天津
“沧海拾贝语言模型”上线，推动贝类知识服务迈向智能化
近日，大连海洋大学校长杜明教授团队在贝类研究智能化服务方面取得新突破，开发构建了面向贝类专业知识问答的智能体——“沧海拾贝语言模型”[http://shellfishing.zlservice.com:15321]。该系统以贝类领域专业文献为基础，整合贝类领域书籍、文章、专利等知识来源，融合向量数据库和大语言模型等技术，实现贝类知识的高效检索、精准匹配与智能回答，为贝类科研、教学、科普和产业服务提供了全新的数字化工具。
面向贝类专业知识的智能问答体
“沧海拾贝语言模型”围绕贝类研究文献数量庞大、知识分散、检索效率不高等痛点而开发。系统采用“数据预处理——向量化建库——多路召回——推理生成——结果校验”的技术路线：一方面，利用高效识别技术完成多类型文献内容提取、分类与清洗；另一方面，借助向量数据库与嵌入模型完成知识结构化表示，并通过语义检索、物种名匹配、关键词倒排索引等方式实现多路并行召回。在回答生成阶段，系统结合大模型推理能力，对检索结果进行整合梳理，并通过一致性校验、文献溯源标注和不确定性表达等机制提升回答的专业性与可靠性。
图1“沧海拾贝语言模型”界面示意图
让贝类知识从“被动检索”
走向“主动问答”
与通用型问答系统不同，本模型突出贝类领域边界和专业服务定位。系统首先对用户提问进行意图识别，判断问题是否属于贝类相关领域；对于贝类专业问题，自动提取物种名称、地理信息、年代范围和特征关键词，并调用文献知识库进行多路检索；对于非贝类问题，则以规范、温和的话术提示服务范围，避免超出知识边界的泛化回答。这一设计有助于提高系统回答的准确性、可追溯性和学术可信度，也使贝类知识服务更加直观、便捷和高效。
深耕贝类蛋白肽与风味产品研究
这一最新突破建立在团队长期深耕贝类研究的基础之上。近年来，杜明教授团队围绕牡蛎、扇贝、贻贝、杂色蛤等贝类原料的蛋白质与生物活性肽开展了系统研究，在骨健康、肠道健康、抗血栓、抗疲劳、养颜美容等不同功能活性方向取得了一系列研究成果。其中，抗血栓活性研究重点关注贝类活性肽对凝血酶活性的抑制作用，通过减少纤维蛋白形成、减弱血栓生成过程发挥功能；成骨活性研究聚焦成骨细胞增殖分化、骨形成增强与骨代谢改善；抗疲劳研究则围绕抗氧化、能量代谢调控、ATP生成和乳酸积累降低等路径展开。
同时，团队还面向不同贝类资源开展风味品质与产品开发研究，围绕贝类风味肽、氨基酸、核苷酸及其协同呈味规律，推动贝类资源从传统营养价值挖掘向功能因子解析、风味品质提升和高值化利用延伸。团队2025年11月出版了英文专著《Bioactive Proteins and Peptides from Marine Shellfish》（《海洋贝类蛋白与生物活性肽》），该著作系统阐述了海洋贝类蛋白与活性肽在组成特征、制备鉴定、功能评价与应用开发等方面的科学与技术，得到业内的一致好评。
图 2 贝类蛋白肽专著与团队其他生物活性及应用研究
成果图
服务科研、教学、科普
与产业创新
从贝类活性成分研究到智能知识平台建设，团队持续推动贝类科学研究与人工智能技术深度融合。“沧海拾贝语言模型”的构建，不仅是团队贝类研究成果数字化转化的重要体现，也为海洋生物资源研究提供了新的知识组织和服务模式。
未来团队将进一步完善贝类知识库建设，持续优化智能问答能力，拓展其在科研服务、教学支撑、科普传播和产业应用中的使用场景，为海洋生物资源高质量开发利用和贝类产业创新发展提供更加有力的科技支撑。
从浩瀚文献中拾取知识之贝
以人工智能助力海洋科研创新
信息来源：大连海洋大学。
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