基于智能问答的图书馆参考咨询服务设计及优化

余望枝，刘 芳 （.武汉大学文学院综合资源中心； .三峡大学图书馆）

1 引言

近年来，在人工智能、大数据、云计算等技术赋能下，智能问答突破特定领域知识的范围限制，使用自然语言实现拟人化人机问答互动，提供便捷智能咨询服务，其应用已渗透到各行各业及社会生活等各个领域。

目前，国内部分图书馆探索运用智能问答系统开展实时虚拟参考咨询服务，嵌入FAQ 知识库，实现零延迟接待。智能问答系统扮演虚拟馆员角色，通过自然语言处理技术以问答形式快速理解读者的提问并精确给出答案，协助馆员完成图书馆日常重复性咨询工作，为读者提供问题回复、服务导航等咨询服务，加强图书馆与读者的交互体验，提高参考咨询工作的服务效能与管理水平。本文深入分析智能问答系统在图书馆参考咨询服务中的应用现状、建设目标和功能设计，构建图书馆智能咨询系统框架，为图书馆智能咨询服务体系的建设提供参考，推动图书馆实现“以读者为中心”的智能咨询服务，从单一的问答咨询场景向综合的业务场景升级，构建人机协作共生共融的服务生态体系，充分发挥参考咨询服务的核心价值。

2 国内图书馆智能问答系统应用现状

参考咨询服务是图书馆读者工作的重要环节。2022 年第七次全国公共图书馆评估定级工作中，《省级公共图书馆评分细则》“1.4.1 普通参考咨询”将“利用人工智能技术提供参考咨询服务（10 分）”作为加分项，其中“通过具有解答与推理功能的智能技术与设备开展咨询服务，5 分；建立相关数据库（包括专家系统资源库、读者问题库、专题数据库等），数据库管理规范，5 分”［1］。目前智能问答技术逐步成熟，国内部分图书馆探索使用智能咨询系统实现人机交互对话，为读者提供自助咨询服务，过滤常见问题，缓解人工咨询服务的压力，有效提升咨询服务效率和实时响应速度，丰富咨询服务渠道，规范服务标准，增强用户体验。

2.1 应用场景

图书馆智能问答系统涵盖读者咨询服务中的常见问题，建立规章制度、借阅须知、数据库使用等FAQ 知识库，实现读者咨询服务的标准化与时效性。2021 年，清华大学图书馆全面升级智能问答机器人系统“小图”。升级后的“清小图”自动识别读者所提出的问题，回复图书馆概况介绍、图书借还、座位预约、电子资源、学位论文、馆藏资源、自助文印等常见问题，并与馆藏书目系统全面对接，方便读者通过聊天交互的方式实现馆藏资源的快速查询［2］。沈阳市图书馆引进智能普法问答系统“图小法”，为市民提供日常生活中常见的12 种专题法律问题智能咨询服务［3］。2022 年，福建省图书馆在福建省三级人大代表履职服务平台、数字福建政协云平台App 中开辟“省图服务”板块，人大代表和政协委员可通过“在线咨询”与参考馆员沟通，并委托其查找资料［4］。

2.2 应用渠道

当前，图书馆智能问答系统还处于建设起步阶段，大部分图书馆在图书馆网站、微信公众号等渠道提供系统接入，还提供热点问题查询、热门服务快捷入口，构建多元化读者咨询服务渠道。2014 年，上海市闵行区图书馆推出微信智能机器人“小敏”，采用对话框方式与读者互动聊天，回复读者办证、还书、续借、预约、逾期费等常见问题［5］。2018 年，西安理工大学图书馆推出虚拟咨询机器人“图图”，在图书馆网站、微信公众号、书蜗App 等渠道为读者提供实时咨询服务［6］。

2.3 问答类型

图书馆智能问答系统主要分为FAQ 常见问题集型和面向限定域型两种类型，以常见问题咨询解答为主。系统通过对读者问题的语义分析，采用“单轮形式知识库问答”或“多轮形式对话问答”，通过语音、文字、图片等方式自动回复答案，并给出相关推荐问题选项，或切换至“人工服务”。2017 年，杭州图书馆与蚂蚁金服联手推出智能云客服“文澜在线小微”，实现图书馆相关问题、天气、股票、百度百科和杭州地方文化等信息查询和在线闲聊服务［7］。2019 年，西南财经大学图书馆微信公众号上推出问答机器人“叮小胖”，为读者提供图书馆咨询、百度百科、查询天气、笑话和故事、新闻查询、心理测试等服务［8］。

