生成式AI在生成內(nèi)容的過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)遇到生成內(nèi)容準(zhǔn)確度不高的問(wèn)題，包括以下場(chǎng)景：表達(dá)錯(cuò)誤，錯(cuò)別字、病句較多，多有亂碼符號(hào)；邏輯混亂，上下旬沒(méi)有銜接，多為拼湊和重復(fù)內(nèi)容；排版混亂，無(wú)段落，無(wú)標(biāo)點(diǎn)，文章亂碼；圖文不相符，圖片模糊不清，圖片中有不良誘導(dǎo)或蹭流量的內(nèi)容；音畫(huà)低質(zhì)，視頻畫(huà)面傾斜、倒置、鏡像翻轉(zhuǎn)，畫(huà)面拉長(zhǎng)變形，模糊不清；視頻濾鏡失真，邊框占比大，水印嚴(yán)重遮擋畫(huà)面等。因此，圖書(shū)館應(yīng)配備專(zhuān)業(yè)人員對(duì)內(nèi)容進(jìn)行訂正調(diào)整，同時(shí)探索關(guān)于AI生成內(nèi)容質(zhì)量評(píng)估的相關(guān)理論，為生成內(nèi)容提供依據(jù)。文本語(yǔ)義腦圖檢索系統(tǒng)通常會(huì)針對(duì)某一文獻(xiàn)內(nèi)容特征進(jìn)行單一維度的文獻(xiàn)聚類(lèi)細(xì)分。安徽智慧導(dǎo)讀預(yù)算

目前，國(guó)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(shū)館服務(wù)等宏觀領(lǐng)域展開(kāi)，多數(shù)定性探討AIGC應(yīng)用場(chǎng)景及可行性問(wèn)題。AIGC技術(shù)應(yīng)用于圖書(shū)館服務(wù)的研究當(dāng)前正處于初級(jí)階段，仍有較大的研究?jī)r(jià)值，而專(zhuān)門(mén)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(shù)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(duì)科研人員的影響及在圖書(shū)館服務(wù)、圖書(shū)館智慧閱讀服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景。C.Christopher和T.Elias認(rèn)為ChatGPT對(duì)學(xué)術(shù)圖書(shū)館用戶的科研、教學(xué)、寫(xiě)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)性及限制性一站式智慧導(dǎo)讀價(jià)格信息深入智慧導(dǎo)讀，發(fā)現(xiàn)智慧的奧秘與魅力所在。

基本原則及立體復(fù)合、開(kāi)放共享等數(shù)據(jù)資源建設(shè)原則，分原生數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、中間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、智慧數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。其中，原生數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊分別構(gòu)建業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)以存儲(chǔ)用戶數(shù)據(jù)、情境數(shù)據(jù)、態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)；構(gòu)建館藏資源庫(kù)以存儲(chǔ)文本、音頻、視頻、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)資源；構(gòu)建服務(wù)模型庫(kù)以存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)化、可重用的功能模型及服務(wù)方案；構(gòu)建數(shù)智技術(shù)庫(kù)以存儲(chǔ)技術(shù)方案、應(yīng)用模型、智能工具；構(gòu)建設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)及日志數(shù)據(jù)庫(kù)以存儲(chǔ)架構(gòu)運(yùn)維相關(guān)軟硬件數(shù)據(jù)；構(gòu)建元數(shù)據(jù)庫(kù)以存儲(chǔ)業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)、操作元數(shù)據(jù)。中間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊分別構(gòu)建融合數(shù)據(jù)庫(kù)以存儲(chǔ)模態(tài)間關(guān)聯(lián)的融合數(shù)據(jù)；構(gòu)建綜合信息庫(kù)以存儲(chǔ)由實(shí)體、事件、關(guān)系組合表示的結(jié)構(gòu)化信息。智慧數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊分別構(gòu)建標(biāo)簽庫(kù)以存儲(chǔ)涉及業(yè)務(wù)場(chǎng)景、館藏資源、數(shù)智技術(shù)等主題的多維度標(biāo)簽；構(gòu)建深度數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)以圖書(shū)館數(shù)智服務(wù)為主題劃分、充分發(fā)掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值、很大程度發(fā)揮智慧作用的深度數(shù)據(jù)；構(gòu)建通用知識(shí)庫(kù)以存儲(chǔ)多行業(yè)領(lǐng)域適用的規(guī)則、事實(shí)、知識(shí)圖譜；構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)以存儲(chǔ)服務(wù)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景的集成化知識(shí)。

