姿态，开辟一条以认知智能驱动档案编研变革的创新之路。这条路径以DeepSeek等大模型技术为基座，构建起人机协同的智慧编研体系。
3.1 档案编研智能体技术架构设计
构建AI智能体的过程中，引入“数据层－应用层－知识层”三层架构，实现多模态档案数据的深度语义解析与知识重构（见图1）。
图1 基于DeepSeek的档案编研智能体架构图
3.1.1 智能体数据层
构建智能体数据层基础设施，整合专属资料库、档案系统、知识库及媒体系统，通过“通用DeepSeek本地化部署+行业语料库”模式，对档案数据实施可信化管理和合规化解释。基于API网关，打通多数据源异构数据接口，对非结构化档案（文本、图片、音频、视频）实施自动清洗、语义标注。例如浙江省委办公厅、省政府办公厅印发的《关于推进新时代档案事业现代化先行的意见》提出“实施数字档案‘汇聚畅流’行动，制定档案数据汇流标准和安全策略，全面打造安全可控、高效畅流的数字档案‘水系’；支持建立人工智能海量训练资源库、标准测试数据集”[13]。
3.1.2 智能体应用层
部署豆包、文心一言、即梦AI等多模态生成式AI，实现文字与视频互转、语音与视频互转、图像与视频互转、文字与图像互转、文字与语音互转等功能，形成智能体应用层协同体系，实现档案内容深度CR（Content Reconstruction内容重构）和可视化呈现。同时，通过人机协同优化工作流，辅助档案编研成果交互式修正、语义增强。
3.1.3 智能体知识层
基于知识图谱技术,通过质性研究双模协作模式形成档案理论框架体系、模型体系、知识图谱、报告大纲等结果,形成智能体知识层能力,可以实现文本生成视频/图片、图像生成文本等跨模态知识表达。
3.2 质性研究双模协作技术路径研究
基于双模协作，本研究在支持大规模史料快速处理和粗粒度分析的同时，也为深度命题研究过程提供人机协同的精粒度工具，兼顾效率和深度。
3.2.1 模式一：AI主导型工作流
图2 质性研究模式一：AI主导型工作流技术路线图
该模式适用于对海量史料进行快速批量处理，可接入文本、图像、音视频等多种模态的原始史料库，保留历史信息的完整性和多样性，运用深度学习算法对史料进行实体识别与关系抽取，自动生成动态知识图谱，展现历史事件、历史人物、历史地理等之间的关联，并提供语义分析与可视化分析，自动生成时间线框架、主题树框架、因果链框架等编研框架，展现历史全貌，帮助研究者根据研究目标调整框架的权重，调整分析重点，对置信度低于80%的节点进行人工干预复核，辅助人工对原始史料进行补正，以确保关键史料的准确性和结论的可信性，实现智能化处理与人工干预的结合（见图2）。
模式一技术路径举例：参照扎根理论的三级编码流程，用18个企业档案资源开发获奖案例进行举例，梳理出影响档案资源开发利用的关键因素及知识体系。
（1）相关概念的开放式分析
开放式编码阶段，引擎利用NLP技术对原始档案文本进行句/段切割，识别独立观点、行为或事件并赋予概念标签。该过程无预设理论框架，通过相关性自动完成开放式编码，同步清洗模糊、冗余及无效内容，生成分类明确的概念词组，经专家优化后形成概念词云输出（见图3）。
图3 开放式分析词云图
（2）相关属性的轴心式梳理
主轴编码阶段，通过关联规则分析等方法揭示概念间关联，引擎模拟专家思维将独立概念进行逻辑串联，构建理论框架雏形。该阶段输出含核心概念与变量的主轴框架，经专家优化后形成轴心属性桑基图，为理论模型构建提供结构支撑（见图4）。
图4 轴心式梳理桑集图
（3）核心因素的选择式提炼
选择性编码阶段基于主轴框架，运用中心性、密度等评估算法筛选核心范畴，过滤冗余信息并合并强关联概念，通过深度学习生成理论命题，最终形成精炼理论模型，经专家优化后输出为知识图谱（见图5）。
图5 选择式提炼知识图谱
3.2.2 模式二：人机共创型工作流
图6 质性研究模式二：人机共创工作流技术路线图
该模式适用于定向命题深度开发情境（见图6）。首先由专家拟定并导入叙事蓝图，设定关键命题和重要场景，为AI划定边界和重点。AI自动回复，根据相关内容创建矩阵，自动寻找档案依据，增加叙事的严谨性；根据目标读者受众，为每种学术型严谨科研版本配以大众传播型生动故事版本，助力成果传播，协同增强。主动查找逻辑漏洞，如标记数据解读不充分的论证等，提醒补充地方史料或调整比较角度；主动查找史料的地域、时间、体裁覆盖范围偏差，帮助研究者选择史料，全面客观考量问题，实现人机协同命题深度开发。
模式二技术路径举例：这里我们以大庆油田2024年重点编研项目《岗检记忆管理溯源——档说大庆油田岗位责任制大检查》案例进行举例，展示出该书利用模式二编写的全生命周期。具体包括以下两个阶段：
（1）专家主导型档案编研大纲体系构建
图7 专家编制叙事蓝图工作模式图
