讀者面臨信息信任建設的多重危機。一方面，人類閱讀行為無法快速、規(guī)模性地適配數(shù)字閱讀模式。人作為閱讀的主體，閱讀心理與行為在新的媒介和信息環(huán)境下發(fā)生了變化，但這種變化整體來看是緩慢的、漸進的。如何把線性的、沉浸式的閱讀遷移到數(shù)字閱讀情境中，是一個***而普遍的問題。有學者把閱讀任務分為解釋性、事實性、探索性等三類，探索用戶在不同任務情景下信息搜尋的策略模式和頻率差異［13］此類經(jīng)得起反復驗證的、符合規(guī)模人群特征的實。證研究有待更多樣化的開展。另一方面，機器的智能化發(fā)展速度超過人類認知進化的生物規(guī)律，機器生成內(nèi)容以假亂真的程度越來越高，給人類信息信任帶來新的挑戰(zhàn)。實驗研究發(fā)現(xiàn)，人類辨別AI生成文本的準確率*有52%，識別AI生成視頻的準確率*有39%［14］。智慧導讀是一種基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的閱讀輔助工具，旨在提供個性化、智能化的閱讀推薦和導讀服務。綜合智慧導讀常見問題

國內(nèi)外大部分圖書館使用了初步的AI技術(shù)，主要是智能推薦，智能導航，機器人（問題和回答都是在事先設置好的范疇內(nèi)），少數(shù)圖書館用虛擬現(xiàn)實技術(shù)來完成一些相關業(yè)務展示。但是對于閱讀，尤其是AI沉浸式閱讀領域，很少做過詳細的體系框架和模型擴展研究。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)品的實踐應用，是人工智能領域的轉(zhuǎn)折性的突破，為圖書館打造更加豐富的閱讀體驗提供了可行性。因此，本文在構(gòu)建AI沉浸閱讀框架基礎上，把現(xiàn)有的AI關鍵技術(shù)整合在一個模型之中，采取應用場景插件式模塊化組合，可以根據(jù)環(huán)境和經(jīng)費選擇或添加場景插件，構(gòu)建多模態(tài)沉浸式智慧閱讀模型。
天津智慧導讀成本智慧導讀可以讓讀者更加高效地掌握知識。

在技術(shù)迅速更迭下，國內(nèi)外學者積極探索AIGC融入圖書館服務的應用場景。陸偉等探討以ChatGPT為**的大語言模型對信息資源建設、信息組織與檢索、信息治理等方面的影響[28]。趙楊等構(gòu)建融合AIGC技術(shù)的智慧圖書館體系框架[29]，儲節(jié)旺等從服務方式、服務內(nèi)容、服務效果等三個方面分析AIGC對智慧圖書館服務的沖擊[30]。國外有學者指出基于ChatGPT的聊天機器人系統(tǒng)是傳統(tǒng)的基于知識庫的聊天機器人的可行替代方案[31]，同時AI聊天機器人可能會對參考咨詢實踐、館藏開發(fā)以及元數(shù)據(jù)創(chuàng)建和轉(zhuǎn)換產(chǎn)生影響[32]。

ＡＩＧＣ即人工智能生成內(nèi)容,是一種利用先進的人工智能技術(shù)自動生成文本、圖片、語音、視頻等各種形式內(nèi)容的過程。在應用層面,ＡＩＧＣ技術(shù)可以被看作是用戶生成內(nèi)容(ＵｓｅｒＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＵＧＣ)及專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容(ＰｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＰＧＣ)的進一步擴展和深化,開創(chuàng)了一種全新的內(nèi)容創(chuàng)作方式。在技術(shù)層面,ＡＩＧＣ技術(shù)融合了自然語言處理、預訓練模型、多模態(tài)技術(shù)、深度學習等先進技術(shù),通過計算機算法及相關模型自動產(chǎn)生多樣化的內(nèi)容,構(gòu)成了一個用于自動生成內(nèi)容的綜合性技術(shù)體系。《智慧導讀》是上海半坡網(wǎng)絡技術(shù)有限公司研制開發(fā)的一種主動介入的實時文獻內(nèi)容知識發(fā)現(xiàn)服務產(chǎn)品。

閱讀理解能力直接關系到學術(shù)閱讀的效果，而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力，情境、技術(shù)、體驗等要素影響閱讀認知過程，認知神經(jīng)科學視角下的數(shù)字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關聯(lián)推理和學習建構(gòu)4個階段[47]。以前受制于技術(shù)條件，無法提供個性化、動態(tài)性與精細性的閱讀認知策略服務。人工智能環(huán)境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試，開發(fā)自動綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能，助力于“識別聚焦”與“關聯(lián)推理”過程。但提供此種服務的平臺數(shù)量仍較少，作為學術(shù)用戶常用數(shù)字入口的文獻數(shù)據(jù)庫在此方面有待優(yōu)化。AIGC技術(shù)環(huán)境下，海量知識存儲訓練的大模型面世，能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。科技文獻用戶的知識需求不斷細化和要求不斷提高，傳統(tǒng)科技文獻資源組織方式難以滿足要求。天津智慧導讀成本

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。綜合智慧導讀常見問題

基本原則及立體復合、開放共享等數(shù)據(jù)資源建設原則，分原生數(shù)據(jù)存儲模塊、中間數(shù)據(jù)存儲模塊、智慧數(shù)據(jù)存儲模塊構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲層。其中，原生數(shù)據(jù)存儲模塊分別構(gòu)建業(yè)務場景數(shù)據(jù)庫以存儲用戶數(shù)據(jù)、情境數(shù)據(jù)、態(tài)勢數(shù)據(jù)；構(gòu)建館藏資源庫以存儲文本、音頻、視頻、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)資源；構(gòu)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(gòu)建數(shù)智技術(shù)庫以存儲技術(shù)方案、應用模型、智能工具；構(gòu)建設備狀態(tài)數(shù)據(jù)庫及日志數(shù)據(jù)庫以存儲架構(gòu)運維相關軟硬件數(shù)據(jù)；構(gòu)建元數(shù)據(jù)庫以存儲業(yè)務元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)、操作元數(shù)據(jù)。中間數(shù)據(jù)存儲模塊分別構(gòu)建融合數(shù)據(jù)庫以存儲模態(tài)間關聯(lián)的融合數(shù)據(jù)；構(gòu)建綜合信息庫以存儲由實體、事件、關系組合表示的結(jié)構(gòu)化信息。智慧數(shù)據(jù)存儲模塊分別構(gòu)建標簽庫以存儲涉及業(yè)務場景、館藏資源、數(shù)智技術(shù)等主題的多維度標簽；構(gòu)建深度數(shù)據(jù)庫存儲以圖書館數(shù)智服務為主題劃分、充分發(fā)掘數(shù)據(jù)潛在價值、很大程度發(fā)揮智慧作用的深度數(shù)據(jù)；構(gòu)建通用知識庫以存儲多行業(yè)領域適用的規(guī)則、事實、知識圖譜；構(gòu)建領域知識庫以存儲服務特定業(yè)務場景的集成化知識。綜合智慧導讀常見問題