2.4 人机协作

图书馆智能问答系统支持在机器人连续N 次给出未知问题回复话术时，自动切换至“人工服务”。人机协作还包括机器人辅助人工、智能推荐咨询分类等功能。2022 年，国家图书馆参考咨询部推出智能问答系统，包括人工—机器人互动问答、人工实时问答、非工作时间段的表单咨询、邮件咨询等功能模块，为读者提供高效、便捷、多维的一般性咨询服务［9］。

2.5 用户反馈

大多数图书馆智能问答系统在会话结束后，自动发起“问题是否解决”的用户调查，用户可标记该回复“有用”“没用”，或直接反馈问题。若用户反映问题尚未解决，系统可对未匹配问题进行维护，经人工审核后添加到知识库中，帮助图书馆进一步优化知识库并提高咨询服务质量，形成服务闭环。2021 年6 月，广东省立中山图书馆推出智能客服平台“智能小书童”，开展实时应答、热门咨询、文献随问、文献传递、读者活动、专题咨询、书目检索、电子资源等服务，截至2022 年8 月，“智能小书童”接待读者咨询3,325 人次，机器人对话7,279 轮次，解决读者6,225 个咨询问题，有效解决率达85.52%，智能语音通话数为3533 个，接通率高达95.2%，服务效率显著提升［10］。

3 图书馆智能咨询服务存在的问题

随着人工智能技术的发展，基于自然语言处理技术的智能问答系统已经成为“互联网+政务服务”不可或缺的组成部分。2021 年11 月，国务院办公厅印发的《全国一体化政务服务平台移动端建设指南》明确指出，“优化集智能搜索、智能问答、智能导航于一体的智能客服，方便企业和群众快捷精准获取相关服务信息”［11］。国内部分政府机构已引入智能问答系统来改善公共服务体验，提高服务效率，节约人力成本。例如，贵州省人民政府门户网站智能问政助手“小贵”，在后端整合政务公开、政务服务等资源，集成省长信箱等互动渠道，通过前端与网民问答交互，帮助网民更加便捷地获取贵州省人民政府门户网站服务［12］。随着读者需求的变化，智能咨询系统成为图书馆参考咨询服务的新方式，可有效提升咨询服务的时效性和便捷性。从当前应用效果看，相对于智能政务咨询系统，我国图书馆智能咨询服务仍存在服务场景有限、服务渠道分散、服务模式单一、服务效果有限等问题，与用户预期还有一定的差距，亟待改善。

3.1 服务场景有限

目前国内部分高校已部署智能咨询系统，面向全体师生开展咨询服务。在学校招生宣传、日常教学、迎新离校、继续教育等多场景中，全校层面的智能咨询系统可有效解决单个部门传统咨询服务方式存在的弊端。2020 年，大连理工大学图书馆主页“咨询互动”栏目链接至大连理工大学智能助手“小灵”，面向全校师生提供图书馆相关问题的智能咨询服务［13］。调研案例中，大部分图书馆在网站主页和微信公众平台上设置“智能咨询”入口，但服务场景有限，仅限于访问图书馆的读者，其他用户的参与度较低，互动性较差。总体而言，图书馆智能咨询系统建设缺乏整体统筹规划、综合管理调度以及内部协同处理，信息孤岛和数据壁垒现象尚未解决。如遇到需跨部门协助办理的业务，读者很难在一个平台上解决问题，影响咨询问题的高效流转和处理效率。

3.2 服务渠道分散

在传统的服务模式下，图书馆普遍使用电话、E-mail、QQ、微信公众号等渠道开展读者咨询工作。调研案例中，大部分图书馆的各种咨询服务渠道相对独立，用户流量分散。中国矿业大学图书馆在微信端“咨询反馈”栏目提供“AI 智能问答”服务［14］，在图书馆主页“参考咨询”栏目提供常见问题、E-mail 咨询、电话咨询、当面咨询等介绍，这些渠道分散的读者提问无法统一接入咨询工作台，咨询馆员需不断切换咨询服务系统接收消息，可能导致读者消息被遗漏、咨询响应不及时、用户体验不佳等情况的发生。