在模式二技术路径中，专家按照档案编研工作的目标指向，综合考量，确定项目框架和内容方案，是领域知识性和价值性的体现（见图7）。大纲的编写包含以下关键维度（见图8）：
图8 大纲的编写包含的关键维度
该大纲作为智能编研系统的“认知锚点”，既保证研究的专业深度，也为后续机器智能处理提供明确指引。
（2）DeepSeek驱动的多模态档案智能检索与知识推理
图9 DeepSeek补充档案数据工作模式图
基于专家大纲，DeepSeek在档案专属知识库中执行智能检索、预料清洗、语义分析解析、叙事构建等过程，实现“人机协同”的档案叙事范式（见图9）。具体流程见图10。
图10 具体流程
该过程突破传统关键词匹配的局限，通过语义理解与知识推理实现档案材料的智能发现与深度挖掘，为编研工作提供高质量的基础素材。
3.3 隐患与风险规避
3.3.1 档案数据全生命周期安全防控
档案安全风险是档案数据存储、处理、传输过程中潜在的泄露、篡改、损毁风险。避免策略包括：部署多层级访问控制机制（如RBAC模型），多级访问控制（如RBAC）技术，保证敏感数据对授权用户开放；区块链存证，避免篡改；保证异地灾备中心的数据，保证物理灾害的完整性[14]。
3.3.2 生成式AI内容真实性保障机制
构建档案领域专业语料库，通过三阶增强架构，数据增强、模型增强、反馈增强提升模型的鲁棒性；引入专家知识库对生成内容进行实时校验，标记并修正潜在幻象；建立用户反馈机制，持续优化模型输出质量，有效避免大模型“生成幻象”。
3.3.3 敏感信息智能管控系统建设
涉密涉敏风险涉及对国家秘密、商业秘密或个人隐私的处理合规性问题[15]。避免策略包括：采用自然语言处理NLP技术自动识别和分类涉密涉敏信息；采用动态脱敏算法处理敏感信息，如替换、泛化；建立合规审计日志记录对敏感数据访问使用情况，实现“留痕”。
4 双轨赋能：青年档案人的技术摆渡与认知突围
图11 与传统AI对比的创新点列表
如图11，青年档案人正肩负着双重使命，在技术层面，需驾驭知识蒸馏与认知建模技术，将专家隐性经验转化为可传承的数字认知图谱，破解档案编研“代际衰减”难题；在范式层面，应引领档案智能从数据驱动向认知能动转型，通过构建“认知镜像”系统，使机器不仅是工具更是具备专业对话能力的“认知伙伴”。这要求新一代档案工作者既要做传统智慧的“数字摆渡人”，通过数字孪生技术实现专家经验的纵向传承与横向聚合；又要做认知革命的“范式开拓者”，推动档案资源完成从数据仓库到认知引擎的本质蜕变，最终以“资源-知识-智慧”的转化链条为笔，在数字文明长卷中镌刻属于青年档案人的认知革命史诗。
注释及参考文献
[1]杨光,刘越男.强化“十五五”时期档案文化赋能：以供给侧数字化改革推动档案文化资源转化为生产要素[J].档案与建设,2025(2):15-22.
[2]中国政府网.图表：一图速览2024年政府工作报告.[EB/OL].[2024-03-05].https://www.gov.cn/zhengce/jiedu/tujie/202403/content_6936516.htm.
[3]杨光.档案文化新质生产力的理论内涵与实践落点[J].档案与建设,2024(12):39.
[4]国务院办公厅印发《关于推动文化高质量发展的若干经济政策》的通知[EB/OL].[2024-03-05]..https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202501/content_7000959.htm.
[5]中国政府网.习近平在中共中央政治局第二十次集体学习时强调：坚持自立自强 突出应用导向 推动人工智能健康有序发展[EB/OL].[2024-04-26].https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202504/content_7021072.htm.
[6]杨冬权.“深度求索”（DeepSeek）带给档案人的深度思索[J].中国档案,2025(2):6-9.
[7][8][9]刘越男,钱毅,王平,等.挑战与展望：DeepSeek对档案工作的影响及应用前景[J].浙江档案,2025(2):5-13.
[10]高乐.DeepSeek在省级档案馆的部署、应用及安全防护实践——以浙江省档案馆为例[J/OL].浙江档案,1-3[2025-03-28].
[11]李建港.数字化转型背景下丽水市档案馆公共服务优化研究[D].南宁:广西民族大学,2024.
[12][15]邢变变,刘阳.生成式人工智能背景下档案馆智慧编研的应然态势、实然困境和使然策略[J].档案与建设,2025(2):71-76.
[13]浙江省委办公厅省政府办公厅印发《关于推进新时代档案事业现代化先行的意见》［N］.中国档案报,2024-04-08(004).
