【摘要】文章聚焦大语言模型时代图书馆知识服务现状，以家谱知识内容为实验对象，探索融合ReAct模式的图书馆大语言模型知识服务系统构建路径。实验通过将RDF数据转化为自然语言文本构建数据集，运用ReAct模式推动大语言模型执行数据查询、多语种查询、资源检索、资源推荐和资源解读等任务，展现融合ReAct模式下大语言模型在自然语言处理和上下文理解方面的能力，实验也揭示了包括多语种问题理解上的挑战、模糊查询结果一致性、背景知识补充方面的改进空间等问题。文章对大语言模型时代图书馆知识服务的创新发展提出新视角，通过整合ReAct模式下智能系统的推理和行动能力，探索图书馆提升知识服务效能和个性化服务的新模式。