3.3 服务模式单一

目前，清华大学图书馆智能问答机器人系统“清小图”已完成与馆藏书目系统的对接，读者点击“书目检索”按钮，输入关键词可显示10 条书目信息检索结果，点击“查看全部结果”即可进入“水木搜索”［2］。调研案例中，大部分图书馆选择直接与商业客服机器人对接，将多年来积累的咨询记录和常见问题导入知识库，基于FAQ 知识库以纯文本和链接形式为读者提供日常咨询服务，未实现与馆藏书目系统、资源发现系统的直接对接。此外，各图书馆智能咨询服务平台缺乏个性化定制，界面功能相似，未能充分利用图书馆丰富的数字资源直接开展信息检索、借阅查询、文献传递、文献推荐等服务，服务模式单一，且存在跨渠道、跨系统、跨部门协同障碍，缺乏统一的管理中枢。

3.4 服务效果有限

匹配提问量、相似匹配率、有效会话量、会话解决量、会话满意度、问题解决率等，是智能咨询系统重要的评价指标。当前图书馆智能咨询系统服务效果有限，主要表现在以下方面。

一是咨询知识库分类导航杂乱，问题重复冗余，缺乏知识点相互关联和人文关怀话术，内容质量有待加强。图书馆大多根据本馆业务自行对咨询问题进行归类，未能从读者角度开展问题分类导航，咨询知识库建设缺乏明确的标准规范，无法满足读者开放且个性化的检索需求。

二是当前智能咨询系统主要通过识别匹配关键词自动回复预定的问题，面对非正式或复杂问题在自然语言理解、人机多轮交互等方面仍存在不足，无法完全取代人工咨询。系统在连续未知自动切换“人工服务”时，未对人工客服作回复首次响应、回复过程响应时限等要求，因此内部流转也大大降低了用户咨询效率，这就对图书馆咨询服务标准化以及咨询馆员的服务意识提出了更高的要求。

三是智能咨询服务质量评价体系不完善。读者咨询的行为数据是图书馆对读者阅读需求分析、读者个性化服务推送的重要依据。调研案例中，图书馆智能咨询系统未能充分利用数据研究读者行为，缺乏可视化、精细化的管理手段，如构建读者画像标签体系、服务质量评价体系，缺乏将碎片化的反馈评价转化为图书馆服务优化的依据。

4 图书馆主要智能咨询平台及系统架构

4.1 图书馆主要智能咨询平台的开发模式

目前，国内部分图书馆积极参与智能咨询平台的设计与实践，主要有自行开发、基于微信对话开放平台的二次开发、对接商用客服软件三种模式。

4.1.1 自行开发

2019 年，南京大学图书馆推出智能问答系统“图宝在线”，以问答形式与读者交流互动，建立规范的知识问答库，并实现相关问题推送、焦点问题自动排行、热点词聚焦等功能［15］。武汉大学信息管理学院信息检索与知识挖掘研究所、图书馆自主研发“WHU-ROBOT 问答机器人平台”，应用于图书馆参考咨询、科技政策问答等领域，支持有限场景下的上下文关联自动问答［16］。

4.1.2 基于微信对话开放平台的二次开发

2022 年8 月，东华理工大学图书馆推出基于微信对话开放平台支持的智能客服，读者在图书馆微信公众号点击“发送消息”或“常用服务”中的“智能客服”，输入问题即可收到回复［17］。

图书馆基于“微信对话开放平台”开展智能咨询服务，无任何技术门槛且“零成本”，不需要系统维护和更新，通过API 接口，可二次开发以定制个性化的任务型服务。“微信对话开放平台”需在后台设置由人工整理维护的知识库，存在时效性较差、关键词扩展有限等问题。针对知识库中读者经常提出的问题，平台回复准确率较高，但面对开放性复杂化的读者问题，平台回复准确率、匹配率有限，需“转人工”进一步处理。

4.1.3 商用客服软件对接

目前国内不同类型的智能客服厂商特点与优势各异，服务标准化程度高，能有效降低研发成本，实现智能咨询与图书馆业务深度融合，但存在产品同质化现象严重、产品功能相似、运营成本较高等劣势。

（1）晓多智能客服机器人。2019 年，中央民族大学图书馆在主页上推出晓多智能问答系统“图图在线”，2020 年“图图在线”累计服务师生5,283 人次，解答问题7,538 条［18］。2021 年，清华大学图书馆与晓多智能科技有限公司合作，对智能问答机器人系统“小图”进行全面升级［2］。晓多智能客服机器人基于智慧校园场景，支持网页/H5、App、微信公众号、小程序、企业微信、抖音、API 对接等方式接入，解决咨询渠道分散难题，实现效果实时监控、绩效统计分析、前置预测需求等功能，能有效提升用户服务满意度［19］。

