AI在智慧圖書館中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在信息檢索和文本分析兩大領(lǐng)域,，能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗(yàn)。在信息檢索領(lǐng)域以智能搜索引擎為例,，數(shù)據(jù)顯示,，用戶在使用這些工具時(shí)，搜索關(guān)鍵詞的使用率減少了20%以上,。這是因?yàn)橹悄芩阉饕婺軌蚋鼫?zhǔn)確地理解用戶的查詢意圖,，并提供相關(guān)的搜索結(jié)果。在文本分析領(lǐng)域,，AI能夠處理和分析海量文本數(shù)據(jù),，從中提取出有價(jià)值的信息。這對智慧圖書館尤為重要,，因?yàn)槿虼嬖跀?shù)十億份電子文獻(xiàn)需要高效管理,。利用AI，智慧圖書館可以自動化完成文獻(xiàn)分類,、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要生成,，從而提升數(shù)字文獻(xiàn)的管理效率，優(yōu)化資源整理流程,。采用AI,，智慧圖書館可實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)分類、關(guān)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(shù)字文獻(xiàn)管理效率,。采用自然語言處理（NLP）與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，智慧圖書館能自動識別,、整理大量文獻(xiàn)資源,，精細(xì)為每篇文獻(xiàn)分派類別標(biāo)簽,，并提取出**關(guān)鍵詞及主題要點(diǎn),，不僅削減了人工整理的時(shí)間成本，還減少了人為方面的錯(cuò)誤,，提升了文獻(xiàn)分類的精細(xì)度,；智慧圖書館可以生成簡要的文獻(xiàn)摘要，使用戶得以迅速了解每篇文獻(xiàn)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(xiàn)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)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,。參考智慧導(dǎo)讀互惠互利

智慧導(dǎo)讀依賴于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),，它通過對用戶閱讀行為、興趣偏好,、歷史記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘,，為用戶推薦個(gè)性化的閱讀內(nèi)容。這種方式實(shí)現(xiàn)了對用戶數(shù)據(jù)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(jīng)驗(yàn)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(gè)性化和精細(xì)性,。智慧導(dǎo)讀通過機(jī)器學(xué)習(xí)和算法優(yōu)化，能夠持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)用戶的閱讀行為變化,，從而提供越來越精細(xì)的推薦,。而傳統(tǒng)的推薦方式可能因?yàn)橹饔^因素或信息更新的滯后，其推薦精細(xì)度可能受到限制,。推薦范圍和實(shí)時(shí)性：智慧導(dǎo)讀可以涵蓋海量的書籍資源,，并根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新推薦內(nèi)容，使得用戶能夠接觸到更多元,、更及時(shí)的閱讀選擇,。傳統(tǒng)的推薦方式則可能受限于推薦源的數(shù)量和更新速度，無法提供如此***和及時(shí)的推薦,。上海智慧導(dǎo)讀均價(jià)類似于20世紀(jì)80年代中期出現(xiàn)的標(biāo)題新聞,。

面向數(shù)智環(huán)境下圖書館數(shù)智服務(wù)的全要素精細(xì)感知、復(fù)雜資源有效融合,、多服務(wù)高效協(xié)同等需求,，結(jié)合IT規(guī)劃參考模型，系統(tǒng)分析智慧圖書館的前沿研究與實(shí)踐,，充分融合智慧數(shù)據(jù)的演進(jìn)范式及迭代模式,，以數(shù)據(jù)治理體系為基礎(chǔ)、數(shù)智技術(shù)體系為賦能智慧數(shù)據(jù)流通轉(zhuǎn)化過程及圖書館數(shù)智服務(wù)流程,，通過層次化,、模塊化、組件化的方式,，分人機(jī)交互層,、數(shù)智服務(wù)層,、業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)存儲層,、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范層,、基礎(chǔ)設(shè)施層構(gòu)建融合智慧數(shù)據(jù)的圖書館數(shù)智服務(wù)平臺。

