图书馆与图书馆事业

提示词馆员:生成式人工智能时代下图书馆馆员的新角色*

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  • (1.北京大学信息管理系   北京   100871)
    (2.北京大学图书馆   北京   100871)
李国俊,男,北京大学信息管理系博士研究生,北京大学图书馆副研究馆员,研究方向:科学计量;汪聪,女,北京大学信息管理系博士研究生,北京大学图书馆馆员,研究方向:知识服务;唐勇,女,北京大学图书馆副研究馆员,研究方向:科技查新;庄昕,女,北京大学图书馆馆员,研究方向:知识服务;徐扬,男,北京大学信息管理系长聘副教授,博士生导师,研究方向:数字经济。

收稿日期: 2025-03-10

  网络出版日期: 2025-06-17

基金资助

*本文系2024年-2026年北京高校图书馆研究基金项目“提示词馆员:生成式AI时代图书馆馆员的角色重塑”(项目编号:BGT2024046)研究成果之一。

Prompt Librarian: The New Role of Librarians in the Era of Generative Artificial Intelligence

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Received date: 2025-03-10

  Online published: 2025-06-17

摘要

文章分析了“提示词工程”的概念内涵,并与图书馆信息检索过程进行对比分析,给出了提示词馆员的定义,最后探讨了提示词馆员的功能职责和培养建议。研究表明,提示词工程和图书馆信息检索之间存在许多相似之处,如都需通过精确的语言表达来实现特定的信息检索或生成目标。从AI科技公司的要求和图书馆界培训课程来梳理提示词馆员的功能职责,并提出从技能融合、工具赋能、用户协同、伦理素养四个方面培养提示词馆员。包括将检索技能融入提示词工程、构建本地化提示词优化平台、以用户需求驱动提示词迭代、构建伦理保障体系,以应对生成式人工智能技术挑战。

本文引用格式

李国俊 汪 聪 唐 勇 庄 昕 徐 扬 . 提示词馆员:生成式人工智能时代下图书馆馆员的新角色*[J]. 图书与情报, 2025 , 45(02) : 78 -84 . DOI: 10.11968/tsyqb.1003-6938.2025022

Abstract

The article first analyzes the concept and connotation of "prompt engineering" and compares it with the library information retrieval process. It then provides a definition of the prompt engineer librarian. Finally, it explores the functional responsibilities and training recommendations for prompt engineer librarians. This paper argues that there are many similarities between prompt engineering and library information retrieval, such as the need for precise language expression to achieve specific information retrieval or generation goals. It reviews the functional responsibilities of prompt engineer librarians based on the requirements of AI technology companies and library training programs. Finally, this paper proposes cultivating prompt Librarian from four aspects: skill integration, tool empowerment, user collaboration, and ethical literacy. This includes integrating retrieval skills into prompt engineering, constructing a localized prompt optimization platform, driving prompt iterations with user needs, and establishing an ethical assurance system. These measures aim to address the challenges posed by generative artificial intelligence technologies.
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