成果数据
项目成果
0%+
OCR识别率
针对低质量油印件与连笔手写稿的综合识别精度
千万级
数字化体量
实现核心史志档案的全量数字化与语义索引
0%
编研提效
大幅缩短从资料汇总到生成“资料长编”的周期
全链路
溯源可追溯
每一条编纂内容均可实时跳转至原始档案影像
核心技术特色
技术亮点
史志专用 OCR
突破油印件、连笔手写稿识别难题，高度还原复杂历史档案
组织脉络图谱
自动梳理历史机构变迁与人物隶属关系，呈现清晰的历史脉络
辅助生成长编
AI 自动汇总史料、提取要点，生成标准格式的资料长编初稿
档案原件溯源
编纂内容与档案影像深度挂钩，确保史实研究的严谨性与真实性
项目概述
客户背景
该省级史志研究机构馆藏千万页级红色文献、手写档案与地方史料。传统编研模式受限于档案原件字迹模糊、版式多样（如油印件、手写电报），专家查阅资料耗时巨大，且历史脉络依赖人工梳理，面临“查阅难、认字难、关联难”的三重困境。
使用技术栈
Specialized Archival OCRHistorical KGRAGCollaborative Compilation
转型对比
从挑战到解决方案
以前
现在
对比转型
1档案识读门槛高：大量红色文献包含油印件、手写稿及低质量纸质档案，字迹渗透严重，通用 OCR 识读效果极差
研发史志专用 OCR 引擎，针对模糊油印件、连笔手写稿进行专项算法训练，实现千万页级档案的高精度文本化
1档案识读门槛高：大量红色文献包含油印件、手写稿及低质量纸质档案，字迹渗透严重，通用 OCR 识读效果极差
研发史志专用 OCR 引擎，针对模糊油印件、连笔手写稿进行专项算法训练，实现千万页级档案的高精度文本化
2知识关联梳理难：史料中涉及的机构变迁、人物化名及地理更迭频繁，人工梳理跨年代关系网极其繁琐
构建红色文化知识图谱，自动抽取历史人物、事件、地点与组织演变关系，建立以"人、地、时、事、组织"为核心的脉络网络
2知识关联梳理难：史料中涉及的机构变迁、人物化名及地理更迭频繁，人工梳理跨年代关系网极其繁琐
构建红色文化知识图谱，自动抽取历史人物、事件、地点与组织演变关系，建立以"人、地、时、事、组织"为核心的脉络网络
3编研周期冗长：一部地方志或专题史编纂动辄耗时数年，专家 70% 的时间花费在资料搜集、摘抄与长编汇总等机械劳动上
开发智能编研辅助系统，基于 RAG 技术实现资料自动汇编，一键生成“资料长编”初稿并精准标注来源，加速编纂出版
3编研周期冗长：一部地方志或专题史编纂动辄耗时数年，专家 70% 的时间花费在资料搜集、摘抄与长编汇总等机械劳动上
开发智能编研辅助系统，基于 RAG 技术实现资料自动汇编，一键生成“资料长编”初稿并精准标注来源，加速编纂出版
4学术传承风险：资深专家的考据路径与知识体系难以数字化留存，随着人员更替，史志研究的连续性受到挑战
打造数字人文科研空间，支持全库语义检索与可视化图谱分析，让研究人员能够跨越卷宗实现知识发现
4学术传承风险：资深专家的考据路径与知识体系难以数字化留存，随着人员更替，史志研究的连续性受到挑战
打造数字人文科研空间，支持全库语义检索与可视化图谱分析，让研究人员能够跨越卷宗实现知识发现
技术架构
系统架构设计
第1层
史料数据资源层
千万页级古籍史料的数字化存储与高精度 OCR 识别
海量存储古籍OCR手写体识别版面分析
第2层
人文认知引擎
历史实体关系抽取与时空知识图谱构建
实体抽取关系推理时空图谱事件脉络
第3层
知识编研服务层
AI 辅助编纂与知识问答，加速学术成果产出
辅助编纂语义检索知识问答协同写作
史料专项 OCR→人物关系自动抽取→组织变迁图谱→智能编研生成
实施路径
分阶段稳步推进
1
第一阶段
史料数字化底座
部署史志专用 OCR 引擎，完成首批 1000 万页核心档案的高精度识别与版面还原
2
第二阶段
知识脉络构建
基于 NLP 抽取亿级实体关系，构建跨越不同历史时期的史志知识图谱，实现组织变迁自动关联
3
第三阶段
智能编研实战
上线 AI 编研助手，在重大修志项目与党史专题研究中试点应用，验证辅助生成“资料长编”的效率
第一阶段
史料数字化底座
部署史志专用 OCR 引擎，完成首批 1000 万页核心档案的高精度识别与版面还原
1
2
第二阶段
知识脉络构建
基于 NLP 抽取亿级实体关系，构建跨越不同历史时期的史志知识图谱，实现组织变迁自动关联
第三阶段
智能编研实战
上线 AI 编研助手，在重大修志项目与党史专题研究中试点应用，验证辅助生成“资料长编”的效率
3
真实反馈
客户评价
“这套系统最实用的地方在于它能帮我们把那些模糊不清的油印电报准确认出来，并且自动汇总成资料长编。以前几个月才能理清的人物关系，现在点一下图谱就出来了。”
常见问题
常见问题解答
系统如何处理字迹模糊的油印件和手写稿？
“资料长编”辅助生成是如何实现的？
知识图谱如何处理历史上的“重名”或“改名”问题？
数字化后的档案影像安全性如何保障？