智慧導(dǎo)讀面向數(shù)智技術(shù)賦能多源異構(gòu)數(shù)據(jù)資源有效融合,、數(shù)智業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)的需求,，遵循業(yè)務(wù)流程化、業(yè)務(wù)智能化思想,，分?jǐn)?shù)智技術(shù)賦能模塊,、智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊構(gòu)建業(yè)務(wù)層。其中,，數(shù)智技術(shù)賦能模塊迭代以大數(shù)據(jù),、人工智能為**的數(shù)智技術(shù)體系，按照數(shù)智服務(wù)的技術(shù)需要以技術(shù)簇為基座劃分泛在感知,、數(shù)據(jù)管理,、情報(bào)服務(wù)技術(shù)簇，深度賦能以智慧數(shù)據(jù)流以及融合智慧數(shù)據(jù)的數(shù)智服務(wù),，提供聚焦圖書館生態(tài)協(xié)同應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)資源價(jià)值挖掘,、流通轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新服務(wù)等能力,。智慧圖書館作為圖書館事業(yè)發(fā)展的新階段,，其建設(shè)和發(fā)展始終以知識服務(wù)為目標(biāo)。

智慧導(dǎo)讀面向平臺運(yùn)行長期穩(wěn)定,、數(shù)智服務(wù)有序供給,、數(shù)據(jù)資源價(jià)值充分釋放的需求，遵循制定體系化,、應(yīng)用適用性等原則,，分架構(gòu)運(yùn)維管理模塊、平臺服務(wù)管理模塊,、智慧數(shù)據(jù)管理模塊,、館藏資源管理模塊構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范層。其中,，架構(gòu)運(yùn)維管理模塊專注整體架構(gòu)及局部模塊的規(guī)范運(yùn)行及持續(xù)維護(hù),，利用業(yè)務(wù)運(yùn)行、技術(shù)選型,、設(shè)施部署等標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支撐架構(gòu)日常運(yùn)營,，提供災(zāi)備恢復(fù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范保障各方主體利益,，采用架構(gòu)更新標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范動態(tài)適應(yīng)圖書館內(nèi)外部環(huán)境變化,。平臺服務(wù)管理模塊聚焦圖書館數(shù)智服務(wù)全節(jié)點(diǎn)管理，提供主體協(xié)同、場景交互,、服務(wù)管控等環(huán)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,，高效滿足圖書館數(shù)智服務(wù)、深層級需要,。智慧數(shù)據(jù)管理模塊有機(jī)嵌入數(shù)據(jù)治理體系,，從標(biāo)準(zhǔn)管理、質(zhì)量管理,、安全管理,、元數(shù)據(jù)管理、生命周期管理等維度,，深度助力智慧數(shù)據(jù)流通轉(zhuǎn)化并及時(shí)響應(yīng)數(shù)據(jù)需求,。館藏資源管理模塊結(jié)合圖書館館藏資源復(fù)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(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,，支持館藏資源的內(nèi)部調(diào)用及跨應(yīng)用,、跨平臺的資源開放共享。智慧導(dǎo)讀可以提供多種形式的輔助閱讀,，如注釋,、翻譯等。上海智慧導(dǎo)讀均價(jià)

智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更好地理解文化背景和歷史背景,。參考智慧導(dǎo)讀互惠互利

目前,，國內(nèi)外圖情領(lǐng)域?qū)IGC應(yīng)用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務(wù)等宏觀領(lǐng)域展開,，多數(shù)定性探討AIGC應(yīng)用場景及可行性問題,。AIGC技術(shù)應(yīng)用于圖書館服務(wù)的研究當(dāng)前正處于初級階段，仍有較大的研究價(jià)值,，而專門聚焦AIGC技術(shù)應(yīng)用于閱讀服務(wù)的研究較少,，更缺乏應(yīng)用于學(xué)術(shù)閱讀服務(wù)的研究。王樹義和張慶薇[33],、吳若航和茆意宏[34],、蔡子凡和蔚海燕[35]分別探討AIGC技術(shù)對科研人員的影響及在圖書館服務(wù)、圖書館智慧閱讀服務(wù)的應(yīng)用場景,。C.Christopher和T.Elias認(rèn)為ChatGPT對學(xué)術(shù)圖書館用戶的科研,、教學(xué)、寫作等方面產(chǎn)生影響[36],。M.Rahman等則以完成一篇學(xué)術(shù)論文為例,，探討在文章各部分應(yīng)用ChatGPT的適應(yīng)性及限制性參考智慧導(dǎo)讀互惠互利