基于生成式AI技术的图书馆阅读推广服务创新模式研究

摘要：在人工智能（Artificial Intelligence，AI）发展浪潮中，生成式AI技术在文本创作、图像生成、视频制作等领域展现出了巨大潜力，各行业都在探寻其应用及发展方向。近年来智慧图书馆建设与AI技术不断融合，作为图书馆重点常态化工作的阅读推广服务，面临着如何创新和升级的挑战。通过分析图书馆阅读推广服务现状及问题，结合生成式AI模型特点，探讨了一系列图书馆阅读推广服务创新模式，包括动态个性化阅读路径、互动式阅读体验、视觉内容创作，以及基于生成式AI模型的社区交流和协作平台，旨在为智能化阅读推广服务提供理论参考，提高服务效率和效果，促进阅读文化的繁荣。

关键词：人工智能 生成式人工智能 图书馆 阅读推广

中图分类号：G250.7

Research on the Innovative Model of Reading Promotion Services in librariesBased on Generative AI Technology

MENG Ni

Guilin Library of Guangxi Zhuang Autonomous Region， Guilin， Guangxi Zhuang Autonomous Region，541100 China

Abstract：In the development wave of artificial intelligence （AI）， generative AI technology has shown great potential in the field such as text creation， image generation and video production， and various industries are exploring its application and development direction. In recent years， the construction of smart libraries has been continuously integrated with AI technology， andthe reading promotion service， as the key normalization work of libraries， is facing the challenge of innovation and upgrading. By analyzing the current situation and problems of reading promotion services in libraries， and combined with the characteristics of the generative AI model， a series of innovative models of reading promotion services in libraries are discussed， including dynamic personalized reading paths， interactive reading experiences， visual content creation， as well ascommunity communication and collaboration platformsbased on the generative AI model， aiming to provide theoretical reference for intelligent reading promotion services， improve service efficiency and effect and promote the prosperity of reading culture.

Key Words： Artificial intelligence; Generative artificial intelligence; Library; Reading promotion

近年来，人工智能技术迅速发展并受到广泛关注，随着GPT、Stable Diffusion、Sora等生成式AI技术的兴起，它们为文本创作、图像制作、视频生成等多个领域带来了革命性的智能体验，这些技术不仅展示了AI在知识理解和创造方面的巨大潜力[1]，也为图书馆阅读推广服务带来了前所未有的创新机遇。

国家图书馆“十四五”发展规划强调了应用云计算、人工智能等前沿技术，不断拓展参考咨询、创新创业、阅读推广等专业知识服务的广度和深度，以实现图书馆知识服务能力的智慧化转型[2]。特别在2023年9月，国家图书馆与百度的战略合作进一步推动了图书馆智能化应用的落地。随着AI技术与图书馆服务不断地融合发展，作为图书馆重点常态化工作的阅读推广服务，将面临着如何创新和升级的挑战。

本文旨在探讨如何将生成式AI技术应用于图书馆阅读推广服务中，构建基于生成式AI的创新服务模式。我们期望为图书馆在人工智能时代下的阅读推广工作提供理论参考，推动图书馆服务向更高效、个性化、智能化的方向发展。

1 生成式AI技术与阅读推广综述

1.1 人工智能的概念与生成式AI

人工智能通常被认为是一门致力于研究、设计及应用模拟、延伸和扩充人类智能行为的理论与技术的学科。其核心目标在于创造出能够自主学习、理解、推理、规划及感知的系统，通过计算机程序或机械设备实现这些与人类智能相似的功能。

在人工智能的众多分支中，生成式AI标志着技术的革新飞跃。它利用深度学习和神经网络等先进的机器学习技术，如变分自编码器（Variational Autoencoders， VAEs）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks， GANs）以及OpenAI推出的GPT系列，赋予计算机从大规模数据集中学习并生成新颖内容的能力。与传统的识别或分类AI模型相比，生成式AI技术突破了以往的限制，能够创造出一系列与原始学习模式一致的新内容，覆盖文本、图像、音频和视频等多种形式。特别是OpenAI的Sora项目，在视频内容生成方面展示了生成式AI技术的前沿应用，它能根据文本描述生成高质量的视频内容，为内容创作和数据增强领域带来了新的突破。