（2）超星智能客服。2023 年3 月，陕西省汉中市汉台区图书馆利用超星智能客服开展入馆须知、开闭馆时间、馆藏信息、联系方式等常见问题的日常咨询，并对接图书馆现有业务系统，实现在线上直接办理业务，如办理续借、检索文献等［20］。此外，国内还有一些图书馆推出利用超星智能客服开展的读者服务。超星智能客服支持门户网站、微信公众号、App、学习通、歌德机等多终端接入，支持将问答形式与座位预约、教务管理、课表查询、文献传递等微服务无缝衔接，可对接超星发现系统，应用于图书馆日常咨询、业务办理、信息检索、文献传递等多种业务场景，实现多领域的语义解析和多形式的对话。

（3）智齿科技智能客服机器人。2020 年，天津大学图书馆签约智齿客服系统（在线客服机器人+人工在线客服+ 工单系统），推出实时咨询服务平台“咨询小图”，开展注册、借书、还书、查询、阅读、纸电一体化管理等服务［21］。《天津大学图书馆2020 年度报告》显示，2020 年度智能客服在线总时长达4,598 小时，机器接待5,891次，人工接待652 次［22］。智齿科技智能客服机器人支持门户网站、移动网站、App、邮件、微信、微博、短信等多渠道接入，实现同一平台一站式响应。对于需要协同处理的复杂问题，机器人利用不同的触发机制，自动流转工单至不同的问题处理组，共同解决问题，打破跨部门沟通的壁垒。

（4）博看虚拟数字人。2023 年3 月，云南大学图书馆上线“数字人百科”，开展24 小时不间断虚拟助手服务，实现沉浸式交互体验［23］。虚拟助手拥有多种拟人化动态，定期为读者推荐热门图书和期刊精选文章，还可与读者闲聊百科，对暂时无法回答的问题进行收集统计，及时扩充知识库。博看虚拟数字人于2021 年10 月正式商用，至2022 年12 月，博看虚拟数字人已有500多家客户合作。读者开启博看虚拟助手服务，使用语音交互或文字输入咨询图书馆常见问题，输入资源名称可检索博看人文畅销期刊全文数据库。

4.2 图书馆智能咨询系统架构

4.2.1 建设目标

图书馆智能咨询系统基于“以读者为中心”的理念，以FAQ 常见问题库、优质信息资源为预置知识库，形成多渠道接入、各业务模块整合的参考咨询中心，开展常见问题解答、专业知识咨询、图书借阅查询、座位预约等全流程一站式服务，通过人机协作、分工明确的服务流程，实现咨询服务标准化和过程管理精细化，提升咨询服务响应速度与服务质量，提高读者服务体验，打造全天候、多渠道、多模态、多场景的读者服务闭环。

4.2.2 功能设计

图书馆智能咨询系统应具备多渠道接入、多场景应用、全媒体沟通、对话互动、人机协作、用户分析、绩效评价、知识库管理、系统管理等功能模块。

（1）多渠道接入。系统7×24 小时同时接入图书馆门户网站、邮件、QQ、移动App、微信（公众号+小程序+ H5 +企业微信）、钉钉、微博、抖音、快手、消息接口、智能终端（如实体机器人、智能交互大屏、智能一体机等）等多个渠道，实现用户咨询平台的全面覆盖和客服工作台的统一管理，满足咨询响应时效性。

（2）多场景应用。系统不局限于提供常见问题解答、专业知识咨询等服务，整合图书馆各业务模块，实现内部协作和数据融合，开展图书借阅查询、座位空间预约、文献传递等交互服务，在新生入馆教育、图书借还、学科服务、毕业离校、设备报修等多场景中，实现咨询工作标准化、重复性工作自动化、业务流程自助化。

（3） 全媒体沟通。系统支持图文、音视频、链接URL、文件、表情、地图定位、远程协助等多种消息类型。

（4）对话交互。系统基于上下文理解与读者进行分步式的自然语言沟通，融合用户身份、历史记录、行为数据和标签画像等信息，精准识别用户意图，通过主动发问、语义分析等，自动匹配知识库回复问题，同时通过多轮交互完成会话任务，实现业务网上办理。

