摘要：随着人工智能技术的飞速发展，AIGC（人工智能生成内容）在各个领域的应用日益广泛。高职图书馆作为知识传播和服务的重要场所，面临着服务模式转型升级的迫切需求。本文深入探讨 AIGC 助力高职图书馆服务模式转型升级的重要意义，分析当前存在的问题，并结合实际案例提出针对性的对策，旨在为高职图书馆借助 AIGC 实现高效、精准服务提供参考。​

关键词：AIGC；高职图书馆；服务模式；转型升级​

1.引言​

在数字化时代，信息技术不断重塑着人们获取知识和信息的方式。高职图书馆作为为师生提供知识资源支持的关键机构，其传统服务模式已难以满足用户日益多样化、个性化的需求。AIGC 技术的出现，为高职图书馆服务模式的转型升级带来了新的契机。AIGC 能够通过人工智能算法自动生成文本、图像、音频等内容，具有高效、智能、个性化的特点，有望为高职图书馆在资源建设、服务提供、用户互动等方面注入新的活力，推动其向智能化、精准化服务模式转变。​

2.AIGC 助力高职图书馆服务模式转型升级的重要意义​

AIGC 助力高职图书馆服务模式转型升级具有多方面的重要意义。一方面，能够显著提升服务效率。以往图书馆工作人员需要花费大量时间进行信息整理、文献检索等工作，而 AIGC 可以通过智能算法快速处理海量数据，瞬间为用户筛选出符合需求的信息，大大节省了服务时间。例如，在图书推荐方面，AIGC 能够根据用户的借阅历史、浏览记录等数据，精准分析用户兴趣偏好，快速生成个性化的图书推荐列表，相比人工推荐效率大幅提升。另一方面，有助于提供个性化服务体验。每个高职学生的学习需求和兴趣爱好各不相同，AIGC 可以深入挖掘用户数据，为不同用户量身定制专属的知识服务。如为准备职业技能竞赛的学生提供针对性的竞赛资料和案例分析，为自主学习的学生规划个性化学习路径等，满足用户多元化的需求，提升用户对图书馆服务的满意度和忠诚度。​

3.AIGC 助力高职图书馆服务模式转型升级存在的问题​

3.1技术设施与成本问题​

AIGC 技术在高职图书馆的落地应用，犹如一场对技术设施的严苛考验，其对硬件设施的要求极为苛刻。先进的服务器作为 AIGC 技术运行的核心载体，需具备超强的运算能力。以常见的自然语言处理（NLP）任务为例，在处理用户复杂的咨询问题时，服务器要在短时间内运行复杂的算法，对大量文本数据进行分析、理解与生成回复，这就要求其 CPU 不仅要有高主频以保障单核运算速度，还需具备强大的多核并行处理能力，能够同时处理多个任务线程。然而，此类高性能服务器价格不菲，一台配置较为先进的服务器采购成本往往高达数万元甚至数十万元。​

大容量的存储设备同样不可或缺，其用于保存海量的训练数据以及 AIGC 生成的各类内容。高职图书馆在引入 AIGC 技术后，需存储大量的文献资料、用户行为数据等作为训练素材，以训练出贴合图书馆业务场景的模型。随着数据量的持续增长，对存储设备的容量与性能要求也水涨船高。例如，存储高清的电子图书、多媒体资源等，不仅需要大容量的硬盘空间，还要求存储设备具备高速的数据传输速率，以确保数据的快速读取与写入，而满足这些条件的专业存储设备价格普遍较高。​

3.2数据质量与安全问题​

高职图书馆在长期的运营过程中积累了海量的数据，但这些数据犹如未经雕琢的璞玉，存在诸多质量瑕疵。在数据格式方面，由于图书馆在不同发展阶段采用了不同的信息管理系统，且各系统遵循的录入标准不一致，导致数据格式千差万别。例如，早期的图书管理系统可能采用简单的文本格式记录图书信息，而后期引入的数字化管理平台则采用更为复杂的数据库格式，这使得不同时期录入的图书数据在字段结构、编码方式等方面存在显著差异，难以统一处理。在进行数据整合时，需要耗费大量的人力与时间进行格式转换与适配，增加了数据处理的难度与成本。​

