可采用四种技术路径：一、多模态大模型识别+提示工程；二、文博微调模型定向输出；三、结构化元数据模板批量生成；四、人机协同校验嵌入生成链路，兼顾学术性、通俗性与叙事节奏。
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如果您希望为博物馆展品自动生成专业、准确且富有感染力的解说词，但缺乏文博专业知识或撰写时间，则可能是由于解说内容需兼顾学术性、通俗性与叙事节奏。以下是实现该目标的多种技术路径：
一、调用多模态大模型识别+提示工程生成
该方法依托视觉理解与语言生成协同能力，先由AI识别展品图像中的器型、纹饰、材质等关键特征，再结合预设提示词模板输出结构化解说词。其核心在于将文物图像信息精准转化为可解释的语言要素。
1、使用支持图像输入的大模型（如商汤日日新、Qwen-VL），上传展品高清图；
2、在提示词中明确限定输出格式：“请以博物馆讲解员口吻，分三部分作答：第一，简述文物名称、年代与出土地；第二，描述其工艺特征与视觉亮点；第三，点明其在历史脉络中的独特意义。每部分不超过80字。”；
3、对生成结果中涉及断代、窑口、纹样定名等专业表述，必须核对《中国陶瓷史》《敦煌石窟艺术全集》等权威出版物原文。
二、接入文博领域微调模型进行定向输出
该方法利用已注入大量考古报告、展览图录、馆藏档案的垂直模型，能规避通用大模型在文物定名、分期、功能解读上的常见谬误，显著提升术语准确性与语境适配度。
1、选择已完成文物知识注入的模型服务，例如“山海璇玑”或“敦煌AI问客”后台API；
2、输入展品编号或标准著录名称（如“明孝端皇后九龙九凤冠”），不依赖图像；
3、设置输出参数为“面向青少年观众”，系统将自动替换“累丝”“点翠”等术语为“用金丝弯成细小花纹”“用蓝色鸟羽贴饰表面”等具象表达；
4、所有生成内容须标注数据溯源路径，例如“依据故宫博物院2024年《明代后妃首饰图典》第73页线描图比对确认”。
三、基于结构化元数据模板批量生成
该方法适用于馆藏量大、已有数字化建档基础的机构，通过将文物基础信息填入标准化字段，驱动规则引擎合成自然语言解说词，确保批次间风格统一、事实闭环。
1、整理每件展品的元数据表，至少包含：名称、时代、材质、尺寸、出土地、收藏号、关键词（如“青花”“缠枝莲”“永乐官窑”）；
2、在模板中设定句式逻辑：“这是一件【时代】【材质】制成的【名称】，高【尺寸】厘米，于【出土地】出土，现藏于【收藏号】。其【关键词】特征表明……”；
3、用正则表达式匹配关键词库，自动触发对应知识块（如匹配到“永乐官窑”即插入“胎体细腻、釉面肥润、青花发色浓艳”等固定描述）；
4、所有尺寸单位必须统一为厘米，朝代表述须采用“明永乐”而非“明朝永乐年间”等非规范简称。
四、人机协同校验流程嵌入生成链路
该方法将人工审核节点前置至AI输出环节，通过设置强约束条件迫使模型在生成过程中自我验证关键事实，降低后期返工率。
1、在提示词中加入校验指令：“若提及‘伊朗15世纪《牡丹纹盘》’，必须同步输出其与明代永乐青花牡丹纹盘的三项区分依据，并标注来源为上海浦东美术馆展陈说明第4.2条”；
2、启用模型的“思维链”模式，要求其先列出推理步骤再给出最终解说词；
3、对每段生成文本，系统自动标亮所有含年代、地名、工艺术语的句子；
4、标亮句中任一信息未在指定知识库中找到交叉印证时，整段解说词将被标记为‘待复核’并暂停发布。
