参考智慧导读一体化

在强大的计算能力和海量数据支撑下，当前AIGC技术的内容创作效率已经超越人类。例如，在传统的公共图书馆绘画活动中，参与者创作一个复杂作品往往需要数小时，而通过使用绘图应用，参与者*需输入提示文本，不到一分钟便能生成一张精美的作品草图。展望未来，在AIGC技术的辅助下，内容创作相关行业的生产效率必将得到更加的提升。尽管AIGC技术带来了诸多便利，但公共图书馆从业人员也应认识到在其研发和应用过程中面临的诸多挑战。。引导书友去听书，这就是读书群每周领读一本书的意义。参考智慧导读一体化

智慧导读面向内外部资源及线上线下资源统一整合、多模态数据有效存储、数据资源多向调用的需求，遵循数据库设计块、智能设施模块构建基础设施层。其中，服务器设施模块敏捷部署各类适用于图书馆数智服务的软硬件，提供资源并发计算及服务及时响应能力。网络设施模块通过实现图书馆内部链接及外部跨连的必要通信设备，满足数据高速传输、安全有效保障的网络服务需要。智能设施模块综合应用智能感知、智能管理、智能服务三类设备，构建覆盖多维交互渠道、提供多类功能的智能设备集群，进而支撑图书馆业务场景精细感知、巨量复杂资源动态调度、智能服务跨域互融。参考智慧导读一体化智慧图书馆作为图书馆事业发展的新阶段，其建设和发展始终以知识服务为目标。

在技术迅速更迭下，国内外学者积极探索AIGC融入图书馆服务的应用场景。陆伟等探讨以ChatGPT为**的大语言模型对信息资源建设、信息组织与检索、信息治理等方面的影响[28]。赵杨等构建融合AIGC技术的智慧图书馆体系框架[29]，储节旺等从服务方式、服务内容、服务效果等三个方面分析AIGC对智慧图书馆服务的冲击[30]。国外有学者指出基于ChatGPT的聊天机器人系统是传统的基于知识库的聊天机器人的可行替代方案[31]，同时AI聊天机器人可能会对参考咨询实践、馆藏开发以及元数据创建和转换产生影响[32]。

个性化阅读推荐系统的设计始于高效且精确的数据采集、处理与分析。在智慧图书馆中，用户每天进行搜索、阅读和下载等互动行为均会产生大量数据。以大型智慧图书馆为例，其每月会新增数千份电子书和期刊，且数百万用户的日常活动会生成海量数据记录，包括搜索查询、点击和下载等行为数据。这些数据是设计个性化阅读推荐系统的基础，需要收集和处理，以便后续进行分析和应用。数据采集必须***覆盖用户数据，包括用户的注册信息、借阅记录、阅读习惯，以及用户与智慧图书馆资源的交互方式等。依托上述数据，个性化阅读推荐系统可掌握用户的基本兴趣和偏好，鉴别用户潜在的兴趣领域和行为模式，从而为推荐给予数据方面的支持。其基于实时搜索结果的知识层面的语义概念专指、聚类、发散、显性、隐性及其多维度的关联揭示等功能特色。

图书馆数智服务是智慧图书馆的**业务，亦是图书馆智能服务的前沿热点。图书馆数智服务的相关理论研究尚少，主要研究智能服务的模式应用、技术融合、体系构建、系统及平台搭建，而数智服务的定义、特征等内涵研究匮乏。智慧数据是数据科学的前沿概念，亦是数智时代数据资源的高级组织形式。智慧数据的现有研究主要研究其定义及特征，聚焦情报学领域研究智慧数据服务模式、体系。智慧数据内涵多样但尚未统一，有研究将其分为价值、结构、过程三类视角，其中过程视角下智慧数据由演化路径形成的观点被***接受。信息技术是阅读服务创新的驱动力，AIGC 技术势必将驱动阅读服务的变革，促进智慧图书馆的服务创新。参考智慧导读一体化

上海半坡的数字图书馆可以提供给读者个性化阅读和文献知识推荐服务。参考智慧导读一体化

智慧阅读虽被预设为数字阅读的高级形态，但其实现面临多重挑战。比如：数字媒介文本具有链接、分叉选择、非顺序等特性，读者阅读时需要采用与印刷时代迥然不同的阅读方式，因此，略读、跳读、信息检索式、瞬时性反馈阅读成为当下阅读的主流；认知神经科学研究发现，跳读导致前额叶皮层***减弱、长时记忆编码效率降低，人类元认知能力面临衰退的风险［10］；数字时代的电子阅读进一步剥夺作者对文本意义阐释的权利，文本的网状结构使得“它有上千个进出口，读者可以从这些通道进进出出，作出自己的理解和解释”［11］，这使得读者的主体性被算法逻辑主导，超链接架构带来的游牧式阅读使得人类的认知面临无根的困境。参考智慧导读一体化