DeepSeek在高校图书馆智能问答与服务咨询中的应用场景与效能提升研究OA

[目的/意义]面向高校图书馆咨询服务高频化、碎片化与跨学科并存的现实情境,本研究聚焦DeepSeek嵌入智能问答与服务咨询后的实际效能,旨在回答其在不同场景、不同学科与不同咨询类型下的表现差异从何而来,并据此提出可追溯、可评估、可持续的优化方案,为图书馆智能化转型提供经验依据与机制解释。[方法/过程]以河南省5所高校图书馆为对象,采用问卷调查、深度访谈与案例分析的混合研究设计,构建技术性能、服务效能、用户体验与管理效益“四维度”评估框架;在描述统计与差异检验基础上,引入本地知识整合深度、检索增强有效性、场景定制化程度与治理约束等变量进行机制分析,并结合系统记录与运行流程材料对关键环节进行交叉验证。[结果/结论]研究发现:DeepSeek在规则解释、馆藏查询等事实型与高频咨询中优势显著,用户整体满意度为86.7%,服务覆盖与响应效率同步提升;当与本地知识库深度融合后,图书馆特定问题准确率由64.3%提升至93.7%,专业文献推荐准确率提升35.2%,复杂学术咨询处理效能提高43.8%。但在学科与任务类型上存在稳定差异,理工类与事实型咨询优于人文社科与研究型、创新型咨询。机制层面,本地知识治理质量、场景模板与分级升级流程、人机协作的复核与回写机制,以及反馈闭环的迭代能力共同决定了“能用”向“可靠”的跃迁。基于此,本研究提出以本地知识增强为底座、以多场景定制为杠杆、以人机协同与治理约束为底线的实施路径,并讨论样本代表性与时间跨度等局限,为后续跨区域扩展与因果识别研究提供方向。