國(guó)內(nèi)外大部分圖書(shū)館使用了初步的AI技術(shù)，主要是智能推薦，智能導(dǎo)航，機(jī)器人（問(wèn)題和回答都是在事先設(shè)置好的范疇內(nèi)），少數(shù)圖書(shū)館用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)來(lái)完成一些相關(guān)業(yè)務(wù)展示。但是對(duì)于閱讀，尤其是AI沉浸式閱讀領(lǐng)域，很少做過(guò)詳細(xì)的體系框架和模型擴(kuò)展研究。ChatGPT4.0的正式發(fā)布和利用AI衍生的一系列文本、圖形、圖像和視頻處理產(chǎn)品的實(shí)踐應(yīng)用，是人工智能領(lǐng)域的轉(zhuǎn)折性的突破，為圖書(shū)館打造更加豐富的閱讀體驗(yàn)提供了可行性。因此，本文在構(gòu)建AI沉浸閱讀框架基礎(chǔ)上，把現(xiàn)有的AI關(guān)鍵技術(shù)整合在一個(gè)模型之中，采取應(yīng)用場(chǎng)景插件式模塊化組合，可以根據(jù)環(huán)境和經(jīng)費(fèi)選擇或添加場(chǎng)景插件，構(gòu)建多模態(tài)沉浸式智慧閱讀模型。
將更多的學(xué)科專(zhuān)業(yè)知識(shí)融匯起來(lái)，對(duì)潛在的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行有效整合，切實(shí)提升圖書(shū)館館藏資源價(jià)值。

在數(shù)字化和信息化快速發(fā)展的背景下，圖書(shū)館作為知識(shí)與信息的重要傳遞者，亟須革新服務(wù)方式。因此，智慧圖書(shū)館的概念應(yīng)運(yùn)而生，旨在通過(guò)高科技手段，如人工智能（artificialintelligence,AI），提升服務(wù)效率和用戶體驗(yàn)。智慧圖書(shū)館不僅是傳統(tǒng)圖書(shū)館的延伸，還是信息技術(shù)與圖書(shū)館服務(wù)深度融合的產(chǎn)物。AI在信息檢索、用戶行為分析與個(gè)性化服務(wù)等方面，展現(xiàn)出巨大的潛力。當(dāng)前，隨著用戶對(duì)信息服務(wù)需求的日益?zhèn)€性化和精細(xì)化，智慧圖書(shū)館需要提供更貼心和高效的閱讀推薦服務(wù)。因此，研究并實(shí)施基于AI的個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)成為智慧圖書(shū)館發(fā)展的重要方向。這種系統(tǒng)不僅可以大幅提高圖書(shū)館的服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營(yíng)效率，還能更好地滿足用戶的多樣化需求。智慧導(dǎo)讀可以提供多種形式的輔助閱讀，如注釋、翻譯等。怎樣智慧導(dǎo)讀采購(gòu)

知識(shí)鏈分析服務(wù)模式是試圖在讀者與文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)之間創(chuàng)新性地介入一個(gè)透明的文獻(xiàn)服務(wù)網(wǎng)關(guān)。安徽智慧導(dǎo)讀預(yù)算

智慧導(dǎo)讀是基于人工智能技術(shù)的原理，通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，對(duì)用戶的閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和挖掘，建立相應(yīng)的推薦算法模型，從而為用戶提供個(gè)性化的閱讀推薦服務(wù)。智慧導(dǎo)讀會(huì)根據(jù)用戶的閱讀習(xí)慣和興趣偏好，自動(dòng)分析并推薦符合用戶需求的文章、新聞、書(shū)籍等內(nèi)容。這種個(gè)性化推薦不僅能夠幫助用戶更快速地獲取到自己感興趣的內(nèi)容，提高閱讀效率，同時(shí)也能夠增強(qiáng)用戶的閱讀體驗(yàn)，提升用戶的滿意度和忠誠(chéng)度。安徽智慧導(dǎo)讀預(yù)算