1.2 生成式AI的相关研究

在Bandyopadhyay，Saha，Pal（2023）的研究中，对生成式AI的最新进展进行了全面回顾，特别是针对生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）以及变换器（Transformers）等前沿模型的开发和应用[3]。这些模型在图像合成、文本生成、自然语言处理等方面有着极大的应用潜力，为解决复杂问题和推动创意艺术提供了新的途径。研究详细探讨了这些技术在多媒体制作、网页开发、艺术创作以及电子学习平台中的具体应用，揭示了生成式AI如何推动内容创造的自动化和个性化，实现技术突破，从而提升音频与视频的质量，生成高质量的图形与动画。

1.3 图书馆阅读推广服务概述

图书馆阅读推广服务是图书馆为了激发和提升公众的阅读兴趣、习惯和文化素养，而采取的一系列策略和活动[4]。这些服务旨在向读者介绍和推荐各类阅读材料，包括书籍、期刊、电子资源等，以及通过组织各种形式的阅读活动，如读书会、作家讲座、阅读竞赛、主题展览等，来促进读者对阅读的热爱和参与。

阅读推广服务的核心目标是扩大阅读的覆盖面和深度，提升公共图书馆在文化教育领域的作用。这不仅涉及传统的纸质阅读资源，也包括数字化资源和多媒体内容的推广。随着信息技术的发展，图书馆阅读推广服务也在不断创新，越来越多地利用网络平台、社交媒体和移动应用等新兴工具进行阅读推广和互动交流，拓宽了服务的方式和途径。

1.4 生成式AI技术在图书馆领域的应用

生成式AI技术在图书馆服务领域的应用仍正处于初级探索阶段，目前的应用范围和技术深度受限，例如：在聊天机器人和个性化推荐系统等领域，这些应用更多依赖于传统的计算机技术。尽管生成式AI技术在内容生成和个性化推荐等多个维度上展现出巨大的发展潜力和应用前景，其在图书馆服务的广泛利用还面临诸多挑战。未来的研究和实践需要聚焦于加速技术融合的步伐，培养和吸引更多的专业人才，并探索生成式AI技术与图书馆服务有效整合的创新模式，从而在促进阅读文化的传播和提升公众阅读体验方面发挥更大作用。

2 图书馆阅读推广服务现状及问题分析

图书馆的阅读推广服务在促进公共阅读文化及提升社会文化素养方面扮演着至关重要的角色[5]。这些服务通过策划一系列多元化的阅读活动及提供广泛的图书资源，显著提高了阅读的参与度和普及率，随着数字化资源及在线平台的普及，图书馆服务的可达性和覆盖范围得到了显著提升。然而，在AI技术迅速发展的背景下，推动图书馆服务向全面化与智慧化发展，已成为图书馆阅读推广工作的核心任务。在分析当前的阅读环境与读者需求的基础上，图书馆的阅读推广服务还需应对若干挑战和问题。

2.1 缺乏专业的阅读指导

由于缺乏高效的导航和指导机制，读者在检索图书馆的丰富信息资源时往往遭遇低效率的困扰，不得不耗费大量的时间和努力去寻找所需的资料。这种检索的低效性不仅浪费了读者的宝贵时间，还有可能因找不到满意的资料而削弱其阅读的积极性。

进一步而言，这种不便捷的检索体验对读者的满意度和对图书馆服务的忠诚度产生了直接的负面影响，可能会导致读者对图书馆整体服务产生不利的看法，从而损害图书馆在公众心中的形象和信誉。

2.2 服务效果具有局限性

在推广阅读文化的过程中，面对较少利用图书馆资源或处于地理位置偏远的读者，阅读推广活动的辐射范围和实际效果存在显著局限性，这一问题主要体现在服务覆盖范围的不足和活动设计的不足两个方面。

服务覆盖范围的不足导致那些较少使用图书馆资源或居住在偏远地区的读者，无法充分利用图书馆提供的优质资源和服务。与此同时，阅读推广活动的设计往往无法吸引或满足不同读者群体的具体需求，缺乏创新和针对性的活动设计难以激发读者的兴趣和参与度，导致阅读推广活动的实际效果未达预期。

