圖書館的發展歷經傳統圖書館、數字圖書館、智慧圖書館三階段，相應的圖書館服務亦經歷文獻服務、信息及知識服務、智能服務三階段。智慧圖書館依托數智技術（主要有大數據、人工智能等）、融合圖書館資源的全流程管理體系，面向用戶多樣化、個性化、專業化需求實現數據資源與數智技術有機整合、虛實空間有效融合以提供效益比較大化的數智服務（主要分技術服務及公共服務），由此要求圖書館數智服務平臺需具備感知化、泛在化、協同化的特征：感知化是針對特定的應用場景選擇適配的服務方案，通過交互終端及交互門戶以合適的交互方式實現服務情境、用戶行為等智能感知；泛在化是基于數智技術打破時間與空間的服務邊界，可跨空間實時提供資源間共享、領域間互聯的多元化、多層次服務；協同化是協調圖書館業務運行涉及的多方主體（社會公眾、社會機構、圖書館館員等）利益，充分發揮多方主體智慧實現數據資源、數智技術、實體空間、服務系統等圖書館要素高效協同運作。智慧導讀可以提供多種形式的學習資源，如視頻、音頻等。參考智慧導讀收費套餐

在數智時代，圖書館的角色及其功能發生了翻天覆地的變化，從原有的靜態服務模式逐步轉變為動態且富有互動性的智慧服務體系，這種轉變徹底改變了圖書館在公共生活與學術領域的地位。本文將從數智時代圖書館智慧服務體系的必要性入手，深入分析其在提升信息獲取便利性、加強知識傳播和增強用戶互動與體驗方面的重要作用，并進一步探討支持圖書館服務現代化的基本原則與具體路徑，以期為圖書館界提供一種前瞻性的視角，助力其有效利用新興技術，推動圖書館服務朝著更智能化、個性化及可持續化的方向發展，從而更好地滿足現代社會的需求。北京智慧導讀咨詢熱線上海半坡的遠程訪問服務能夠促使圖書館現有數字文獻館藏發揮更大的讀者服務效益。

大數據和人工智能技術極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進一步優化移動閱讀、數字閱讀的外部語義增強環境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對比閱讀等功能以輔助關鍵信息的甄別與標識，還強化語料、引文收集、標簽、手繪等數字筆記和數字注釋功能，增強用戶描述和記錄文本大意的體驗。另一方面，對文獻內容的再生產或再創作，提高閱讀效率，降低認知負荷。在海量數據中“學習”并“理解”內容，對某一主題的相關文獻進行自動綜述，提煉文獻的**內容，AI生成解讀視頻。同時，基于語義關聯關系，提供與文獻相關的數據、代碼、項目、視頻講解等服務。在閱讀理解過程中，以提問的方式要求GPT類平臺自動提煉相關內容，自動實現知識抽取和關系揭示。表6列舉了部分學術平臺的輔助閱讀服務內容及服務形式。當前的輔助閱讀服務適用于撰寫文獻綜述的主題文獻閱讀，也適用于學術檢索任務和積累任務，但仍需要配合人工精讀的方式學習特定的方法和理論知識點。

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畫像模型。另一方面，側重開發學術資源數據，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數據關系映射、轉換及數據感知與挖掘分析。智慧導讀的作用，在于幫助我們構建完整的知識體系。

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務場景數據庫以存儲用戶數據、情境數據、態勢數據；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、充分發掘數據潛在價值、很大程度發揮智慧作用的深度數據；構建通用知識庫以存儲多行業領域適用的規則、事實、知識圖譜；構建領域知識庫以存儲服務特定業務場景的集成化知識。智慧導讀可以幫助讀者更好地理解文化背景和歷史背景。參考智慧導讀收費套餐

所謂智慧，包括兩個層面：一是人的上升到思維方法意義上的理性的狡黠，它是人認識事物的特殊眼光和視角。參考智慧導讀收費套餐

個性化閱讀推薦系統設計的關鍵為內容資源管理與標簽化。智慧圖書館需把內容資源進行數字化管理，并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標簽，這些標簽包括書籍的主題、作者、出版時間、閱讀難易程度等，從而對資源進行有效的分類及標簽化處理。當用戶請求推薦時，個性化閱讀推薦系統可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時，智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調整資源標簽，使推薦精細水平提升。在設計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統時，推薦算法的選擇是關鍵。統計顯示，個性化閱讀推薦系統可以將用戶滿意度提高至少25%，同時增加用戶訪問圖書館資源的頻率。因此，選擇合適的推薦算法對提升圖書館的服務質量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素，包括用戶行為數據的類型和規模、系統的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數據，從數百萬到數十億不等，每天生成數百萬事件，這要求推薦系統具備強大的計算能力，以高效處理和分析大規模數據。參考智慧導讀收費套餐