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幫助用戶在海量信息中提高學術資源尋求效率是圖情領域一直關注的研究主題。從研究結果可以看出，目前傳統(tǒng)文獻數據庫ScienceDirect提供**文獻的關聯信息服務、Elsevier提供個性化推薦服務，新型學術平臺ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知識圖譜、語義分析、自然語言處理、機器學習等技術為用戶帶來智能檢索與智能推薦的新體驗。借力AIGC技術，面向學術用戶的閱讀尋求情境，圖書館可以從內容語義組織、多模態(tài)內容創(chuàng)建及數據資源建設3個方面創(chuàng)新質量學術資源服務模式。類似于20世紀80年代中期出現的標題新聞。提供智慧導讀價格信息

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(jié)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(tǒng)是傳統(tǒng)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(fā)以及元數據創(chuàng)建和轉換產生影響[32]。怎樣智慧導讀概況智慧導讀可以提供多種形式的學習資源，如視頻、音頻等。

基本原則及立體復合、開放共享等數據資源建設原則，分原生數據存儲模塊、中間數據存儲模塊、智慧數據存儲模塊構建數據存儲層。其中，原生數據存儲模塊分別構建業(yè)務場景數據庫以存儲用戶數據、情境數據、態(tài)勢數據；構建館藏資源庫以存儲文本、音頻、視頻、圖像等多模態(tài)數據資源；構建服務模型庫以存儲標準化、可重用的功能模型及服務方案；構建數智技術庫以存儲技術方案、應用模型、智能工具；構建設備狀態(tài)數據庫及日志數據庫以存儲架構運維相關軟硬件數據；構建元數據庫以存儲業(yè)務元數據、技術元數據、操作元數據。中間數據存儲模塊分別構建融合數據庫以存儲模態(tài)間關聯的融合數據；構建綜合信息庫以存儲由實體、事件、關系組合表示的結構化信息。智慧數據存儲模塊分別構建標簽庫以存儲涉及業(yè)務場景、館藏資源、數智技術等主題的多維度標簽；構建深度數據庫存儲以圖書館數智服務為主題劃分、充分發(fā)掘數據潛在價值、很大程度發(fā)揮智慧作用的深度數據；構建通用知識庫以存儲多行業(yè)領域適用的規(guī)則、事實、知識圖譜；構建領域知識庫以存儲服務特定業(yè)務場景的集成化知識。

面向復雜業(yè)務場景智能適配、虛實空間多渠道交互、多元主體協(xié)同創(chuàng)新的需求，遵循應用有機集成、平臺開放共享等原則構建人機交互層。人機交互層嵌入視角、觸角、語音、虛實融合等多感官交互模型，構建傳統(tǒng)交互終端以及以服務型機器人為的圖書館智能終端，提供具備泛在感知、全息交互、虛實共生特點的多維交互渠道；按照圖書館數智服務涉及的利益主體分類（主要分公眾、機構、館員），整合各數智服務模塊并利用應用接口及傳輸協(xié)議，建設快速響應用戶需求、靈活部署于交互終端的專業(yè)門戶，提供融合智慧數據全生命周期管理且覆蓋業(yè)務全流程的一站式功能及服務；依托圖書館數智服務能力模型將用戶需求與館內資源進行動態(tài)匹配分析，梳理出需求綜合識別、資源深度融合、服務智能供給等圖書館服務場景，提供精細契合各類業(yè)務場景的智能化人機交互方案。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]?；谘蹌幼粉櫤痛笳Z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]。根據讀者檢索時輸入的關鍵字，給出主題線索詞，為讀者提供發(fā)散性的思維導向。北京智慧導讀咨詢熱線

智慧導讀可以根據讀者的需求和興趣進行個性化推薦。提供智慧導讀價格信息

數據資源建設方面。學術平臺底層資源的數據化程度決定平臺的智慧化程度[45]。一方面，注重加強用戶學術閱讀行為數據的采集與挖掘，包括閱讀內容偏好、閱讀時長、閱讀場景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數據等，添加基本標簽、偏好標簽、會話標簽、情景標簽、互動標簽構建用戶實時動態(tài)畫像模型。另一方面，側重開發(fā)學術資源數據，包括細粒度內容資源、個性化閱讀資源庫、科研專題資料庫、課程文獻中心等，并做好與用戶閱讀行為數據的關聯建設。例如，面向教育數字化轉型的需求，山東大學圖書館構建學術數據服務平臺，打造學者—機構—成果關聯的數據資源[46]。以這些數據為基礎，AIGC技術嵌入后將會實現多模態(tài)數據關系映射、轉換及數據感知與挖掘分析。提供智慧導讀價格信息