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；它主要是方便人們閱讀，激起人們閱讀的興趣。圖書館智慧導讀一體化

在高職院校智慧圖書館的建設中，強化館員的技術能力和技術素養的培養是必不可少的。智慧圖書館依賴于人工智能、大數據、物聯網等信息技術，因此館員必須具備一定的技術能力，包括技術應用研究和創新能力，這對于圖書館的持續發展至關重要。提升智慧館員的專業素養不應只關注設備的引進，還應重視館員的技術能力和技術素養的培養，只有兩者并重，才能真正推動智慧圖書館的發展。圖書館應在智能智慧社會中找到自己的定位，高職院校應督促圖書館館員持續關注智慧科技的發展，跟上時代的步伐，不斷提升專業素養。
圖書館智慧導讀一體化智慧導讀的作用，在于幫助我們構建完整的知識體系。

智慧閱讀服務內容方面的研究覆蓋讀物供給智慧化、輔助閱讀智慧化和閱讀推廣智慧化等主題。有關讀物供給智慧化的研究包括移動讀物供給[9]、虛擬現實讀物供給[10-11]及個性化閱讀推薦[12-13]等方面，讀物涉及文本、視頻、音頻、圖像、數據等多種形式，如視聽閱讀內容[14]、有聲讀物[15]、歷史人物數據[16]、在線可視化數據[17]等。輔助閱讀智慧化研究方面，K.LO等探討“人工智能和人機交互的***進展能否為智能、交互式和可訪問的閱讀界面提供動力”[18]。基于眼動追蹤和大語言模型技術的智能AI閱讀助手SARA通過實時提供個性化幫助來增強閱讀體驗[19]。同時，對支持閱讀過程的新技術平臺需求正在增長[18]。有關閱讀推廣智慧化的研究包含服務流程[20]、模式框架及實踐[21]等方面。另外，少數學者調查高校圖書館智能服務水平并分析阻礙因素[22]。

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]。基于用戶畫像構建智慧閱讀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。智慧導讀可以提供多種形式的輔助閱讀，如注釋、翻譯等。

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]。將更多的學科專業知識融匯起來，對潛在的相關知識進行有效整合，切實提升圖書館館藏資源價值。圖書館智慧導讀一體化

引導書友去聽書，這就是讀書群每周領讀一本書的意義。圖書館智慧導讀一體化

數智時代，圖書館應引入人工智能技術來實現個性化閱讀服務。首先，建立一個基于人工智能的平臺，用于收集并分析用戶的閱讀習慣、搜索歷史和互動反饋等數據。圖書館可以利用數據挖掘技術，如聚類分析和關聯規則，洞察用戶的閱讀偏好和興趣，如分析用戶在網站上的瀏覽路徑和停留時間，揭示用戶對特定主題或書籍的關注度；其次，依托于這些數據，圖書館可運用人工智能系統，采用協同過濾和內容基推薦的機器學習算法，向用戶推薦可能感興趣的新書或內容；再次，圖書館還要運用自然語言處理技術，開發智能助手以增強用戶交互體驗。智能助手能夠理解用戶的查詢意圖，并提供相應的信息服務，如解答關于藏書的問題，協助預約或提醒還書時間。同時，智能助手通過文本或語音與用戶互動，可以使服務更便捷、更貼心。此外，通過深度學習技術，圖書館可以自動對大量資源展開分類和標記。圖書館運用圖像識別和文本分析技術，可以自動識別書籍內容分類，并分析用戶生成的內容，如書評，以深入了解用戶的需求和興趣；在實施過程中，圖書館需持續更新和維護技術，尤其要定期訓練機器學習模型，以確保系統與用戶行為變化同步。圖書館智慧導讀一體化