数据准确性同样不容乐观。人工录入失误是导致数据错误的常见原因之一，图书馆工作人员在录入图书信息、用户借阅记录等数据时，可能因疏忽而输入错误信息，如将图书的 ISBN 号输错、用户姓名写错等。此外，信息更新不及时也是一大问题，随着图书的新增、下架以及用户信息的变更，若不能及时在系统中更新，就会导致数据过时。例如，某本图书的馆藏位置发生了变化，但系统中的记录未同步更新，读者在查找该书时就会遇到困难。​

同时，高职图书馆各业务模块数据相互独立，形成了一个个数据孤岛。图书借阅系统、电子资源数据库、读者管理系统等之间缺乏有效的数据共享机制，数据无法实现有效融合与共享。例如，在进行用户行为分析时，若仅依据图书借阅数据，而无法获取用户在电子资源平台上的浏览记录，就难以全面了解用户的阅读偏好与需求。这些低质量的数据输入 AIGC 系统后，会严重干扰算法训练。AIGC 算法依赖高质量的数据进行学习与训练，以生成准确、符合用户需求的内容，而错误、过时或格式不统一的数据会误导算法，致使生成的内容偏离用户实际需求，如在智能推荐图书时，推荐出与用户兴趣毫无关联的书籍。​

3.3专业人才匮乏问题​

当前，高职图书馆工作人员的知识结构大多偏向传统图书馆业务领域，对于 AIGC 技术原理、算法操作、系统维护等专业知识知之甚少。传统图书馆业务主要侧重于图书采编、借阅管理、读者服务等方面，工作人员在长期的工作实践中积累了丰富的相关经验。然而，随着 AIGC 技术的引入，图书馆的业务范畴与工作方式发生了巨大变革。AIGC 技术涉及深度学习、自然语言处理、机器学习等多个前沿技术领域，其原理复杂且不断更新迭代。例如，深度学习中的神经网络模型，包含众多参数与复杂的结构，工作人员需要理解其工作机制，才能更好地应用 AIGC 技术。​

在算法操作方面，工作人员需要掌握常见 AIGC 算法的使用方法，如在利用 AIGC 进行资源整合与个性化服务设计时，需对推荐算法的参数进行设置。但由于缺乏相关专业知识，工作人员往往无法精准配置参数，导致推荐结果不理想。例如，在设置图书推荐算法的权重参数时，若不能准确把握用户借阅历史、浏览行为、评分反馈等因素对推荐结果的影响程度，就可能无法为用户推荐符合其兴趣的图书。在系统维护方面，AIGC 系统的稳定运行需要专业人员进行日常监控与维护，及时处理系统故障、优化系统性能。然而，高职图书馆现有的工作人员大多缺乏此类技能，一旦系统出现问题，可能无法及时解决，导致服务中断。​

这种专业人才匮乏的现状，使得在 AIGC 技术引入后，工作人员难以有效驾驭相关技术工具，无法充分发挥 AIGC 技术优势。在面对用户日益多样化、个性化的服务需求时，无法利用 AIGC 技术提供精准、高效的服务。例如，用户期望通过智能咨询系统获取专业的学术资料推荐，但由于工作人员对 AIGC 技术在学术资源推荐方面的应用缺乏了解，无法对系统进行优化与调整，导致用户得到的推荐结果质量低下，无法满足其需求，严重影响了用户体验与图书馆服务模式转型升级的进程。

