基于智能問答的圖書館參考咨詢服務設計及優化

余望枝，劉 芳 （.武漢大學文學院綜合資源中心； .三峽大學圖書館）

1 引言

近年來，在人工智能、大數據、云計算等技術賦能下，智能問答突破特定領域知識的范圍限制，使用自然語言實現擬人化人機問答互動，提供便捷智能咨詢服務，其應用已滲透到各行各業及社會生活等各個領域。

目前，國內部分圖書館探索運用智能問答系統開展實時虛擬參考咨詢服務，嵌入FAQ 知識庫，實現零延遲接待。智能問答系統扮演虛擬館員角色，通過自然語言處理技術以問答形式快速理解讀者的提問并精確給出答案，協助館員完成圖書館日常重復性咨詢工作，為讀者提供問題回復、服務導航等咨詢服務，加強圖書館與讀者的交互體驗，提高參考咨詢工作的服務效能與管理水平。本文深入分析智能問答系統在圖書館參考咨詢服務中的應用現狀、建設目標和功能設計，構建圖書館智能咨詢系統框架，為圖書館智能咨詢服務體系的建設提供參考，推動圖書館實現“以讀者為中心”的智能咨詢服務，從單一的問答咨詢場景向綜合的業務場景升級，構建人機協作共生共融的服務生態體系，充分發揮參考咨詢服務的核心價值。

2 國內圖書館智能問答系統應用現狀

參考咨詢服務是圖書館讀者工作的重要環節。2022 年第七次全國公共圖書館評估定級工作中，《省級公共圖書館評分細則》“1.4.1 普通參考咨詢”將“利用人工智能技術提供參考咨詢服務（10 分）”作為加分項，其中“通過具有解答與推理功能的智能技術與設備開展咨詢服務，5 分；建立相關數據庫（包括專家系統資源庫、讀者問題庫、專題數據庫等），數據庫管理規范，5 分”［1］。目前智能問答技術逐步成熟，國內部分圖書館探索使用智能咨詢系統實現人機交互對話，為讀者提供自助咨詢服務，過濾常見問題，緩解人工咨詢服務的壓力，有效提升咨詢服務效率和實時響應速度，豐富咨詢服務渠道，規范服務標準，增強用戶體驗。

2.1 應用場景

圖書館智能問答系統涵蓋讀者咨詢服務中的常見問題，建立規章制度、借閱須知、數據庫使用等FAQ 知識庫，實現讀者咨詢服務的標準化與時效性。2021 年，清華大學圖書館全面升級智能問答機器人系統“小圖”。升級后的“清小圖”自動識別讀者所提出的問題，回復圖書館概況介紹、圖書借還、座位預約、電子資源、學位論文、館藏資源、自助文印等常見問題，并與館藏書目系統全面對接，方便讀者通過聊天交互的方式實現館藏資源的快速查詢［2］。沈陽市圖書館引進智能普法問答系統“圖小法”，為市民提供日常生活中常見的12 種專題法律問題智能咨詢服務［3］。2022 年，福建省圖書館在福建省三級人大代表履職服務平臺、數字福建政協云平臺App 中開辟“省圖服務”板塊，人大代表和政協委員可通過“在線咨詢”與參考館員溝通，并委托其查找資料［4］。

2.2 應用渠道

當前，圖書館智能問答系統還處于建設起步階段，大部分圖書館在圖書館網站、微信公眾號等渠道提供系統接入，還提供熱點問題查詢、熱門服務快捷入口，構建多元化讀者咨詢服務渠道。2014 年，上海市閔行區圖書館推出微信智能機器人“小敏”，采用對話框方式與讀者互動聊天，回復讀者辦證、還書、續借、預約、逾期費等常見問題［5］。2018 年，西安理工大學圖書館推出虛擬咨詢機器人“圖圖”，在圖書館網站、微信公眾號、書蝸App 等渠道為讀者提供實時咨詢服務［6］。

