向量数据库在智能古籍修复中的应用实践

向量数据库 联合 CLIP 与 大模型,通过 embedding 技术与 知识库 能力,构建古籍修复辅助体系,实现残卷文字识别与缺失内容补全。

古籍数据的 embedding 生成策略

古籍数据的向量化需捕捉文字与纸张特征:

· 残卷图像 embedding:CLIP 模型提取古籍文字、纸张纹理的视觉特征,支持模糊文字识别;

· 书法风格 embedding:将不同朝代书法特征转为向量,关联书写风格;

· 修复案例 embedding:BGE 模型处理历史修复记录,提取修复工艺语义。某文物保护单位采用该方案,使 embedding 文字识别准确率提升 37%。

向量数据库的古籍修复索引优化

向量数据库 针对文物场景设计:

· 文字内容索引:基于 embedding 中的文字特征建立倒排索引,快速匹配相似字形;

· 朝代关联索引:关联 embedding 与古籍朝代,推荐同期修复方案;

· 残缺类型索引:标记虫蛀、撕裂等残缺的 embedding 特征,匹配修复技法。某博物馆借此将修复方案检索延迟控制在 150ms 内。

大模型与知识库的协同修复

在 “大模型 +知识库” 流程中:

1. 残卷图像经 CLIP 生成 embedding;

1. 向量数据库 从知识库 召回相似残卷 embedding 及补全案例;

1. 大模型 整合结果生成修复建议。该系统使某古籍的修复效率提升 28%。