2026 法鼓數典專案春季成果發表會，已於 5 月 20 日下午圓滿落幕。該場盛會計有近 90 位參與者共襄盛舉，相約線上雲端，一齊聚焦佛教文獻數位化及人工智慧的最新應用成果。
（一）跨譯本視野下的《解深密經》──資料庫建構與文本研究
首度面世的《解深密經》資料庫，是「唯識典籍數位資料庫」的第五塊計畫拼圖。發表人法鼓文理學院蔡伯郎教授表示，本資料庫收錄了《解深密經》的四種漢譯本、一種藏譯本，並加入古德注疏及文本譯詞對應、藏文字詞解析等參考資源。透過更整全的文獻資料，及更便利的對讀系統，期使裨益讀者們能更深入理解這部唯識學派的重要經典。
未來，本資料庫將提供 DOCX 檔下載與編輯服務，並廣納專業意見，針對既有文獻資料做更精確的修訂與擴充解釋。本場尾聲，蔡老師並邀請大家一同參與線上剪綵儀式，在溫馨、愉快的氣氛中結束本場次發表內容。
（二）早期佛教文獻學之數位平台：安止天《俱舍論註雜錄》經典引文資料庫
藏譯佛典安止天《俱舍論註雜錄》，收錄有五百餘筆《阿含》引文，此諸經文的梵本已部分甚至完全佚失，是以該作被認為是重構《阿含》經文的重要文獻。
發表人德圓法師說明，本資料庫的核心功能計有三項：（一）「614 筆引文資料庫」，提供該作所引《阿含》經文的完整資料。（二）「平行文本索引」，提供《俱舍論》梵、藏本，相關《阿含》巴利、漢譯等多種平行文本的對照。（三）「藏經對勘全文」，提供該作六個藏經版本的對勘及頁碼行號等出處資訊。
本資料庫亦收錄《稱友疏》的相關段落，並整合本庄良文日譯本等重要文獻，並建置《阿含》經文與 CBETA Online 頁面快速連結的功能，裨便讀者瀏覽、查詢。
另外，計畫團隊也照顧到數位工具的應用，首先善用 Dharmamitra 的翻譯功能，結合大型語言模型的操作，將可以大幅縮短獨立探索的時間，快速獲取相關背景資料，及各經論間的互文參照檢索資訊。
團隊並將資料庫所提供的完整標記文本，結合 Obsidian、Claude Code 等數位筆記及人工智慧工具，建立引文與經論之關聯圖譜。透過知識圖譜的建立，我們即可透過觀察核心結點網絡，清楚掌握《俱舍論》的核心教義觀念，即其與《阿含》關聯的知識體系。
未來資料庫將持續更新更多的相關研究成果，並開放 TEI 標記之 XML 原始檔，以擴展研究運用。
（三）從詞典到知識：利用大型語言模型建構佛教知識圖譜
本場發表人王昱鈞教授解釋，「知識圖譜」是將知識以結構化的關聯形式表達，其核心為「實體—關係—實體」（Entity-Relation-Entity）組成的「三元結構」。這種將知識實體化的實踐，可以提供機器可計算、結構化的語意結構，進而支援進一步的理解與搜尋。
而面對佛教文本所具備的多層次語義結構，知識圖譜除了可以幫助將知識以結構化的方式保存外，也具備可視化的特徵，更重要的是，將促進佛教體系內，如經、史、疏、傳之間，跨文本間的推理功能。影響所及，將有助於學術研究、數位人文工具實踐、人工智慧應用等多項層面。
而因應知識圖譜建構的高門檻，詞典所具備的「詞條名稱」（實體）、「詞條定義」（語意內容），則適巧提
供了建立知識圖譜所需的重要材料。團隊透過將多部詞典的「義象合併」、「摘要與與改寫」、「義項語義分類」、「關係擷取與驗證」，再經由「S-P-O 三元組擷取」，最終「取得實體連結」六項步驟，建構佛教知識圖譜的新途徑。
（四）金剛經論註疏對讀系統——數位工具與佛典詮釋的新對話
金剛經多語經論注疏資料庫 屬於江味農居士紀念網站計畫的一環。發表者江味農專案資訊工程師賴思頻表示，本資料庫依江味農居士所著《金剛經講義》中的〈科判〉為架構，串聯彙整異地、異時、多語的《金剛經》經論注疏之作。綜觀其成果，目前共收錄有 20 部文本、跨越 3 種文本語言、4 種文本類型；並持續累積收錄文獻中。
核心功能方面：透過（一）「多版本經文同步對讀」，整合原先散落於不同平台的《金剛經》注疏文本，同時有效解決傳統紙本時代，難以同時對讀諸本的窘境；倚重（二）「科判的視覺化導引」，引領使用者一方面藉由〈科判〉之作，綱舉目張地把握諸本經論注疏的要義與異同處，同時打造視覺化、可互動的數位呈現。
另，資料庫網站又有六項輔助功能，分別為：（一）各文本的「目錄結構」，利於快速點閱、瀏覽；（二）持續建置中的「Metadata 清單」，以提供更豐富，劃一的後分類資料成果；（三）一鍵「引用複製」；（四）「全文與科判檢索」，能就著科判及當前頁面上的文本資料，進行全文檢索；（五）「顯示設定」，調整若干功能細節；（六）指定想閱讀的文本，並一鍵「分享連結」。
未來在內容上，將持續擴充收錄文本，也會嘗試把科判對讀的這套架構，延伸至其他經典，發展通用經典的閱讀架構。網站服務方面，則會朝個人化的功能發展，與導入 AI 智能技術，提升讀者的使用體驗。
（五）從關鍵詞到語意：CBETA 搜尋功能的演化與發展