2.3 問答類型

圖書館智能問答系統主要分為FAQ 常見問題集型和面向限定域型兩種類型，以常見問題咨詢解答為主。系統通過對讀者問題的語義分析，采用“單輪形式知識庫問答”或“多輪形式對話問答”，通過語音、文字、圖片等方式自動回復答案，并給出相關推薦問題選項，或切換至“人工服務”。2017 年，杭州圖書館與螞蟻金服聯手推出智能云客服“文瀾在線小微”，實現圖書館相關問題、天氣、股票、百度百科和杭州地方文化等信息查詢和在線閑聊服務［7］。2019 年，西南財經大學圖書館微信公眾號上推出問答機器人“叮小胖”，為讀者提供圖書館咨詢、百度百科、查詢天氣、笑話和故事、新聞查詢、心理測試等服務［8］。

2.4 人機協作

圖書館智能問答系統支持在機器人連續N 次給出未知問題回復話術時，自動切換至“人工服務”。人機協作還包括機器人輔助人工、智能推薦咨詢分類等功能。2022 年，國家圖書館參考咨詢部推出智能問答系統，包括人工—機器人互動問答、人工實時問答、非工作時間段的表單咨詢、郵件咨詢等功能模塊，為讀者提供高效、便捷、多維的一般性咨詢服務［9］。

2.5 用戶反饋

大多數圖書館智能問答系統在會話結束后，自動發起“問題是否解決”的用戶調查，用戶可標記該回復“有用”“沒用”，或直接反饋問題。若用戶反映問題尚未解決，系統可對未匹配問題進行維護，經人工審核后添加到知識庫中，幫助圖書館進一步優化知識庫并提高咨詢服務質量，形成服務閉環。2021 年6 月，廣東省立中山圖書館推出智能客服平臺“智能小書童”，開展實時應答、熱門咨詢、文獻隨問、文獻傳遞、讀者活動、專題咨詢、書目檢索、電子資源等服務，截至2022 年8 月，“智能小書童”接待讀者咨詢3,325 人次，機器人對話7,279 輪次，解決讀者6,225 個咨詢問題，有效解決率達85.52%，智能語音通話數為3533 個，接通率高達95.2%，服務效率顯著提升［10］。

3 圖書館智能咨詢服務存在的問題

隨著人工智能技術的發展，基于自然語言處理技術的智能問答系統已經成為“互聯網+政務服務”不可或缺的組成部分。2021 年11 月，國務院辦公廳印發的《全國一體化政務服務平臺移動端建設指南》明確指出，“優化集智能搜索、智能問答、智能導航于一體的智能客服，方便企業和群眾快捷精準獲取相關服務信息”［11］。國內部分政府機構已引入智能問答系統來改善公共服務體驗，提高服務效率，節約人力成本。例如，貴州省人民政府門戶網站智能問政助手“小貴”，在后端整合政務公開、政務服務等資源，集成省長信箱等互動渠道，通過前端與網民問答交互，幫助網民更加便捷地獲取貴州省人民政府門戶網站服務［12］。隨著讀者需求的變化，智能咨詢系統成為圖書館參考咨詢服務的新方式，可有效提升咨詢服務的時效性和便捷性。從當前應用效果看，相對于智能政務咨詢系統，我國圖書館智能咨詢服務仍存在服務場景有限、服務渠道分散、服務模式單一、服務效果有限等問題，與用戶預期還有一定的差距，亟待改善。

3.1 服務場景有限

目前國內部分高校已部署智能咨詢系統，面向全體師生開展咨詢服務。在學校招生宣傳、日常教學、迎新離校、繼續教育等多場景中，全校層面的智能咨詢系統可有效解決單個部門傳統咨詢服務方式存在的弊端。2020 年，大連理工大學圖書館主頁“咨詢互動”欄目鏈接至大連理工大學智能助手“小靈”，面向全校師生提供圖書館相關問題的智能咨詢服務［13］。調研案例中，大部分圖書館在網站主頁和微信公眾平臺上設置“智能咨詢”入口，但服務場景有限，僅限于訪問圖書館的讀者，其他用戶的參與度較低，互動性較差?？傮w而言，圖書館智能咨詢系統建設缺乏整體統籌規劃、綜合管理調度以及內部協同處理，信息孤島和數據壁壘現象尚未解決。如遇到需跨部門協助辦理的業務，讀者很難在一個平臺上解決問題，影響咨詢問題的高效流轉和處理效率。

