智慧導讀一體化

在技術迅速更迭下，國內外學者積極探索AIGC融入圖書館服務的應用場景。陸偉等探討以ChatGPT為**的大語言模型對信息資源建設、信息組織與檢索、信息治理等方面的影響[28]。趙楊等構建融合AIGC技術的智慧圖書館體系框架[29]，儲節旺等從服務方式、服務內容、服務效果等三個方面分析AIGC對智慧圖書館服務的沖擊[30]。國外有學者指出基于ChatGPT的聊天機器人系統是傳統的基于知識庫的聊天機器人的可行替代方案[31]，同時AI聊天機器人可能會對參考咨詢實踐、館藏開發以及元數據創建和轉換產生影響[32]。信息社會快速發展下，教育領域的傳統學習方式 和圖書館服務模式面臨挑戰與機遇。智慧導讀一體化

智慧圖書館可根據現實需求選擇恰當的推薦算法，且按照用戶反饋開展算法優化，保障推薦的精細行業交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統迭代是個性化閱讀推薦系統持續改進的關鍵。個性化閱讀推薦系統必須不斷收集用戶對推薦結果的反饋，對點擊率、借閱率、閱讀時長等相關數據進行分析，即刻調整推薦策略。同時，采用機器學習技術，個性化閱讀推薦系統可不斷修正推薦模型，逐步提高推薦的精細度與個性化水平。通過上述流程，智慧圖書館可設計出更加***的個性化閱讀推薦系統，給予用戶更加個性化的閱讀推薦服務，幫助用戶更高效地獲取感興趣的書籍及資源，進而提高用戶體驗以及智慧圖書館的服務水平[5]。天津智慧導讀收費套餐類似于20世紀80年代中期出現的標題新聞。

智慧閱讀作為一個學術概念，尚未形成定論。現有研究大多由數字時代閱讀主體的特征和需求出發，延伸到生產工具和生產過程的智慧化。有學者認為智慧閱讀關聯讀者多維、動態、非線性、差異化的閱讀需求，其實現需要借助大數據、人工智能、機器學習、語義出版等工具技術，以及結構化組織、細粒度加工、深度關聯、要素增補等數據流程［4］。智慧閱讀的初步應用主要在圖書館，有學者認為圖書館的智慧化程度取決于其借助大數據提供個性化服務的能力［5］，有學者關注通過數據分析、數據挖掘、情景感知來實現圖書館的智慧推薦［6］；有學者認為智慧閱讀的實現需要結合讀者信息（瀏覽信息、檢索信息、收藏信息、訂閱信息）和資源使用記錄（借閱記錄、閱讀記錄、文獻訂閱、文獻評價）進行資源的智慧推薦［7］。有學者指出機器算法從內容、情境、服務等三方面增強移動用戶的智慧體驗效果［8］，有學者將智慧閱讀關聯閱讀情緒和感受，認為數字出版敘事朝著動態、多元且充滿創意的敘事邏輯發展，使得讀者在認知和情感上更具沉浸感［9］。

智慧導讀面向平臺運行長期穩定、數智服務有序供給、數據資源價值充分釋放的需求，遵循制定體系化、應用適用性等原則，分架構運維管理模塊、平臺服務管理模塊、智慧數據管理模塊、館藏資源管理模塊構建標準規范層。其中，架構運維管理模塊專注整體架構及局部模塊的規范運行及持續維護，利用業務運行、技術選型、設施部署等標準規范支撐架構日常運營，提供災備恢復標準規范保障各方主體利益，采用架構更新標準規范動態適應圖書館內外部環境變化。平臺服務管理模塊聚焦圖書館數智服務全節點管理，提供主體協同、場景交互、服務管控等環節的標準規范，高效滿足圖書館數智服務、深層級需要。智慧數據管理模塊有機嵌入數據治理體系，從標準管理、質量管理、安全管理、元數據管理、生命周期管理等維度，深度助力智慧數據流通轉化并及時響應數據需求。館藏資源管理模塊結合圖書館館藏資源復雜特性，融合保障各類資源有效組織及覆蓋資源全生命周期管控的標準規范，支持館藏資源的內部調用及跨應用、跨平臺的資源開放共享。而該平臺提供一體化的服務，有參考咨詢服務、交流互動服務等，讀者可以在自主平臺上享受自助便捷化服務。

智慧數據源于大數據且是大數據的組成部分，具體是利用數智技術有效處理、分析海量多源異構的大型數據集，產生呈現多模態、多粒度、強操作性、精確性、高價值等特征的多源融合數據（即智慧數據），智慧數據經數據消費后與其他多源異構數據共同構成大數據，隨著領域應用深化與數智技術發展實現智慧數據迭代。智慧數據由動態化的流通轉化過程形成，首先是通過數據采集環節獲取由各領域業務活動產生的多源異構、價值密度低的原生數據，其次通過原生數據處理環節產生具備可解釋性、開放性、相關性的中間數據，通過中間數據分析環節產生可推理、情境化的智慧數據。智慧數據用于智能完成具體業務領域下的特定任務，具體是將適配各業務場景的多維度標簽、目錄體系嵌入數智技術賦能的業務流程，智能感知業務需求后動態調用智慧數據以提供規律揭示、問題推理、循證溯源、趨勢預測等智能服務，由此實現智慧數據專業化、垂直化的領域精細應用。所謂智慧，包括兩個層面：一是人的上升到思維方法意義上的理性的狡黠，它是人認識事物的特殊眼光和視角。信息智慧導讀平臺

信息技術是閱讀服務創新的驅動力，AIGC 技術勢必將驅動閱讀服務的變革，促進智慧圖書館的服務創新。智慧導讀一體化

AI在智慧圖書館中的應用主要體現在信息檢索和文本分析兩大領域，能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗。在信息檢索領域以智能搜索引擎為例，數據顯示，用戶在使用這些工具時，搜索關鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因為智能搜索引擎能夠更準確地理解用戶的查詢意圖，并提供相關的搜索結果。在文本分析領域，AI能夠處理和分析海量文本數據，從中提取出有價值的信息。這對智慧圖書館尤為重要，因為全球存在數十億份電子文獻需要高效管理。利用AI，智慧圖書館可以自動化完成文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要生成，從而提升數字文獻的管理效率，優化資源整理流程。采用AI，智慧圖書館可實現文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要自動生成等功能，從而極大提升了數字文獻管理效率。采用自然語言處理（NLP）與機器學習算法，智慧圖書館能自動識別、整理大量文獻資源，精細為每篇文獻分派類別標簽，并提取出**關鍵詞及主題要點，不僅削減了人工整理的時間成本，還減少了人為方面的錯誤，提升了文獻分類的精細度；智慧圖書館可以生成簡要的文獻摘要，使用戶得以迅速了解每篇文獻的**要義，便于高效、迅速地從海量資源中篩選出滿足自己需求的文獻。智慧導讀一體化