本場次發表人為法鼓文理學院圖書資訊館館長，同時也是 CBETA 執行長的洪振洲教授。在進入正式主題發表前，洪教授快速盤點了去年至今年，CBETA 所新增的各項重要功能：包含使用者敲碗已久的（1）DOCX 文件格式下載功能；（2）整合 Dharmamitra AI 翻譯服務、（3）語意搜尋的開發，協助讀者突破語言、語意的隔閡，更快找到欲尋找的佛典文本；（4）新推出 版本修訂歷史查詢 網站，詳述佛典修的依據與原因，以昭公信。
此次發表主題，則聚焦於「搜尋」一事。
眾所周知，全文搜尋是一種基礎且必要的功能。CBETA 自 1998 年推出單機版起，即照顧到這項使用需求，在至今仍持續更新的單機版中，我們依舊可以善用全文搜尋的功能，以少於 0.1 秒的搜尋速度，快速過濾、篩選出自己想要尋找的資料。
然而，面對層疊積累、數量龐大的佛典文獻，僅依關鍵字搜尋是有其侷限的。實務上至少會有以下的四大挑戰。
（1）「一詞多義遇上海量文本」，將導致搜尋結果暴增，無法聚焦特定範圍的搜尋成果；（2）「字形的變異」、（3）「詞語變化」，各種不同的譯名、專有名詞的差異，將導致使用者被阻隔於文字、語詞的關卡；（4）「關鍵字的隔閡」，直觀、一般日常語境下的關鍵字，往往與佛教體系內的用語不同，會造成義理層面的搜尋困難。
而 CBETA 持續更新後所完備的搜尋功能，正是為了對治了這些不同的痛點而應運而生。
其實踐方式如下：首先，CBETA Online 顯示搜尋結果時，會同時呈現上下文，亦即「以 KWIC (Keyword in Context) 方式呈現」。此外，讀者可依不同的「後分類」進行搜尋過濾，並顯示搜尋結果在這些類別的分布，如此能消除（1）「一詞多義遇上海量文本」的使用窘境。
而 CBETA Online 的「異體字建議」功能，是在搜尋之際，以系統自動偵測並顯示搜尋欄內的可能異體字，進行替代與顯示相關搜尋建議，幫助使用者跨越（2）「字形的變異」關卡；而系統借助 Smith-Waterman 演算法所推出的「相似段落查詢」功能，則能有效解決（3）「詞語變化」的困難。
最後，團隊使用大語言模型，以「意義比對」為基礎，協助使用者穿越關鍵字的屏障，直接找到佛典中的意義段落，此即「語意搜尋功能」。藉此打破（4）「關鍵字的隔閡」，探驪得珠。
在未來的發展方面，由於執行「語意搜尋功能」會花費較多的查詢時間，以及伴隨而來的金額支出，故如何降低使用外部大型語言模型的成本，將是一項重要目標；同時，CBETA 也計畫探索更進階的架構，如推理模型（Reasoning Models），以促進其回答品質的上升。
（六）從鸚鵡到鏡子——一場讓 AI 照見本來記憶的佛典大考
在人工智慧工具高度普及的此刻，「有事問 AI」似乎成了多數人的日常。然而，究竟現在市面上常見的人工智慧工具，如 ChatGPT、Claude 等，對佛典的掌握度，是否有隨著一代代的模型更新而提高，從而避免幻覺呢？而經典的「常用」與否，是否會影響 AI 答題的表現呢？研究團隊即懷抱著這樣問題意識，開啟「一場讓 AI 照見本來記憶的佛典大考」。
本場發表人法鼓文理學院數位典藏組專案助理吳怡輝表示，團隊設計了一套具有多層次架構的 佛典知識評測資料集BK-EVAL (Buddhist Canon Knowledge Evaluation Dataset) ，此中包含「四種經典類別」（「常見核心經典」、「日常修行經典」、「法會儀軌經典」、「少用經典」，每類選錄 10 部代表經典），再加上「三個認知層級問題」（「經典基本資料」、「經文摘要」、「全文內容」），共計 520 道題型，進行測試。過程中，並要求 LLM 在不得引用外部資源（如網路、資料庫、API）的情形下，使用「模型內建的參數記憶」來回答資料集內的問題。
評估對象方面，相較於去年 DADH 2025 時，僅使用 GPT、Claude 等共計 6 種模型，本次春季發表會則使用了目前線上最新的模型，外加新增 Qwen3.5-35B-A3B、Gemma-4-E4B-it，總共 11 種模型。
根據這兩次的測試，團隊發現幾項值得注意之處：首先，LLM 對佛典的記憶可謂與日俱增，關於常見經典的摘要與背景的回答，應該可信。其次，問答若牽涉經典全文內容，最好採用旗艦型 LLM，其來源若為常見經典，也會較為可信。而 LLM 在摘要項目回答得最好，推測原因都跟所提供的資訊較多有關。
團隊未來預計會再增加罕用經典測試項目，繼續測驗 LLM 的邊界。
以上就是本次 2026 法鼓數典專案春季成果發表會 所有發表場次的會議內容簡述。發表結束後，與會聽眾又針對進一步的細節內容提出了許多問題，討論非常熱烈，當日直到下午五點才圓滿結束。歡迎無論是想補課，或是複習會議內容的好朋友們，歡迎點閱 DILA 在 YOUTUBE 頻道的 完整錄影 喔！
