近日，古籍數(shù)字化平臺“識典古籍”上線“深度研究助手”功能。作為一款自主型AI智能體，該功能基于字節(jié)跳動豆包大模型等技術，可對平臺已收錄的古籍（目前為3.6萬部）進行深度挖掘與智能分析研究。它并非簡單的“問答機器人”，而是能自主完成從研究計劃制定、知識系統(tǒng)挖掘，到表格整理與研究報告生成的全流程工作，為用戶提供高效專業(yè)的研究支持，顯著提升古籍研究的深度與效率。

識典古籍首頁頂部“深度研究助手”入口

“識典古籍”自2022年上線后持續(xù)優(yōu)化，從初期的基礎閱讀功能，逐步升級古籍智能整理功能。此次推出的“深度研究助手”，是古籍數(shù)字化領域的首個深度知識挖掘嘗試，填補了AI在深度古籍研究應用中的空白。相較于傳統(tǒng)大模型工具，它不僅能直接生成答案，還能制定研究計劃，在數(shù)字化的古籍中挖掘信息并整理成表格，生成含圖表的研究報告。

“識典古籍”相關負責人介紹，“深度研究助手”的上線源于一些學者在平臺使用過程中的反饋。傳統(tǒng)古籍研究需從海量文獻中人工提取信息，過程繁瑣耗時。AI技術為解決這一痛點提供了可能。學者只需輸入研究主題，助手便會在古籍資料中進行窮盡式挖掘與智能分析。以“云南鹽井”研究為例，報告不僅梳理出不同朝代單井產量數(shù)據，還通過折線圖展示鹽井數(shù)量動態(tài)變化，呈現(xiàn)完整研究脈絡。

“深度研究助手”的研究報告

為了確保所得出結論的可靠性，“深度研究助手”生成的所有結論均基于“識典古籍”平臺收錄的古籍內容，再結合元信息、實體、翻譯等，不參考網絡資料。該助手還通過獨創(chuàng)的“引用鏈”機制增強可信度：在搜索古籍原文時，給每一段文字打上專屬ID。在思考過程中，大模型會定時總結自己的洞察，并明確標注出每個結論是根據哪段古文得出。

多輪測試中，“深度研究助手”表現(xiàn)亮眼。在針對《韓非子》中某種語法結構的測試中，它成功提取出213個案例，與學者論文中的220例高度接近。在模擬實際研究場景的測試中，其針對已有題目生成的文章獲得了原論文作者認可，被評價為“思路清晰，有新思考角度”；原作者同時也指出其研究綜述缺失、未參考前人的相關研究成果等不足，為后續(xù)優(yōu)化提供了方向。

“深度研究助手”功能頁面

目前“深度研究助手”已開放試用?！白R典古籍”平臺不斷邀請用戶及專家體驗并反饋相關建議，團隊將據此持續(xù)迭代優(yōu)化，提升學術適配性。此外，該助手可以作為內容創(chuàng)作者的“靈感庫”，快速生成準確、有趣的文史素材，為各種形式的古籍活化提供輔助支持；它更是大眾愛好者的在線導師，讓古籍學習變得生動有趣，又不失專業(yè)與高效。