2.3 服务需求及技术环境的多样化

随着读者对图书馆服务期望的提升，以及数字技术的快速发展，阅读推广工作变得更加复杂和多样化。图书馆工作人员不仅需要管理和推广庞大的图书和数字资源，还需要组织各类活动如讲座、研讨会和互动读书会等。这些服务需求的多样性要求工作人员具备广泛的知识和技能，掌握最新的技术和媒体使用方法。从传统的图书管理到数字资源的维护，再到活动策划和执行，工作内容的广泛性和复杂性显著增加，导致工作人员难以迅速响应读者需求，进而影响了阅读推广服务的效率。

2.4 读者沟通的挑战

随着图书馆服务的数字化转型和社区参与度的提高，读者沟通变得更加复杂。越来越多的读者期望能够通过各种在线渠道与图书馆互动，而且随着个性化服务成为趋势，还需要图书馆工作人员能够了解和识别不同读者群体的特定需求和兴趣，这不仅增加了工作的复杂度，同时也要求工作人员具备良好的沟通技巧和创新能力。

图书馆在线服务时，读者通常期待能够得到快速且有效的回应。这要求图书馆工作人员能够及时监控各种沟通渠道，迅速响应读者的咨询和反馈。然而，实时监控和响应可能需要大量的人力资源，特别是在资源有限的情况下，如何保持高效的读者服务成为一大挑战。

3 基于生成式AI的图书馆阅读推广模式

实现生成式AI技术驱动的阅读推广服务，关键环节在于确保其能够有效地整合生成式AI技术，以提高图书馆的阅读推广效果。本研究提出的创新服务模式包括以下几个核心组成部分。

3.1 动态个性化阅读路径

采用GPT-4模型构建动态个性化阅读路径。GPT-4模型通过其卓越的自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）和生成（Natural Language Generation，NLG）能力，能为每位用户量身打造独特的阅读体验[6]。通过综合运用用户的阅读历史、社交互动反馈及其明确表达的阅读偏好来满足用户的即时阅读需求，激发他们探索新知识的热情和学习动力，丰富读者的阅读生态。

GPT-4模型可以构建一个动态的、多维度的用户画像，精确解析用户的自然语言描述，并据此预测和推荐一系列与用户兴趣相匹配的内容或资源。这种预测不仅基于读者的直接兴趣，还能发掘他们潜在的阅读需求，推荐他们可能尚未探索但可能感兴趣的内容，从而实现真正个性化的阅读推荐。此外，借助实时反馈调整机制，系统能够根据读者反馈优化推荐算法，进一步提升推荐的准确性和读者满意度。

3.2 互动式阅读体验

采用基于Transformer架构的模型（如BERT、XLNet等）开发互动式阅读体验，为图书馆带来一种全新的创新趋势[7]。例如：在互动故事场景中，这种方法不仅能够实时生成根据用户选择分岔的故事情节，提供个性化的故事结局，而且还支持深度自定义，允许创建者根据特定主题设计互动内容。这不仅极大地提高了阅读的趣味性，还增强了内容的吸引力和阅读推广效果。

此外，通过这种互动式体验，读者的参与度显著提升，由被动接收者转变为阅读过程中的主动参与者。这种参与性不仅促进了读者对阅读材料的深入理解和长期记忆，还为图书馆提供了一种有效的方式来刺激读者探索未知领域，激发阅读兴趣。

3.3 视觉内容创作

在图书馆的阅读推广活动中，视觉内容扮演着至关重要的角色，它能够有效吸引和维持受众的注意力。通过结合使用Stable Diffusion和Sora模型，我们不仅可以生成与阅读材料、活动主题紧密相关的高质量图像，如个性化的书籍封面、主题海报，还可以创造引人入胜的宣传视频。Stable Diffusion模型在这一过程中负责根据预设主题自动生成独特的视觉图像[8]，而Sora模型则基于精心设计的文本描述，高效地产出相应的视频内容[9]。

与此同时，GPT-4模型的应用使得文本描述的创作过程变得更加高效和富有创意。通过图书馆工作人员提供一些基本信息和关键字，GPT-4便能够基于其庞大的知识库和深度学习能力，生成具有高度相关性和吸引力的文本脚本。这些脚本不仅详细描述了预期的视频内容，还能融入创意元素和情感因素，使最终生成的图像或视频更具吸引力和表现力，有效提高阅读推广活动的公众关注度和参与度。