（5）人机协作。系统支持连续未知问题无缝转接至人工回复，实现机器人客服对人工客服的智能辅助，线上线下协作互补，跨部门高效协同。

（6）用户分析。系统对访客的来源地址、聊天入口、搜索关键词、历史会话、会话解决率等数据进行统计分析，自动生成用户标签画像。

（7）绩效评价。系统统计机器人客服及人工客服的有效会话量、会话解决量、匹配提问量、相似匹配率、响应时长、会话满意度等核心绩效指标，提供多维度的业绩考核依据，服务过程更清晰，历史信息可追溯，在提升读者咨询服务质量的同时，为优化读者体验提供支撑。

（8）知识库管理。系统提供FAQ 问答库、业务知识库，对接搜索引擎、知识图谱，实现高频热点问题挖掘、知识库自动维护、不满意回复纠错、未匹配问题处理等功能。

（9）系统管理。系统提供服务过程监控、异常情况预警、网络舆情监测、服务营销管理等子模块，及时发现咨询服务中存在的问题，使得交流沟通更加主动高效。

4.2.3 系统架构

图书馆智能咨询系统可为用户提供从资源、服务到管理决策等全流程的智慧服务，包括物理层、数据层、技术层、应用层、接入层五个横向层面和安全保障体系、服务监督体系两个纵向体系。其中，物理层以基础设施即服务（IaaS）的形式提供基础服务，如系统维护、数据存储、安全备份等，从各方面保障智能咨询系统的正常运作；数据层包括FAQ 知识库、学科知识库、语料库等问答知识库，对接馆藏书刊资源、学术信息资源、用户资源等数据库，提供多种数据接口以接入网络资源及图书馆其他业务模块的数据源；技术层主要包括自然语言处理（NLP）、知识库构建、对话系统、机器学习等；应用层主要面向读者、馆员和相关部门在图书馆的各类业务场景；接入层主要包括图书馆门户网站、邮件、QQ、移动App、微信（公众号+小程序+H5+企业微信）等多个接入渠道。

5 图书馆智能咨询服务的优化策略

随着新生代用户对图书馆咨询服务体验的需求升级，让读者服务从单一的问答咨询，前置到资源推荐、信息推送、服务引导、需求调研的全流程，读者咨询服务的边界不断拓宽拓深。艾媒咨询《2021 年中国智能客服满意度调查报告》 显示，智能客服能够解决较多问题的用户数量占比为29.8%，有9.6%的用户认为智能客服问题解决能力高于人工客服，认为回答千篇一律（59.1%）、重复循环操作（50.6%）、答非所问（47.3%）等，是用户智能客服使用中遇到的主要问题［24］。当前，图书馆智能咨询服务取得了一定成效，但受限于底层智能技术发展不成熟，在语义理解能力、知识库管理、人机协作、绩效评价等方面有待提高，需进一步优化参考咨询服务工作，提升服务效能和读者满意度。

5.1 构建多媒体全渠道全场景的客服中心

图书馆参考咨询服务是图书馆与读者沟通互动的“第一窗口”。图书馆智能咨询系统的建设需以读者需求为中心，加强顶层设计，丰富交互方式，整合网站、邮件、微信等多种渠道，契合用户移动终端的行为习惯。系统在提供读者咨询的基础上切入更多业务场景，统筹推进图书馆与相关部门的协同合作，打通各业务系统的数据壁垒，构建“一站式”读者咨询中心，实现咨询服务的及时响应、咨询渠道的统一接入、业务工作的统一办理、咨询平台的统一监控。

5.2 建设多源异构数据融合的问答知识库

图书馆丰富的信息资源是其开展读者咨询服务的基础。智能咨询系统建设需进一步关注读者对图书馆资源与服务的多元需求，充分发挥图书馆信息资源集约化、专业化等优势，构建多源异构数据融合的问答知识库和标准化信息服务平台。

图书馆需规范问答知识库的分类体系、数据标引、知识关联、检索途径、优化更新和质量控制，针对多场景对知识库进行一体化管理，深耕垂直行业、积累语料资源。系统应提供多种数据接口，支持图书馆其他业务模块的数据源接入，解决问答知识库单一性问题。同时，系统还应加强未识别问题的学习能力，加深对读者咨询场景、语义和任务的理解，提高对关键词提取和问题识别匹配的精确度、准确性，以提升咨询工作效率。