4.AIGC 助力高职图书馆服务模式转型升级的对策​

4.1优化技术设施投入与成本管理策略​

高职图书馆应精心规划，制定分阶段的技术设施升级计划。在硬件设施评估环节，组建专业的技术评估小组，成员包括图书馆内部的信息技术人员以及外部聘请的硬件专家。运用专业的硬件检测工具，对服务器的中央处理器（CPU）性能进行全方位测试，涵盖单核运算速度、多核并行处理能力等关键指标；同时评估内存的读写速度、存储设备的实际可用空间与数据传输速率等。依据 AIGC 应用对运算速度、存储容量等关键性能指标的严格需求，确定升级的优先级。例如，若 AIGC 主要应用于智能参考咨询服务，需实时处理大量用户咨询请求并快速生成回复，此时应优先扩充服务器内存，从 8GB 提升至 16GB 甚至更高，同时将传统机械硬盘升级为高速固态硬盘（SSD），大幅提升数据读写速度，缩短系统响应时间，以满足基本运行需求。​

在软件方面，积极探索多元化合作模式。对于常用且功能相对标准化的 AIGC 软件服务，如文献检索辅助工具、智能推荐系统等，广泛调研市场上的软件供应商。通过对比不同供应商产品的功能特性、用户评价、价格体系等，筛选出优质合作伙伴。以高职图书馆为例，该馆经过数月的市场调研，与国内一家知名软件企业达成租赁协议。引入其云平台的 AIGC 文献检索软件，该软件采用按每月检索次数支付费用的模式。在合作初期，高职图书馆每月检索次数约为 5000 次，按照软件供应商的收费标准，每月支付费用仅为传统一次性采购软件授权费用的十分之一，有效缓解了资金压力。对于部分与图书馆特色业务紧密结合、定制化需求高的软件，如针对特定专业领域的知识图谱构建软件，在充分论证性价比和长期效益后，联合高校信息科学、计算机科学等相关专业的科研团队，或者专业软件开发商进行定制开发。在开发过程中，图书馆业务人员与技术团队紧密协作，明确功能需求与业务流程。开发完成后，与开发方协商后续维护服务条款，包括软件漏洞修复、功能升级的时间节点与费用等，确保软件长期稳定运行。​

4.2强化数据治理与安全防护措施​

建立健全数据治理体系是提升数据质量的核心任务。高职图书馆应组建专业的数据治理团队，团队成员涵盖图书馆学专业人员、数据分析师以及信息技术专家。制定统一的数据标准规范，例如对于馆藏图书数据，明确规定书名、作者、出版日期、ISBN 号、分类号等字段的录入格式与取值范围；对于用户借阅数据，规范借阅时间、借阅期限、归还状态等信息的记录方式。运用数据清洗算法，如基于规则的清洗算法，识别并纠正明显错误的数据，如不符合日期格式规范的借阅时间、重复的图书记录等。同时，安排人工审核，对算法清洗后的数据进行抽样检查，确保数据的准确性。​

搭建数据集成平台，打破数据孤岛。以高职图书馆为例，该馆构建了数据中台，通过数据抽取、转换、加载（ETL）技术，将图书馆自动化管理系统中的借阅数据、电子资源数据库中的用户访问数据、数字图书馆平台的使用数据等进行整合。在整合过程中，建立数据映射关系，将不同数据库中相同含义的数据字段进行关联，实现各业务系统数据的互联互通。为 AIGC 精准分析用户需求提供了丰富、高质量的数据基础，例如通过整合数据，AIGC 能够全面了解用户在不同资源平台的使用偏好，从而为用户提供更精准的资源推荐。​

在数据安全防护上，采用多层级技术防护体系。在数据存储端，运用高级加密标准（AES）算法对数据进行加密存储。AES 算法将数据分割成固定长度的块，通过复杂的加密运算将其转化为密文存储在数据库中。即使存储介质如硬盘丢失或被盗，未经授权的人员无法获取原始数据。在数据传输过程中，部署 SSL/TLS 加密协议。当用户通过图书馆网站或移动应用访问资源时，SSL/TLS 协议在用户设备与图书馆服务器之间建立安全连接，对传输的数据进行加密，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。

