在智慧圖書館中，智慧館員必須走在前列，成為圖書館業務的先行者。智慧館員能否科學地配置到合適的工作崗位，對智慧圖書館的建設至關重要。因此，高職院校圖書館需要為智慧館員建立個性化檔案，以便科學地安排他們的工作崗位。這一過程應遵循雙向選擇原則，尊重每位館員的習慣和興趣，根據他們的個性特點進行崗位配置。這樣的配置能夠激發館員的內在動力和工作熱情。同時，也要遵循專業化和均衡化的原則，根據圖書館的運行情況和館員的發展狀況，適時進行科學的調整。這樣的措施不僅能夠讓館員發揮自己的長處，避免短處，減少工作的盲目性，還有利于他們不斷自我提升和完善。在語義關聯矩陣中，由起始入口詞選擇任意某個興趣點,系統會找出兩者之間潛在的5條隱性知識鏈路。信息化智慧導讀承諾守信

在技術迅速更迭下，國內外學者積極探索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]。趙楊等構建融合AIGC技術的智慧圖書館體系框架[29]，儲節旺等從服務方式、服務內容、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的聊天機器人系統是傳統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、館藏開發以及元數據創建和轉換產生影響[32]。哪些智慧導讀費用是多少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。

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。

閱讀理解能力直接關系到學術閱讀的效果，而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力，情境、技術、體驗等要素影響閱讀認知過程，認知神經科學視角下的數字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關聯推理和學習建構4個階段[47]。以前受制于技術條件，無法提供個性化、動態性與精細性的閱讀認知策略服務。人工智能環境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試，開發自動綜述、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“關聯推理”過程。但提供此種服務的平臺數量仍較少，作為學術用戶常用數字入口的文獻數據庫在此方面有待優化。AIGC技術環境下，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。圖書館的數字文獻知識服務通常是由圖書館采購數字文獻資源，讀者分別各自訪問一個個的文獻數據庫。

建立激勵機制可以激發智慧館員的學習熱情和主動性，這包括為參加培訓和學習的館員報銷相關費用，以及對學習表現優異的館員進行評選和表彰。在培訓內容上，不僅要涵蓋圖書情報的專業知識與技能，還要重視培養專業精神和職業道德。培訓方式應根據每個人的學習習慣和興趣點進行個性化定制，以適應不同館員的特點，同時結合工作崗位的具體需求，制訂有針對性的繼續教育計劃，以實現高效率的學習成果。高職院校需要將智慧圖書館的建設放在重要位置，制定長期規劃，并建立一個科學合理的培訓體系。在人才引進方面，應特別注重吸引具有博士學位和高級職稱的專業人員，他們的加入對于智慧圖書館的發展至關重要，可以參照引進教師的待遇標準，以確保能夠吸引和留住這些高水平的專業人才。所以需要對用戶閱讀行為信息和知識進行組織，針對科技文獻資源使用和組織。信息智慧導讀互惠互利

智慧導讀可以讓讀者更加深入地了解作者的思想和觀點。信息化智慧導讀承諾守信

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。信息化智慧導讀承諾守信