5.3 打造人机协作共生共融的服务生态体系

图1 图书馆智能咨询系统架构

智能咨询并非单指AI 客服，而是人机协作共生共融的服务生态体系。图书馆咨询服务需从读者需求出发，为其提供完整的解决方案，解决各种复杂的具体诉求。机器人客服最大的价值是在标准化的业务场景中，为读者提供标准化的解决方案，协助馆员完成图书馆日常重复性咨询工作。在复杂的读者诉求场景中，面对“千人千面”“人人千面”的个性化疑难问题，现阶段的智能咨询系统只是一套智能化的辅助工具。其服务流程与应答话术存在标准化特征，在人文关怀、情境感知、技术伦理、隐私保护等方面仍存在局限性，无法独立响应读者疑难问题，不能完全替代咨询馆员，人机协同工作的效果更为理想。

人工在线客服能够弥补机器人客服的不足，在人文关怀、情感交互等方面发挥积极作用。机器人客服提供用户画像、话术推荐、流程导航等帮助，辅助人工在线客服开展面对面的主动交流和心连心的真情关怀。二者形成良性互动循环，更好地回应读者诉求，构建彼此相融相生的服务生态体系。

5.4 构建数字赋能流程优化的咨询服务闭环

图书馆智能咨询系统覆盖多元应用场景，关联各业务系统和各渠道数据，统筹业务办理底层逻辑，构建数字赋能流程优化的咨询服务闭环。智能咨询系统可融入图书馆与读者交互、内部管理的每一个环节。对外服务于读者，开展问题咨询、信息推送、资源推荐、服务引导、满意度调查、服务调研、投诉建议等服务，提升读者体验；对内服务于部门及馆员，开展业务培训、制度咨询、信息公开、故障报修、员工访谈、事务办理、绩效评估等服务，提高管理效率。

系统记录分析读者网络行为、咨询问题和反馈评价，充分发挥读者行为数据的价值，构建读者标签画像，实现对读者需求偏好和阅读习惯的精准洞察，开展个性化的信息推送、服务引导，为图书馆资源建设、服务优化、决策分析等提供支持服务，重塑读者咨询服务模式。

5.5 建立客观全面的智能咨询服务评价体系

相较于实时响应速度，图书馆智能咨询服务更注重解决问题的能力以及个性化有温度的服务。图书馆智能咨询系统需建立客观全面的服务评价体系，主要包括基于咨询内容的客观评价和基于用户反馈的主观评价两种方式。基于咨询内容的客观评价主要包括：有效会话量、会话解决量、解决率、转人工率、推荐回复量、未识别问题数量等会话量统计；热门分类排行、热点问题排行等会话内容统计；响应会话量、响应时间等人工客服工作量统计；辅助出答案率、推荐答案采纳率等机器人辅助人工效果统计；知识问法、知识分类、匹配提问量等知识库效果统计。基于用户反馈的主观评价主要包括问题解决率、会话满意度、会话满意度参评率、会话差评率、不满意回复率等回复效果统计。

图书馆需在保障解决读者问题的前提下，根据服务评价体系对咨询内容、服务过程等进行实时监控，及时发现潜在的舆情风险，确保咨询服务符合业务流程与管理规范，对咨询知识库进行完善更新，优化应答策略和问答匹配机制，提升咨询服务质量，打造有温度的读者服务体验。

6 结语

图书馆参考咨询服务的智能化转型是一场认知与思维的革命，其响应速度、广度、深度、精度、粒度和温度均呈现出颠覆性的突破，已经成为智慧图书馆建设的重要切入点。①图书馆需重视“以读者为中心”的服务理念在智慧图书馆建设进程中的重要性，进一步关注自然语言处理、知识图谱、人工智能生成内容（AIGC）等技术前沿，依托人工智能技术的创新应用，通过智能咨询服务整合图书馆各业务模块，从单一的问答咨询场景向综合的业务场景升级；②挖掘读者咨询行为数据，强化人文关怀，加强特殊群体特殊需求的关注度，保障公众文化服务需求；③培养馆员全员创新的业务逻辑和使用智能工具解决问题的意识，提升图书馆文化“软实力”；④打破数据壁垒，发挥协同优势，重塑读者咨询服务模式，以“人工+智能”“线上+线下”“服务+管理”等方式构建人机协作共生共融的服务生态体系，充分发挥参考咨询服务的核心价值，提高图书馆整体服务效率和服务质量。