ＡＩＧＣ即人工智能生成內(nèi)容,是一種利用先進(jìn)的人工智能技術(shù)自動生成文本、圖片、語音、視頻等各種形式內(nèi)容的過程。在應(yīng)用層面,ＡＩＧＣ技術(shù)可以被看作是用戶生成內(nèi)容(ＵｓｅｒＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＵＧＣ)及專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容(ＰｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＰＧＣ)的進(jìn)一步擴(kuò)展和深化,開創(chuàng)了一種全新的內(nèi)容創(chuàng)作方式。在技術(shù)層面,ＡＩＧＣ技術(shù)融合了自然語言處理、預(yù)訓(xùn)練模型、多模態(tài)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù),通過計(jì)算機(jī)算法及相關(guān)模型自動產(chǎn)生多樣化的內(nèi)容,構(gòu)成了一個(gè)用于自動生成內(nèi)容的綜合性技術(shù)體系。為用戶提供不受時(shí)空限制的智慧教育、智慧研 創(chuàng)、終身學(xué)習(xí)的服務(wù)。綜合智慧導(dǎo)讀費(fèi)用

內(nèi)容語義組織方面。利用AIGC技術(shù)進(jìn)一步加強(qiáng)館藏學(xué)術(shù)資源、開放獲取學(xué)術(shù)資源等質(zhì)量內(nèi)容的細(xì)粒度加工、對象化表示，如實(shí)現(xiàn)對學(xué)術(shù)論文中研究方法與研究結(jié)果等細(xì)粒度內(nèi)容的標(biāo)注，更好地揭示語義知識內(nèi)容。比如，在提高中華古籍資源的閱讀與利用效率方面，建立基于機(jī)器閱讀理解的古文事件抽取算法[44]，利用大模型從海量古文史料中挖掘結(jié)構(gòu)化知識。（2）多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建方面。在知識組織的基礎(chǔ)上，自動進(jìn)行主題化、專題化文本分類，自動生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)內(nèi)容的語義關(guān)聯(lián)。結(jié)合用戶閱讀需求，還可以自動生成標(biāo)題、摘要等推廣信息，進(jìn)行個(gè)性化學(xué)術(shù)資源推薦，而且可以預(yù)測同類用戶的學(xué)術(shù)資源需求。比如，AIGC輔助整理、生成學(xué)習(xí)資料，可以幫助跨專業(yè)的學(xué)生快速了解入門課程和學(xué)習(xí)路徑，打破學(xué)生自身的認(rèn)知邊界。綜合智慧導(dǎo)讀費(fèi)用為讀者提供更加個(gè)性化的閱讀推薦，幫助讀者發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)容、拓寬閱讀視野、提高閱讀效果。

圖書館構(gòu)建閱讀推廣智慧服務(wù)體系時(shí)，遵循用戶中心化原則尤為關(guān)鍵。用戶中心化原則強(qiáng)調(diào)將用戶需求和體驗(yàn)置于所有服務(wù)設(shè)計(jì)和實(shí)施的位置，并要求圖書館針對用戶需求持續(xù)創(chuàng)新和優(yōu)化。首先，圖書館要在功能設(shè)計(jì)、服務(wù)流程及內(nèi)容提供等方面，以用戶的實(shí)際體驗(yàn)為依據(jù)精心設(shè)計(jì)服務(wù)，如圖書館網(wǎng)站和在線資源平臺應(yīng)提供清晰和易操作的界面，確保不同年齡層的用戶均可輕松訪問和利用；其次，用戶中心化原則還強(qiáng)調(diào)包容性設(shè)計(jì)的重要性，確保圖書館服務(wù)對所有用戶開放。圖書館應(yīng)對物理空間開展無障礙改造，對在線服務(wù)實(shí)行優(yōu)化，滿足不同用戶的具體需求；圖書館應(yīng)利用反饋機(jī)制持續(xù)優(yōu)化服務(wù)。圖書館應(yīng)建立高效的用戶反饋系統(tǒng)，定期收集和分析用戶使用情況及滿意度數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些反饋調(diào)整服務(wù)內(nèi)容和形式，確保服務(wù)與用戶需求的變化同步更新。總之，用戶中心化原則作為數(shù)智時(shí)代圖書館服務(wù)的重要原則，強(qiáng)調(diào)從用戶需求出發(fā)，通過科技和創(chuàng)新不斷優(yōu)化服務(wù)流程和內(nèi)容，確保服務(wù)的高效性和可訪問性。這種設(shè)計(jì)和實(shí)施策略，標(biāo)志著智慧服務(wù)體系與傳統(tǒng)圖書館服務(wù)模式的根本變革，彰顯了圖書館服務(wù)在現(xiàn)代化進(jìn)程中的重要轉(zhuǎn)變。