4.3加速专业人才培养与团队建设​

制定系统全面的人才培养方案，提升图书馆工作人员的 AIGC 专业素养。一方面，与高校信息科学、计算机科学等相关专业建立深度合作关系。共同开发定制化培训课程，课程内容涵盖 AIGC 技术原理，详细讲解深度学习、自然语言处理等底层技术在 AIGC 中的应用；算法基础部分，介绍常见的 AIGC 算法如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）的原理与实现；应用实践环节，设置基于图书馆业务场景的实操项目，如利用 AIGC 进行图书推荐系统优化、虚拟参考咨询服务开发等。通过线上线下相结合的方式，定期组织工作人员学习。线上利用在线学习平台，提供课程视频、电子教材等学习资源，方便工作人员随时学习；线下邀请高校教师或企业技术专家进行面对面授课与实操指导。同时，邀请行业专家举办专题讲座，分享 AIGC 在图书馆领域的最新应用案例，如某些图书馆如何利用 AIGC 创建虚拟阅读空间、开展智能图书编目等，以及行业的发展趋势。

另一方面，鼓励工作人员参与行业内的 AIGC 技术研讨会、学术交流会议等活动。以高职图书馆为例，该馆每年选派 3 - 5 名业务骨干参加全国图书馆 AIGC 应用大会。参会人员在会议期间，积极参与各类主题演讲、技术论坛，与来自全国各地的同行交流经验，学习先进图书馆在 AIGC 应用方面的创新做法。会后，参会骨干回馆组织内部培训与经验分享会，通过制作 PPT、分享会议资料、实际操作演示等方式，将所学知识与经验传递给全体工作人员，带动全体人员提升技术应用水平。此外，在人才引进方面，制定优惠政策，如提供具有竞争力的薪资待遇、良好的职业发展空间、科研启动资金等，吸引既懂图书馆业务又掌握 AIGC 技术的复合型人才加入。通过校园招聘、社会招聘等渠道，广泛吸纳人才，充实图书馆人才队伍，为 AIGC 技术在图书馆的深度应用提供坚实的人力保障。​

5.结束语​

AIGC 技术为高职图书馆服务模式的转型升级提供了强大动力，但在应用过程中也面临诸多问题。通过优化技术应用与人才培养策略、提升数据质量与强化安全保障措施等对策，能够有效推动 AIGC 在高职图书馆的广泛应用，实现服务模式从传统向智能化、精准化的转变，更好地满足高职师生的知识需求，为高职教育的发展提供有力支持。在未来，随着 AIGC 技术的不断发展和完善，高职图书馆应持续探索创新，充分发挥 AIGC 的优势，为用户创造更加优质、高效的服务体验。

参考文献：

[1] 储节旺，罗怡帆.人工智能生成内容赋能图书馆知识服务的路径研究[J].情报理论与实践， 2024， 47（8）：34-42.DOI：10.16353/j.cnki.1000-7490.2024.08.005.

[2] 蔡子凡，蔚海燕.人工智能生成内容（AIGC）的演进历程及其图书馆智慧服务应用场景[J].图书馆杂志， 2023， 42（4）：34-43.

[3] 任书俊，王咏梅，马巍巍，等.数智化视角下高校图书馆古籍保护与服务工作变革研究[J].大学图书情报学刊， 2024， 42（6）：83-88.

[4] 潘悠.以AIGC赋能图书馆智慧服务的推进路径和应用策略研究[J].兰台内外， 2024.

[5] 姜晔，袁刘琼，袁刘桂锋.AIGC 赋能高校图书馆信息文化的培育框架研究[J].Journal of Library & Information Science in Agriculture， 2024， 36（4）.DOI：10.13998/j.cnki.issn1002-1248.24-0311.

[6] 蔡全录.人工智能与图书馆服务的深度融合路径探究[J].价值工程， 2019， 38（25）：2.DOI：CNKI：SUN：JZGC.0.2019-25-099.

[7] 胡安琪，吉顺权.AIGC嵌入图书馆知识服务的价值，风险及其防控策略[J].图书馆工作与研究， 2024（5）：63-70.

[8] 苏靖雅.生成式人工智能浪潮下图书馆发展的策略研究[J].Modern Management， 2024， 14.DOI：10.12677/mm.2024.149256.