3.4 实时内容更新和扩展

在图书馆的阅读推广活动中，保持内容的实时更新和扩展是吸引和维持用户兴趣的关键，变分自编码器（VAEs）技术提供了一种先进的方法来实现内容的实时更新和扩展。利用VAE技术，我们能够自动化地处理热点新闻和当前事件的内容更新，为读者提供即时且深度的阅读材料。VAE技术的应用不仅限于生成新闻摘要，还扩展到为阅读材料添加相关的背景信息，从而使用户能够获得更全面的理解和知识[10]。

通过深度学习读者的阅读历史和偏好，系统可以进一步自动推荐相关的阅读资源。这种个性化的内容扩展机制，结合VAE技术的生成能力，可以确保读者总能接触到与其兴趣紧密相连的最新和最相关的信息。此外，这种技术还可以被用于识别和推荐图书馆藏书中与用户当前阅读主题相关的其他材料，从而促进藏书的发现和利用。通过这种方式，图书馆能够为读者提供一个动态更新、丰富多样的阅读环境，有效促进阅读的深度和广度。

3.5 社区交流和协作平台

构建AI驱动的社区交流和协作平台，通过集成GPT-4和BERT模型等生成式AI技术，增强平台的内容理解、分类及个性化推荐能力。利用先进的AI技术对读者发布的阅读笔记、书评和讨论等进行深度分析，实现精确的内容分类和标签化。此外，利用GPT-4模型的文本生成能力，不仅可以回应读者讨论，还能基于读者的互动和阅读偏好，创造性地推荐新的阅读材料或生成能引发进一步讨论的新话题，从而促进更丰富的知识交流和文化共享。同时，生成式AI技术还能自动编写社区动态摘要，让读者能够及时获取并参与到最新的讨论和流行话题中，进一步提高了社区的活跃度和用户的参与感。

利用生成式AI技术构建的图书馆社区交流和协作平台，不仅可以为读者提供一个丰富的、互动性强的阅读和讨论环境，还能通过深度学习模型提升社区内容的吸引力和个性化，有效促进读者之间的知识交流和文化共享，满足不同读者群体的需求，为图书馆创建一个充满活力的数字化智慧阅读社区。AI驱动的社区交流和协作平台将突破时间和空间的限制，大幅扩展图书馆阅读推广服务的覆盖范围，确保更广泛的读者群能够无缝接入并受益于图书馆提供的多元化服务，从而为图书馆阅读推广工作带来了前所未有的广阔视野和深远影响。

4 结语

生成式AI技术正在构建图书馆阅读推广服务的未来，通过应用GPT、BERT和Sora等先进模型，生成式AI在个性化阅读推荐、互动体验创建及高质量视觉内容生成等方面展现出巨大潜力。这些技术不仅能够满足读者多元化的阅读需求，还能够提高图书馆阅读推广工作的效率和效果，为读者提供更丰富、更精准的服务。

随着生成式AI技术的持续发展，预期图书馆能够推出更多的创新服务，有效地促进阅读文化的繁荣。生成式AI技术正成为推动图书馆服务创新、实现阅读推广服务智能化的关键力量，将引领图书馆阅读推广服务不断迈向新纪元。

参考文献

[1] 汪聪，张春红，高楠，等.面向人工智能生成内容时代的图书馆服务适应与创新[J/OL].情报理论与实践：1-10[2024-03-08].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.1762.G3.20240220.1245.002.html.

[2] 国家图书馆“十四五”发展规划[EB/OL].（2021-09-01）.[2024-03-16].https：//www.nlc.cn/upload/attachments/2023-04-14/4dd2526a.pdf.

[3] BANDYOPADHYAY T ，SAHA S ，PAL D .Beyond imitation： Exploring novelty in generative AI[J].International Journal of Advanced Research in Science， Communication and Technology，2023，3（2）：472-475.

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[8] 郑凯，王菂.人工智能在图像生成领域的应用：以Stable Diffusion和ERNIE-ViLG为例[J].科技视界，2022（35）：50-54.

[9] O'CALLAGHAN J .How OpenAI's text-to-video tool sora could change science - and society[J].Nature，2024，627（8004）：475-476.

[10] 孙肖依.基于变分自编码器的推荐算法研究[D].北京：北京交通大学，2022.