生成式AI在生成內容的過程中，經常會遇到生成內容準確度不高的問題，包括以下場景：表達錯誤，錯別字、病句較多，多有亂碼符號；邏輯混亂，上下旬沒有銜接，多為拼湊和重復內容；排版混亂，無段落，無標點，文章亂碼；圖文不相符，圖片模糊不清，圖片中有不良誘導或蹭流量的內容；音畫低質，視頻畫面傾斜、倒置、鏡像翻轉，畫面拉長變形，模糊不清；視頻濾鏡失真，邊框占比大，水印嚴重遮擋畫面等。因此，圖書館應配備專業人員對內容進行訂正調整，同時探索關于AI生成內容質量評估的相關理論，為生成內容提供依據。根據讀者檢索時輸入的關鍵字，給出主題線索詞，為讀者提供發散性的思維導向。福建智慧導讀特點

智慧數據流轉模塊基于智慧數據演進范式統籌推進圖書館內“原生數據—中間數據—智慧數據”的流通轉化業務，鏈接圖書館內外部數據源的異構原生數據以實現多渠道、全領域的動態數據采集，利用契合各類數據特征的處理方式實現敏捷化的自動數據處理；通過匹配相應數據模態的算法或模型融合多模態數據，以實體、事件、關系為基本單元智能抽取出語義化、結構化的綜合信息，由此實現原生數據向中間數據高效轉化；圖書館業務場景驅動業務流程各節點數據整合，按照標準化的融合數據分析流程獲取深度數據，挖掘出潛在知識并發現知識關聯以提煉通用知識及領域知識，從而實現中間數據向智慧數據有效轉化。浙江智能化智慧導讀智慧圖書館建設關注學生個性化、多元化、 實時化的需求；

面向復雜業務場景智能適配、虛實空間多渠道交互、多元主體協同創新的需求，遵循應用有機集成、平臺開放共享等原則構建人機交互層。人機交互層嵌入視角、觸角、語音、虛實融合等多感官交互模型，構建傳統交互終端以及以服務型機器人為的圖書館智能終端，提供具備泛在感知、全息交互、虛實共生特點的多維交互渠道；按照圖書館數智服務涉及的利益主體分類（主要分公眾、機構、館員），整合各數智服務模塊并利用應用接口及傳輸協議，建設快速響應用戶需求、靈活部署于交互終端的專業門戶，提供融合智慧數據全生命周期管理且覆蓋業務全流程的一站式功能及服務；依托圖書館數智服務能力模型將用戶需求與館內資源進行動態匹配分析，梳理出需求綜合識別、資源深度融合、服務智能供給等圖書館服務場景，提供精細契合各類業務場景的智能化人機交互方案。

智慧指迅速、靈活、正確地理解事物和解決問題的能力［1］。與它對應的英文smart作為形容詞時，意指擁有高級的腦力和審美；應用在計算機領域（如smartphone、smartcard），指使用內置微處理器進行自動操作、處理數據或實現更強的通用性。法語sagesse承襲古希臘語σοφ?α（sophia）的倫理指向，側重“對事物的正確認識和公正感受”。智慧在不同文化中的共同特征揭示：智慧是認知和價值的雙重判斷。閱讀是出版學和圖書館學的**研究對象，其定義存在學科分野：出版學強調信息的提取和加工，定義為“讀者從讀物中獲取信息并進行加工，產生理解與情感效應的精神活動”［2］；圖書館學強調其社會建構功能，定義為“一種從書面語言和其他書面符號中獲得意義的社會行為、實踐過程和心理過程，它能提高人們的社會文化素質，加強社會意識，促進思想交流，是一項促進社會健康發展的重要人類活動”［3］可見，智慧和閱讀共享信息處理、意義生成和行。為調節的意涵，且都承載一定的倫理價值指向。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。

大數據和人工智能技術極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進一步優化移動閱讀、數字閱讀的外部語義增強環境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對比閱讀等功能以輔助關鍵信息的甄別與標識，還強化語料、引文收集、標簽、手繪等數字筆記和數字注釋功能，增強用戶描述和記錄文本大意的體驗。另一方面，對文獻內容的再生產或再創作，提高閱讀效率，降低認知負荷。在海量數據中“學習”并“理解”內容，對某一主題的相關文獻進行自動綜述，提煉文獻的**內容，AI生成解讀視頻。同時，基于語義關聯關系，提供與文獻相關的數據、代碼、項目、視頻講解等服務。在閱讀理解過程中，以提問的方式要求GPT類平臺自動提煉相關內容，自動實現知識抽取和關系揭示。表6列舉了部分學術平臺的輔助閱讀服務內容及服務形式。當前的輔助閱讀服務適用于撰寫文獻綜述的主題文獻閱讀，也適用于學術檢索任務和積累任務，但仍需要配合人工精讀的方式學習特定的方法和理論知識點。智慧導讀可以幫助讀者更好地掌握閱讀技巧。福建智慧導讀特點

智慧導讀可以讓讀者更加高效地掌握知識。福建智慧導讀特點

個性化閱讀推薦系統的設計始于高效且精確的數據采集、處理與分析。在智慧圖書館中，用戶每天進行搜索、閱讀和下載等互動行為均會產生大量數據。以大型智慧圖書館為例，其每月會新增數千份電子書和期刊，且數百萬用戶的日常活動會生成海量數據記錄，包括搜索查詢、點擊和下載等行為數據。這些數據是設計個性化閱讀推薦系統的基礎，需要收集和處理，以便后續進行分析和應用。數據采集必須***覆蓋用戶數據，包括用戶的注冊信息、借閱記錄、閱讀習慣，以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數據，個性化閱讀推薦系統可掌握用戶的基本興趣和偏好，鑒別用戶潛在的興趣領域和行為模式，從而為推薦給予數據方面的支持。福建智慧導讀特點