3.2 服務渠道分散

在傳統的服務模式下，圖書館普遍使用電話、E-mail、QQ、微信公眾號等渠道開展讀者咨詢工作。調研案例中，大部分圖書館的各種咨詢服務渠道相對獨立，用戶流量分散。中國礦業大學圖書館在微信端“咨詢反饋”欄目提供“AI 智能問答”服務［14］，在圖書館主頁“參考咨詢”欄目提供常見問題、E-mail 咨詢、電話咨詢、當面咨詢等介紹，這些渠道分散的讀者提問無法統一接入咨詢工作臺，咨詢館員需不斷切換咨詢服務系統接收消息，可能導致讀者消息被遺漏、咨詢響應不及時、用戶體驗不佳等情況的發生。

3.3 服務模式單一

目前，清華大學圖書館智能問答機器人系統“清小圖”已完成與館藏書目系統的對接，讀者點擊“書目檢索”按鈕，輸入關鍵詞可顯示10 條書目信息檢索結果，點擊“查看全部結果”即可進入“水木搜索”［2］。調研案例中，大部分圖書館選擇直接與商業客服機器人對接，將多年來積累的咨詢記錄和常見問題導入知識庫，基于FAQ 知識庫以純文本和鏈接形式為讀者提供日常咨詢服務，未實現與館藏書目系統、資源發現系統的直接對接。此外，各圖書館智能咨詢服務平臺缺乏個性化定制，界面功能相似，未能充分利用圖書館豐富的數字資源直接開展信息檢索、借閱查詢、文獻傳遞、文獻推薦等服務，服務模式單一，且存在跨渠道、跨系統、跨部門協同障礙，缺乏統一的管理中樞。

3.4 服務效果有限

匹配提問量、相似匹配率、有效會話量、會話解決量、會話滿意度、問題解決率等，是智能咨詢系統重要的評價指標。當前圖書館智能咨詢系統服務效果有限，主要表現在以下方面。

一是咨詢知識庫分類導航雜亂，問題重復冗余，缺乏知識點相互關聯和人文關懷話術，內容質量有待加強。圖書館大多根據本館業務自行對咨詢問題進行歸類，未能從讀者角度開展問題分類導航，咨詢知識庫建設缺乏明確的標準規范，無法滿足讀者開放且個性化的檢索需求。

二是當前智能咨詢系統主要通過識別匹配關鍵詞自動回復預定的問題，面對非正式或復雜問題在自然語言理解、人機多輪交互等方面仍存在不足，無法完全取代人工咨詢。系統在連續未知自動切換“人工服務”時，未對人工客服作回復首次響應、回復過程響應時限等要求，因此內部流轉也大大降低了用戶咨詢效率，這就對圖書館咨詢服務標準化以及咨詢館員的服務意識提出了更高的要求。

三是智能咨詢服務質量評價體系不完善。讀者咨詢的行為數據是圖書館對讀者閱讀需求分析、讀者個性化服務推送的重要依據。調研案例中，圖書館智能咨詢系統未能充分利用數據研究讀者行為，缺乏可視化、精細化的管理手段，如構建讀者畫像標簽體系、服務質量評價體系，缺乏將碎片化的反饋評價轉化為圖書館服務優化的依據。

4 圖書館主要智能咨詢平臺及系統架構

4.1 圖書館主要智能咨詢平臺的開發模式

目前，國內部分圖書館積極參與智能咨詢平臺的設計與實踐，主要有自行開發、基于微信對話開放平臺的二次開發、對接商用客服軟件三種模式。

4.1.1 自行開發

2019 年，南京大學圖書館推出智能問答系統“圖寶在線”，以問答形式與讀者交流互動，建立規范的知識問答庫，并實現相關問題推送、焦點問題自動排行、熱點詞聚焦等功能［15］。武漢大學信息管理學院信息檢索與知識挖掘研究所、圖書館自主研發“WHU-ROBOT 問答機器人平臺”，應用于圖書館參考咨詢、科技政策問答等領域，支持有限場景下的上下文關聯自動問答［16］。

4.1.2 基于微信對話開放平臺的二次開發

2022 年8 月，東華理工大學圖書館推出基于微信對話開放平臺支持的智能客服，讀者在圖書館微信公眾號點擊“發送消息”或“常用服務”中的“智能客服”，輸入問題即可收到回復［17］。

