ＡＩＧＣ即人工智能生成內容,是一種利用先進的人工智能技術自動生成文本、圖片、語音、視頻等各種形式內容的過程。在應用層面,ＡＩＧＣ技術可以被看作是用戶生成內容(ＵｓｅｒＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＵＧＣ)及專業生產內容(ＰｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＰＧＣ)的進一步擴展和深化,開創了一種全新的內容創作方式。在技術層面,ＡＩＧＣ技術融合了自然語言處理、預訓練模型、多模態技術、深度學習等先進技術,通過計算機算法及相關模型自動產生多樣化的內容,構成了一個用于自動生成內容的綜合性技術體系。為用戶提供不受時空限制的智慧教育、智慧研 創、終身學習的服務。綜合智慧導讀費用

內容語義組織方面。利用AIGC技術進一步加強館藏學術資源、開放獲取學術資源等質量內容的細粒度加工、對象化表示，如實現對學術論文中研究方法與研究結果等細粒度內容的標注，更好地揭示語義知識內容。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構化知識。（2）多模態內容創建方面。在知識組織的基礎上，自動進行主題化、專題化文本分類，自動生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態內容，實現多模態內容的語義關聯。結合用戶閱讀需求，還可以自動生成標題、摘要等推廣信息，進行個性化學術資源推薦，而且可以預測同類用戶的學術資源需求。比如，AIGC輔助整理、生成學習資料，可以幫助跨專業的學生快速了解入門課程和學習路徑，打破學生自身的認知邊界。綜合智慧導讀費用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。

圖書館構建閱讀推廣智慧服務體系時，遵循用戶中心化原則尤為關鍵。用戶中心化原則強調將用戶需求和體驗置于所有服務設計和實施的位置，并要求圖書館針對用戶需求持續創新和優化。首先，圖書館要在功能設計、服務流程及內容提供等方面，以用戶的實際體驗為依據精心設計服務，如圖書館網站和在線資源平臺應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調包容性設計的重要性，確保圖書館服務對所有用戶開放。圖書館應對物理空間開展無障礙改造，對在線服務實行優化，滿足不同用戶的具體需求；圖書館應利用反饋機制持續優化服務。圖書館應建立高效的用戶反饋系統，定期收集和分析用戶使用情況及滿意度數據，并根據這些反饋調整服務內容和形式，確保服務與用戶需求的變化同步更新。總之，用戶中心化原則作為數智時代圖書館服務的重要原則，強調從用戶需求出發，通過科技和創新不斷優化服務流程和內容，確保服務的高效性和可訪問性。這種設計和實施策略，標志著智慧服務體系與傳統圖書館服務模式的根本變革，彰顯了圖書館服務在現代化進程中的重要轉變。

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；上海半坡的數字圖書館可以提供給讀者個性化閱讀和文獻知識推薦服務。

隨著互聯網的發展，內容生成方式經歷了專業內容生成、用戶生成內容、生成式人工智能三個階段。專業內容生成指內容創作的主體是平臺，平臺雇用的保障內容的專業性，平臺借助專業性的原創內容得到收益，例如，騰訊、優酷、得到等都屬于專業內容生成。圖書館資源與專業內容生成結合，達成了圖書館從數據商購買數字資源數據庫。用戶生成內容指用戶成為內容創作的主體，用戶從內容的消費者變為內容的創作者，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容結合，構成以OPAC書目下的書評、用戶為自己標注的Tag用戶白建生成內容。隨著ChatGPT的出現，生成式人工智能AIGC成功落地，AI成為新的內容創作主體，將圖書館資源與生成式人工智能AIGC結合，可利用Transformer開源模型對圖書館現有文獻進行訓練。為了給用戶提供針對性的高效知識服務，重點探討用戶閱讀行為知識。互聯網智慧導讀常見問題

近年來人工智能生成內容（AI-Generated Content，AIGC）技術實現突破性發展，逐漸成為 AI 發 展的關鍵分支。綜合智慧導讀費用

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。綜合智慧導讀費用