智慧導讀面向內外部資源及線上線下資源統一整合、多模態數據有效存儲、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，進而支撐圖書館業務場景精細感知、巨量復雜資源動態調度、智能服務跨域互融。大數據環境下圖書館應該把讀者的閱讀行為、身份特征、個人愛好與習慣和社會關系等隱私數據。提供智慧導讀聯系人

信息技術是閱讀服務創新的**驅動力，AIGC技術勢必將驅動閱讀服務的變革，促進智慧圖書館等學術平臺的服務創新。學術平臺是學術用戶明晰并滿足閱讀需求的重要支撐。目前，一些學術用戶已開始利用新型學術閱讀平臺尋求和閱讀內容，這將會對用戶學術積累方式產生影響[3]。國內外新型的學術閱讀平臺包括Scispace、SemanticScholar、YewnoDiscover、ConnectedPapers、PaperDigest、中國科學院AI引擎、AMiner、Readpaper等。相較于傳統學術閱讀平臺，它們具有典型的智能化與智慧化閱讀功能的特征。但存在一些用戶對學術平臺新功能與新服務認識不足、使用技能缺乏，學術閱讀智慧化需求得不到滿足[4]，無法借助服務輔助解決學術閱讀全過程中所遇到的信息過載、交流不暢及閱讀拖延等問題。天津智慧導讀業務流程智慧導讀可以根據讀者的需求和興趣進行個性化推薦。

智慧導讀**業務層首先以數智技術賦能模塊內的技術簇為技術底座，支撐三類技術簇協同賦能數智服務層及智慧數據流轉模塊，即泛在感知技術簇賦能業務場景全要素智能感知，數據管理技術簇賦能數據資源全生命周期智能管理，情報服務技術簇賦能多方服務主體跨領域融合創新。其次通過智慧數據流轉模塊接受數智服務層的業務請求并靈活提供業務調用，同時與數據存儲層進行高頻率、大規模的數據流通業務，具體為通過應用接口、網絡、傳感器三類渠道的數據采集，實現圖書館外部多源異構數據的原始獲取，經流批處理、數據清洗、數據集成三階段的數據處理，有效增強數據質量并提高組織程度，進而存儲各類原生數據于相應數據庫；

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化，能夠持續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。智慧導讀的作用，在于提供智慧養分，滋養精神成長。

國內外大部分圖書館使用了初步的AI技術，主要是智能推薦，智能導航，機器人（問題和回答都是在事先設置好的范疇內），少數圖書館用虛擬現實技術來完成一些相關業務展示。但是對于閱讀，尤其是AI沉浸式閱讀領域，很少做過詳細的體系框架和模型擴展研究。ChatGPT4.0的正式發布和利用AI衍生的一系列文本、圖形、圖像和視頻處理產品的實踐應用，是人工智能領域的轉折性的突破，為圖書館打造更加豐富的閱讀體驗提供了可行性。因此，本文在構建AI沉浸閱讀框架基礎上，把現有的AI關鍵技術整合在一個模型之中，采取應用場景插件式模塊化組合，可以根據環境和經費選擇或添加場景插件，構建多模態沉浸式智慧閱讀模型。
信息社會發展下，教育領域的傳統學習方式 和圖書館服務模式。面臨挑戰與機遇。天津智慧導讀業務流程

智慧導讀的作用，在于幫助我們構建完整的知識體系。提供智慧導讀聯系人

生成式AI在生成內容的過程中，經常會遇到生成內容準確度不高的問題，包括以下場景：表達錯誤，錯別字、病句較多，多有亂碼符號；邏輯混亂，上下旬沒有銜接，多為拼湊和重復內容；排版混亂，無段落，無標點，文章亂碼；圖文不相符，圖片模糊不清，圖片中有不良誘導或蹭流量的內容；音畫低質，視頻畫面傾斜、倒置、鏡像翻轉，畫面拉長變形，模糊不清；視頻濾鏡失真，邊框占比大，水印嚴重遮擋畫面等。因此，圖書館應配備專業人員對內容進行訂正調整，同時探索關于AI生成內容質量評估的相關理論，為生成內容提供依據。提供智慧導讀聯系人