AIGC技術的基礎在于構建基于自然語言處理的預訓練模型，并結合先進的生成算法與多模態技術，開發出能夠自動生成豐富內容的產品。其基本特征在于利用海量數據和智能化的內容組織來推動內容的生產。AIGC技術生成的內容有文本、圖像、音頻和視頻等多種形式，與公共圖書館為讀者提供的服務資源高度契合。將AIGC技術引入讀者服務，尤其是閱讀推廣活動中，將為公共圖書館活動策劃和實施帶來別樣的體驗。傳統的公共圖書館閱讀推廣活動通常以內容策劃為基礎，涵蓋文本為主的親子閱讀和朗誦，圖文為主的書法和繪畫，以及各類音視頻創意征集活動等。隨著時間推移，這些活動逐漸顯露出同質化嚴重、創新性不足等問題。公共圖書館閱讀推廣服務具有商家對顧客（BusinesstoConsumer，B2C）屬性，而個性化服務在多個B2C行業中已被證明具有明顯優勢。例如，抖音、小紅書等平臺為大眾提供個性化視頻推薦，逐漸取代傳統短視頻平臺。隨著AIGC技術的迅猛發展，公共圖書館閱讀推廣活動迎來了實現更多個性化服務的機遇。數字圖書館的用戶可以通過檢索一些關鍵詞，就可以獲取大量的相關信息。品牌智慧導讀標志

近年來人工智能生成內容（AI-GeneratedContent，AIGC）技術實現突破性發展，逐漸成為AI發展的關鍵分支。AIGC技術的迅速發展為各行各業的數字化轉型帶來契機，已被引入傳媒、電商、教育、金融、醫療等行業領域[1]。ChatGPT是AIGC技術的***應用成果[2]，掀起了多領域的生成式人工智能熱潮，以其語義理解、多輪對話、敢于質疑等特征引起了學界和業界大量研究者的關注。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]。品牌智慧導讀標志深入智慧導讀，發現智慧的奧秘與魅力所在。

閱讀服務包括閱讀素養教育、讀物供給、輔助閱讀等內容。智慧閱讀服務是在新一代信息技術支持下，賦予系統或平臺“查看”“傾聽”“理解”“交流”等功能，并與服務人員、用戶交互，實現快速、精細和個性化的閱讀服務[5]。研究者對智慧閱讀服務的分析通常根據服務構成要素從不同層面展開。智慧閱讀服務系統與平臺方面的研究主要包括出版與閱讀服務系統、圖書館閱讀服務系統等。已有研究表明，基于人工智能的英語多模式在線閱讀平臺能有效提高學生的英語成績[6]?；谟脩舢嬒駱嫿ㄖ腔坶喿x推薦系統是圖書館閱讀服務系統的重要研究領域，從而為解決多樣化需求與無差別推薦之間的矛盾提供思路[7]。楊新涯等對重慶大學京東閱讀平臺的用戶數字閱讀行為數據展開研究[8]，依據大量精細數據分析為個性化推薦提供保障。

智慧導讀調用原生數據后依次通過模態識別、特征提取、融合計算三階段的數據融合，實現多模態原生數據向聚焦特定服務目標的融合數據轉化，經實體、事件、關系三種維度的信息抽取，實現融合數據向結構化綜合信息有序轉化，進而存儲各類中間數據于相應數據庫；調用中間數據后依次通過目標設定、方法模型及工具綜合應用、結果評估三階段的數據分析，實現數據價值深度挖掘以獲取直接作用于圖書館數智服務的多維主題標簽及深度數據，經知識融合、知識評估、知識推理三階段的知識發現，實現多維主題標簽及深度數據向滿足任務智能決策需要的通用知識及領域知識轉化，進而存儲各類智慧數據于相應數據庫。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，促進智慧圖書館的服務創新。

在強大的計算能力和海量數據支撐下，當前AIGC技術的內容創作效率已經超越人類。例如，在傳統的公共圖書館繪畫活動中，參與者創作一個復雜作品往往需要數小時，而通過使用繪圖應用，參與者*需輸入提示文本，不到一分鐘便能生成一張精美的作品草圖。展望未來，在AIGC技術的輔助下，內容創作相關行業的生產效率必將得到更加的提升。盡管AIGC技術帶來了諸多便利，但公共圖書館從業人員也應認識到在其研發和應用過程中面臨的諸多挑戰。。為讀者提供更加個性化的閱讀推薦，幫助讀者發現感興趣的內容、拓寬閱讀視野、提高閱讀效果。品牌智慧導讀標志

《智慧導讀》是上海半坡網絡技術有限公司研制開發的一種主動介入的實時文獻內容知識發現服務產品。品牌智慧導讀標志

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。品牌智慧導讀標志