近日，古籍数字化平台“识典古籍”上线“深度研究助手”功能。作为一款自主型AI智能体，该功能基于字节跳动豆包大模型等技术，可对平台已收录的古籍（目前为3.6万部）进行深度挖掘与智能分析研究。它并非简单的“问答机器人”按天配资交易，而是能自主完成从研究计划制定、知识系统挖掘，到表格整理与研究报告生成的全流程工作，为用户提供高效专业的研究支持，显著提升古籍研究的深度与效率。
识典古籍首页顶部“深度研究助手”入口
“识典古籍”自2022年上线后持续优化，从初期的基础阅读功能，逐步升级古籍智能整理功能。此次推出的“深度研究助手”，是古籍数字化领域的首个深度知识挖掘尝试，填补了AI在深度古籍研究应用中的空白。相较于传统大模型工具，它不仅能直接生成答案，还能制定研究计划，在数字化的古籍中挖掘信息并整理成表格，生成含图表的研究报告。
“识典古籍”相关负责人介绍，“深度研究助手”的上线源于一些学者在平台使用过程中的反馈。传统古籍研究需从海量文献中人工提取信息，过程繁琐耗时。AI技术为解决这一痛点提供了可能。学者只需输入研究主题，助手便会在古籍资料中进行穷尽式挖掘与智能分析。以“云南盐井”研究为例，报告不仅梳理出不同朝代单井产量数据，还通过折线图展示盐井数量动态变化，呈现完整研究脉络。
“深度研究助手”的研究报告
为了确保所得出结论的可靠性，“深度研究助手”生成的所有结论均基于“识典古籍”平台收录的古籍内容，再结合元信息、实体、翻译等，不参考网络资料。该助手还通过独创的“引用链”机制增强可信度：在搜索古籍原文时，给每一段文字打上专属ID。在思考过程中，大模型会定时总结自己的洞察，并明确标注出每个结论是根据哪段古文得出。
多轮测试中，“深度研究助手”表现亮眼。在针对《韩非子》中某种语法结构的测试中，它成功提取出213个案例，与学者论文中的220例高度接近。在模拟实际研究场景的测试中，其针对已有题目生成的文章获得了原论文作者认可，被评价为“思路清晰，有新思考角度”；原作者同时也指出其研究综述缺失、未参考前人的相关研究成果等不足，为后续优化提供了方向。
“深度研究助手”功能页面
目前“深度研究助手”已开放试用。“识典古籍”平台不断邀请用户及专家体验并反馈相关建议，团队将据此持续迭代优化，提升学术适配性。此外，该助手可以作为内容创作者的“灵感库”，快速生成准确、有趣的文史素材，为各种形式的古籍活化提供辅助支持；它更是大众爱好者的在线导师，让古籍学习变得生动有趣按天配资交易，又不失专业与高效。
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