Repozitoriu, RAG, AI – cum se schimbă accesul la cunoaștere?
Repozitoriul este „combustibilul” AI, dar numai atunci când este prelucrat și rafinat.
Pe 25 februarie 2026, am organizat următoarea ediția din acest an a Zilei Profesionale Qulto, a având drept teme centrale evoluția depozitelor de date și ascensiunea inteligenței artificiale.
Prelzentări
Evenimentul a fost deschis de Miklós Czoboly, directorul general al Qulto, care a prezentat evoluția companiei în ultimul an și direcțiile strategice viitoare. În continuare, reprezentanții Bibliotecii Metropolitane Szabó Ervin (FSZEK) au prezentat Arhiva Electronică din Budapesta, ilustrând modul în care memoria locală poate fi păstrată în spațiul digital, implicând comunitatea locală. Printre inovațiile tehnologice de la Qulto, au fost prezentate noua interfață Discovery și platforma OPAC, concepute pentru a crește eficiența muncii individuale de cercetare și experiența utilizatorului cu diverse liste și integrări.
În a doua jumătate a programului, au fost prezentate soluții specifice de livrare a conținutului, cum ar fi arhiva de programe de studiu bazată pe ELTE DSpace, unde conținutul reutilizabil pentru activitatea didactică (cu integrare AI) a devenit un obiectiv cheie. În plus, au fost prezentate detalii despre Baza de Cunoștințe Baptistă ca arhivă care are ca scop colectarea surselor, manuscriselor, conținutului și cataloagelor din întreaga lume și punerea lor la dispoziție prin portaluri specifice.
În cadrul sesiunilor tehnice, experții Qulto au prezentat cele mai recente dezvoltări în sistemul integrat de bibliotecă (ILR), inclusiv accesul electronic la documente. Una dintre cele mai actuale prezentări ale zilei a fost despre aplicarea practică a inteligenței artificiale în procesele de migrare a datelor, demonstrând modul în care IA poate scuti profesioniștii de fluxurile de lucru monotone sau poate îmbunătăți rezultatul.
Prezentările pot fi vizionate pe canalul YouTube FSZEK.
Masa rotundă
Tema discuției: „Sinteză în loc de căutare – Cum rescrie IA accesul la cunoaștere?” a fost dezbătută cu László Balázs (FSZEK), Zsolt Bánki (MNL), László Nemes (ELTE) și István Szekrényes (DH-LAB, DE). Punctul de plecare a fost faptulccă, fără un set de date structurat, AI este doar un instrument orb, astfel încât bazele de date și depozitele publice care pot fi considerate surse autentice sunt esențiale. Dar ce poate face ca o bază de date să fie o bază de cunoștințe flexibilă, cât de departe suntem de o schimbare semantică în anticamera AI, trebuie oare să transformăm cataloagele și colecțiile existente în baze de date semantice? AI ne-ar putea ajuta să economisim resurse umane și, în același timp, noua tehnologie ar putea chiar să analizeze diferite surse în timp real, în orice moment, astfel încât nici măcar nu am mai avea nevoie de un catalog național separat, ceea ce este, desigur, o extremă (BL).
S-a discutat despre faptul că standardul MARC este depășit, dar, în același timp, în prezent, nu există un standard mai bun și mai potrivit decât acesta. Dacă, totuși, AI efectuează transcrierea și îmbogățirea datelor din înregistrările MARC, am îndrăzni să lăsăm inteligența artificială să introducă automat aceste date în catalog, fără validarea umană? Și, în acest caz, ce se va întâmpla cu credibilitatea profesională? Scopul nu este ca bibliotecarul să devină un fel de inspector model, dar este dificil să se prevadă viitorul și modul în care se va schimba profesia, au considerat partenerii de discuție. Zsolt Bánki a subliniat că nu este sarcina colecțiilor publice să decidă fiecare problemă profesională și nici, de exemplu, să valideze rezultatele generate de AI, dar specialiștii ar trebui cel puțin să marcheze datele care provin din AI și să le adauge un nivel de încredere.
Vectorizarea bazelor de date a dus la RAG (Retrieval Augmented Generation), adică tehnologia de generare a răspunsurilor bazată pe surse, care este un fel de „lesă” pentru AI deoarece poate căuta răspunsuri numai în baza de cunoștințe pe care o furnizăm ca sursă, excluzând halucinațiile. Cu toate acestea, nu s-a afirmat în mod explicit că o combinație dintre bazele de date semantice și căutarea bazată pe vectori ar putea fi soluția, un fel de Sfânt Graal. Ceea ce s-a spus a fost că era de multă vreme necesar să se predea modelarea semantică în cursurile de biblioteconomie și tehnologia informației, pe lângă catalogare.
Avantajul tehnologiei RAG + AI este că păstrează autenticitatea; totuși, această tehnologie poate fi limitativă. Ar trebui colecțiile publice să-și construiască propriile modele lingvistice mici, antrenate pe date din depozite închise (cum ar fi proiectul de recunoaștere a scrierii de mână DH-LAB)? Sau mai degrabă ar trebui să cedăm colecțiile noastre structurate unui gigant tehnologic, dacă în schimb, de exemplu, cititorii și cercetătorii ar primi un motor de căutare perfect? Nu există un răspuns clar da/nu, ambele variante pot avea avantaje, dar s-a spus că fiecare instituție va trebui să ia o decizie clară în acest sens în viitorul apropiat.
Dacă abordăm subiectul din perspectiva utilizatorilor, întrebarea este dacă motoarele noastre de căutare se vor transforma. Conform unui „sondaj” improvizat, bazat pe public, ne îndreptăm spre o trecere de la câmpuri de căutare și filtre complexe la ferestre de chat simple. S-a spus că dezvoltarea dorită ar putea fi un fel de versiune hibridă, cu un asistent AI (BL), adică o soluție deja cunoscută de la Google, cu un rezumat generat de AI în primul rând și o listă tradițională de rezultate mai jos. Deci, este necesar să păstrăm căutarea tradițională după cuvinte cheie și să adăugăm o funcție de căutare de nouă generație, când cititorul sau cercetătorul poate vorbi cu baza de cunoștințe.
Cu toate acestea, în prezent, sunt lansate primele proiecte publice de AI care vizează procesarea și vizibilizarea colecțiilor și depozitelor, și nu neapărat satisfacerea nevoilor utilizatorului final. Colecțiile publice conservă patrimoniul cultural pentru viitor, iar rolul lor actual este de a-l transmite într-o formă și într-un mod care să poată fi interpretate de generațiile viitoare.
O întrebare din partea publicului a evidențiat, de asemenea, diferența de altitudine între generații: casetele de căutare sau ferestrele de chat, ambele declanșează căutări textuale, dar ce se întâmplă cu căutările vocale și imagistice? Pentru generația alfa, regăsirea informațiilor nu este neapărat un proces deliberat, ci mai degrabă o experiență multimodală. Deși tehnologia este disponibilă, provocarea constă mai degrabă în a aduce datele colecției într-un format „pregătit pentru vorbire”.
Prezentările și discuțiile din cadrul zilei profesionale evidențiază următorul aspect: colecțiile publice reprezintă o bază de date sigură și structurată (chiar și în formatul MARC, uneori depășit), pe care se poate construi un strat de căutare vectorial, bazat pe inteligență artificială, această combinație servind atât flexibilității bazelor de date, cât și confortului utilizatorului. Singura întrebare, având în vedere viteza cu care se perfecționează inteligența artificială, este despre ce vom vorbi dacă ne vom așeza la o masă rotundă în același mod peste 2 ani?
