圖書館借助文獻(xiàn)AI服務(wù)平臺可以實(shí)現(xiàn)服務(wù)升級。智慧讀者服務(wù)功能精細(xì)識別用戶咨詢熱點(diǎn)、難點(diǎn)和新增需求，自動(dòng)生成服務(wù)分析報(bào)告，幫助圖書館了解讀者需求?；谟脩舢嬒窈托袨橼厔荩脚_智能預(yù)判服務(wù)需求變化趨勢，為館員提供個(gè)性化培訓(xùn)主題、專題策劃活動(dòng)和重點(diǎn)服務(wù)方向等決策建議。學(xué)科情報(bào)跟蹤系統(tǒng)自動(dòng)追蹤各學(xué)科領(lǐng)域的近期研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢，為圖書館的學(xué)科服務(wù)決策和資源建設(shè)提供情報(bào)支持。圖書館還可以利用平臺的文獻(xiàn)檢索和分析功能，優(yōu)化館藏資源配置，為讀者提供更質(zhì)量的文獻(xiàn)服務(wù)，提升圖書館的服務(wù)水平和影響力。系統(tǒng)配備的 AI 助手，為用戶提供實(shí)時(shí)文獻(xiàn)互動(dòng)和深度解析服務(wù)。實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)成員高效協(xié)同的文獻(xiàn)平臺

在服務(wù)模式上，平臺上完成了從 “被動(dòng)” 到 “主動(dòng)” 的重大升級。通過對用戶行為數(shù)據(jù)的深度分析及智能算法，平臺能夠精細(xì)洞察用戶需求。例如，在文獻(xiàn)檢索時(shí)，根據(jù)用戶歷史檢索習(xí)慣近期的文獻(xiàn)、研究熱點(diǎn)等內(nèi)容。在科研人員關(guān)注某一新興研究領(lǐng)域時(shí)，平臺及時(shí)推送相關(guān)前沿文獻(xiàn)，提供貼心、個(gè)性化服務(wù)，真正做到想用戶之所想，滿足科研人員對文獻(xiàn)信息的及時(shí)獲取需求，提升科研工作的效率與質(zhì)量。這種轉(zhuǎn)變極大提升用戶對文獻(xiàn)的利用效率，讓知識真正 “活” 起來，更好地服務(wù)于科研與學(xué)習(xí)。

中文化的全球科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)化管理為用戶提供智能決策支持例在基金申請、期刊投稿等，依據(jù)平臺的數(shù)據(jù)分析，能夠做出更合理的決策。

科研工作往往需要處理大量文獻(xiàn)，文獻(xiàn)AI服務(wù)平臺能有效提升科研效率。平臺擁有強(qiáng)大的算力支持，10TB+流每秒可處理10TB以上的數(shù)據(jù)流，1000+集群的分布式計(jì)算集群保證了高效運(yùn)行，支持大規(guī)模并行訓(xùn)練和推理，還能動(dòng)態(tài)配置彈性計(jì)算資源。在文獻(xiàn)處理上，智能檢索功能讓科研人員快速找到所需文獻(xiàn)，AI文獻(xiàn)解讀加速知識吸收，文獻(xiàn)綜述一鍵生成節(jié)省時(shí)間。研究空白發(fā)現(xiàn)和學(xué)科前沿追蹤幫助科研人員明確研究方向，避免重復(fù)研究。引文分析、基金分析等功能輔助科研人員評估研究成果、規(guī)劃基金申請。這些功能協(xié)同作用，從文獻(xiàn)獲取到成果產(chǎn)出的各個(gè)環(huán)節(jié)，都為科研工作提供了有力支持，讓科研人員能夠更高效地開展研究工作。

技術(shù)層是文獻(xiàn) AI 服務(wù)平臺高效運(yùn)行的中心支撐。自然語言處理（NLP）技術(shù)使平臺能夠理解人類語言，實(shí)現(xiàn)智能檢索、文獻(xiàn)解讀等功能，讓用戶與平臺自然交互。語義分析助力精細(xì)提取文獻(xiàn)關(guān)鍵信息，理解文本深層含義。知識圖譜技術(shù)整合各類知識，構(gòu)建知識關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，為學(xué)術(shù)分析、研究輔助等提供基礎(chǔ)架構(gòu)。多模態(tài)學(xué)習(xí)讓平臺可處理文本、圖像、圖表等多種數(shù)據(jù)形式，提升對復(fù)雜文獻(xiàn)的處理能力。大規(guī)模分布式計(jì)算則保障海量數(shù)據(jù)的高效處理，確保平臺快速響應(yīng)，為用戶提供流暢的使用體驗(yàn)。教師可以利用平臺的文獻(xiàn)檢索功能教學(xué)資料，通過 AI 文獻(xiàn)解讀將復(fù)雜的專業(yè)知識以更直觀的方式呈現(xiàn)給學(xué)生。

文獻(xiàn)AI服務(wù)平臺依托新一代大模型，具備強(qiáng)大的文獻(xiàn)智能服務(wù)能力。平臺背靠科大訊飛，構(gòu)建了各個(gè)方位的知識服務(wù)體系。平臺支持5種主流大模型靈活選擇，用戶可根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景自主選擇比較好模型。大模型架構(gòu)采用多層級智能架構(gòu)設(shè)計(jì)，在模型應(yīng)用端通過多級Agent系統(tǒng)進(jìn)行任務(wù)分發(fā)和協(xié)同處理，具備跨學(xué)科知識融合的能力。這使得平臺在文獻(xiàn)檢索、分析、解讀等方面更加精細(xì)高效。例如，在文獻(xiàn)綜述生成時(shí)，大模型能夠整合大量文獻(xiàn)信息，生成邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、內(nèi)容豐富的綜述?；诖竽Ｐ偷膹?qiáng)大能力，平臺為用戶提供了從文獻(xiàn)檢索到知識管理的全流程智能服務(wù)，滿足用戶多樣化的文獻(xiàn)服務(wù)需求。對文獻(xiàn)中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)有疑問，通過 AI 互動(dòng)可以快速得到解釋和相關(guān)知識拓展，提升用戶對文獻(xiàn)的理解效率和深度。中文化的全球科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫

科研工作往往需要處理大量文獻(xiàn)，文獻(xiàn) AI 服務(wù)平臺能有效提升科研效率。實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)成員高效協(xié)同的文獻(xiàn)平臺

該平臺致力于解開學(xué)科間的知識壁壘，實(shí)現(xiàn)從 “割裂” 到 “融合” 的重大突破。通過跨學(xué)科檢索與分析功能，挖掘不同學(xué)科間的潛在連接點(diǎn)。在研究空白發(fā)現(xiàn)及學(xué)科前沿追蹤中，尤其在跨學(xué)科領(lǐng)域，平臺能夠整合多學(xué)科知識。在生物信息學(xué)研究中，將生物學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)文獻(xiàn)及知識融合，為科研人員提供創(chuàng)新研究方向。這種融合促進(jìn)了學(xué)科間的交流與合作，推動(dòng)學(xué)術(shù)創(chuàng)新，使科研人員能從更廣闊的視角開展研究，解決復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)問題。這種多維呈現(xiàn)方式，讓文獻(xiàn)內(nèi)容更加豐富立體，幫助用戶完善知識體系構(gòu)建，提升對文獻(xiàn)的各個(gè)方面的理解能力。實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)成員高效協(xié)同的文獻(xiàn)平臺