互聯網智慧導讀

美國開放人工智能研究中心(ＯｐｅｎＡＩ)發(fā)布的大型語言生成模型ＣｈａｔＧＰＴ迅速成為全球的焦點,ＣｈａｔＧＰＴ將人機對話推向全新的高度,其強大功能和火爆熱度將ＡＩＧＣ推向令人矚目的位置。騰訊研究院發(fā)布的?２０２３年ＡＩＧＣ發(fā)展趨勢報告?顯示,ＡＩＧＣ技術有望成為新型內容生產基礎設施,能夠塑造數字內容生產與交互新范式,持續(xù)推進數字文化產業(yè)創(chuàng)新。ＡＩＧＣ技術能夠基于人工智能算法和海量訓練數據,通過模型的學習和優(yōu)化,自動生成文本、圖像、音頻和視頻等形式的數字內容,為用戶提供更加個性化、智能化的服務。因此,研究ＡＩＧＣ在高校圖書館智慧服務中的應用具有重要的理論價值和實踐意義。智慧導讀可以提供多種形式的輔助閱讀，如注釋、翻譯等?；ヂ摼W智慧導讀

智慧導讀面向內外部資源及線上線下資源統(tǒng)一整合、多模態(tài)數據有效存儲、數據資源多向調用的需求，遵循數據庫設計塊、智能設施模塊構建基礎設施層。其中，服務器設施模塊敏捷部署各類適用于圖書館數智服務的軟硬件，提供資源并發(fā)計算及服務及時響應能力。網絡設施模塊通過實現圖書館內部鏈接及外部跨連的必要通信設備，滿足數據高速傳輸、安全有效保障的網絡服務需要。智能設施模塊綜合應用智能感知、智能管理、智能服務三類設備，構建覆蓋多維交互渠道、提供多類功能的智能設備集群，進而支撐圖書館業(yè)務場景精細感知、巨量復雜資源動態(tài)調度、智能服務跨域互融。互聯網智慧導讀近年來人工智能生成內容（AI-Generated Content，AIGC）技術實現突破性發(fā)展，逐漸成為 AI 發(fā) 展的關鍵分支。

智慧導讀面向用戶需求綜合感知、內外部資源高效整合、情報業(yè)務數智賦能的需求，聚焦圖書館高度智能化服務，遵循服務泛在化、服務協同化等原則，分場景感知服務模塊、資源整合服務模塊、情報智能服務模塊構建數智服務層。其中，場景感知服務模塊通過智慧數據提供用戶潛在需求挖掘、圖書館內外部環(huán)境識別、大數據關聯分析及決策結果預測等能力，實現基本需求及深層需求的多維感知、服務過程的全域感知、服務結果的發(fā)展態(tài)勢感知，由此提供圖書館各類業(yè)務場景下業(yè)務主體、業(yè)務環(huán)境、業(yè)務流程、業(yè)務規(guī)則、業(yè)務結果等全要素的識別、分析、預測服務。資源整合服務模塊針對圖書館內紙質文獻、電子圖書等多模態(tài)資源，依托智慧數據動態(tài)管控業(yè)務運維關鍵要素狀態(tài)，助力資源、技術、主體等要素間高效整合并充分發(fā)揮其協同效應，進而智能化實現包括識別建設、加工處理、調度分配、評價反饋、更新維護的全流程資源整合服務。情報智能服務模塊融合智慧數據實現多源異構數據規(guī)范組織及有效優(yōu)化，嵌入各類情報功能模型及數智技術應用模型提高服務質量并延伸服務邊界，從而提供滿足多主體的數據供給及協同創(chuàng)新需要的多元分層情報智能服務。

智慧閱讀服務內容方面的研究覆蓋讀物供給智慧化、輔助閱讀智慧化和閱讀推廣智慧化等主題。有關讀物供給智慧化的研究包括移動讀物供給[9]、虛擬現實讀物供給[10-11]及個性化閱讀推薦[12-13]等方面，讀物涉及文本、視頻、音頻、圖像、數據等多種形式，如視聽閱讀內容[14]、有聲讀物[15]、歷史人物數據[16]、在線可視化數據[17]等。輔助閱讀智慧化研究方面，K.LO等探討“人工智能和人機交互的***進展能否為智能、交互式和可訪問的閱讀界面提供動力”[18]。基于眼動追蹤和大語言模型技術的智能AI閱讀助手SARA通過實時提供個性化幫助來增強閱讀體驗[19]。同時，對支持閱讀過程的新技術平臺需求正在增長[18]。有關閱讀推廣智慧化的研究包含服務流程[20]、模式框架及實踐[21]等方面。另外，少數學者調查高校圖書館智能服務水平并分析阻礙因素[22]。智慧導讀可以幫助讀者更好地理解文化背景和歷史背景。

沉浸式智慧閱讀是指將虛擬現實、增強現實、自然語言處理、機器學習等技術與傳統(tǒng)閱讀相結合，創(chuàng)造出一種更加豐富、生動、互動的閱讀體驗。在實踐應用上具備三個優(yōu)勢：（1）通過語音合成技術將文本轉化為語音，并加入情感色彩和語音音調的調節(jié)，引起讀者情感共鳴，深入理解作者意圖；（2）通過增強現實和虛擬現實技術，將文本呈現在更加真實、立體的場景中，增強閱讀的體驗感和可視化效果；（3）根據讀者的個性化需求和興趣，提供更加智能化的閱讀體驗，例如推薦相似主題、翻譯、注釋、詞匯擴展等。隨著計算機技術的迅猛發(fā)展，使得人們對信息的處理、存儲、查詢、利用等有了新的要求。怎樣智慧導讀聯系方式

上海半坡的數字圖書館可以提供給讀者個性化閱讀和文獻知識推薦服務。互聯網智慧導讀

智慧導讀依賴于大數據和機器學習技術，它通過對用戶閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數據進行深度分析和挖掘，為用戶推薦個性化的閱讀內容。這種方式實現了對用戶數據的自動化處理和高效利用。而傳統(tǒng)的書籍推薦方式往往基于編輯或銷售人員的經驗判斷、**或**榜單等，這種方式雖然有其合理性，但可能缺乏足夠的個性化和精細性。智慧導讀通過機器學習和算法優(yōu)化，能夠持續(xù)學習和適應用戶的閱讀行為變化，從而提供越來越精細的推薦。而傳統(tǒng)的推薦方式可能因為主觀因素或信息更新的滯后，其推薦精細度可能受到限制。推薦范圍和實時性：智慧導讀可以涵蓋海量的書籍資源，并根據實時數據更新推薦內容，使得用戶能夠接觸到更多元、更及時的閱讀選擇。傳統(tǒng)的推薦方式則可能受限于推薦源的數量和更新速度，無法提供如此***和及時的推薦。互聯網智慧導讀