智慧導(dǎo)讀**業(yè)務(wù)層首先以數(shù)智技術(shù)賦能模塊內(nèi)的技術(shù)簇為技術(shù)底座，支撐三類技術(shù)簇協(xié)同賦能數(shù)智服務(wù)層及智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊，即泛在感知技術(shù)簇賦能業(yè)務(wù)場景全要素智能感知，數(shù)據(jù)管理技術(shù)簇賦能數(shù)據(jù)資源全生命周期智能管理，情報(bào)服務(wù)技術(shù)簇賦能多方服務(wù)主體跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新。其次通過智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊接受數(shù)智服務(wù)層的業(yè)務(wù)請求并靈活提供業(yè)務(wù)調(diào)用，同時(shí)與數(shù)據(jù)存儲層進(jìn)行高頻率、大規(guī)模的數(shù)據(jù)流通業(yè)務(wù)，具體為通過應(yīng)用接口、網(wǎng)絡(luò)、傳感器三類渠道的數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)圖書館外部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的原始獲取，經(jīng)流批處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成三階段的數(shù)據(jù)處理，有效增強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量并提高組織程度，進(jìn)而存儲各類原生數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫；上海半坡的數(shù)字圖書館可以提供給讀者個(gè)性化閱讀和文獻(xiàn)知識推薦服務(wù)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，內(nèi)容生成方式經(jīng)歷了專業(yè)內(nèi)容生成、用戶生成內(nèi)容、生成式人工智能三個(gè)階段。專業(yè)內(nèi)容生成指內(nèi)容創(chuàng)作的主體是平臺，平臺雇用的保障內(nèi)容的專業(yè)性，平臺借助專業(yè)性的原創(chuàng)內(nèi)容得到收益，例如，騰訊、優(yōu)酷、得到等都屬于專業(yè)內(nèi)容生成。圖書館資源與專業(yè)內(nèi)容生成結(jié)合，達(dá)成了圖書館從數(shù)據(jù)商購買數(shù)字資源數(shù)據(jù)庫。用戶生成內(nèi)容指用戶成為內(nèi)容創(chuàng)作的主體，用戶從內(nèi)容的消費(fèi)者變?yōu)閮?nèi)容的創(chuàng)作者，例如，微博等分享見聞的圖文平臺，抖音、快手等分享生活的短視頻平臺，豆瓣、知乎等書籍、電影作品的探討交流平臺。圖書館資源與用戶生成內(nèi)容結(jié)合，構(gòu)成以O(shè)PAC書目下的書評、用戶為自己標(biāo)注的Tag用戶白建生成內(nèi)容。隨著ChatGPT的出現(xiàn)，生成式人工智能AIGC成功落地，AI成為新的內(nèi)容創(chuàng)作主體，將圖書館資源與生成式人工智能AIGC結(jié)合，可利用Transformer開源模型對圖書館現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行訓(xùn)練。為了給用戶提供針對性的高效知識服務(wù)，重點(diǎn)探討用戶閱讀行為知識。互聯(lián)網(wǎng)智慧導(dǎo)讀常見問題

近年來人工智能生成內(nèi)容（AI-Generated Content，AIGC）技術(shù)實(shí)現(xiàn)突破性發(fā)展，逐漸成為 AI 發(fā) 展的關(guān)鍵分支。綜合智慧導(dǎo)讀費(fèi)用

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。綜合智慧導(dǎo)讀費(fèi)用