圖書館基于“微信對話開放平臺”開展智能咨詢服務，無任何技術門檻且“零成本”，不需要系統維護和更新，通過API 接口，可二次開發以定制個性化的任務型服務?！拔⑿艑υ掗_放平臺”需在后臺設置由人工整理維護的知識庫，存在時效性較差、關鍵詞擴展有限等問題。針對知識庫中讀者經常提出的問題，平臺回復準確率較高，但面對開放性復雜化的讀者問題，平臺回復準確率、匹配率有限，需“轉人工”進一步處理。

4.1.3 商用客服軟件對接

目前國內不同類型的智能客服廠商特點與優勢各異，服務標準化程度高，能有效降低研發成本，實現智能咨詢與圖書館業務深度融合，但存在產品同質化現象嚴重、產品功能相似、運營成本較高等劣勢。

（1）曉多智能客服機器人。2019 年，中央民族大學圖書館在主頁上推出曉多智能問答系統“圖圖在線”，2020 年“圖圖在線”累計服務師生5,283 人次，解答問題7,538 條［18］。2021 年，清華大學圖書館與曉多智能科技有限公司合作，對智能問答機器人系統“小圖”進行全面升級［2］。曉多智能客服機器人基于智慧校園場景，支持網頁/H5、App、微信公眾號、小程序、企業微信、抖音、API 對接等方式接入，解決咨詢渠道分散難題，實現效果實時監控、績效統計分析、前置預測需求等功能，能有效提升用戶服務滿意度［19］。

（2）超星智能客服。2023 年3 月，陜西省漢中市漢臺區圖書館利用超星智能客服開展入館須知、開閉館時間、館藏信息、聯系方式等常見問題的日常咨詢，并對接圖書館現有業務系統，實現在線上直接辦理業務，如辦理續借、檢索文獻等［20］。此外，國內還有一些圖書館推出利用超星智能客服開展的讀者服務。超星智能客服支持門戶網站、微信公眾號、App、學習通、歌德機等多終端接入，支持將問答形式與座位預約、教務管理、課表查詢、文獻傳遞等微服務無縫銜接，可對接超星發現系統，應用于圖書館日常咨詢、業務辦理、信息檢索、文獻傳遞等多種業務場景，實現多領域的語義解析和多形式的對話。

（3）智齒科技智能客服機器人。2020 年，天津大學圖書館簽約智齒客服系統（在線客服機器人+人工在線客服+ 工單系統），推出實時咨詢服務平臺“咨詢小圖”，開展注冊、借書、還書、查詢、閱讀、紙電一體化管理等服務［21］?！短旖虼髮W圖書館2020 年度報告》顯示，2020 年度智能客服在線總時長達4,598 小時，機器接待5,891次，人工接待652 次［22］。智齒科技智能客服機器人支持門戶網站、移動網站、App、郵件、微信、微博、短信等多渠道接入，實現同一平臺一站式響應。對于需要協同處理的復雜問題，機器人利用不同的觸發機制，自動流轉工單至不同的問題處理組，共同解決問題，打破跨部門溝通的壁壘。

（4）博看虛擬數字人。2023 年3 月，云南大學圖書館上線“數字人百科”，開展24 小時不間斷虛擬助手服務，實現沉浸式交互體驗［23］。虛擬助手擁有多種擬人化動態，定期為讀者推薦熱門圖書和期刊精選文章，還可與讀者閑聊百科，對暫時無法回答的問題進行收集統計，及時擴充知識庫。博看虛擬數字人于2021 年10 月正式商用，至2022 年12 月，博看虛擬數字人已有500多家客戶合作。讀者開啟博看虛擬助手服務，使用語音交互或文字輸入咨詢圖書館常見問題，輸入資源名稱可檢索博看人文暢銷期刊全文數據庫。

4.2 圖書館智能咨詢系統架構

4.2.1 建設目標

圖書館智能咨詢系統基于“以讀者為中心”的理念，以FAQ 常見問題庫、優質信息資源為預置知識庫，形成多渠道接入、各業務模塊整合的參考咨詢中心，開展常見問題解答、專業知識咨詢、圖書借閱查詢、座位預約等全流程一站式服務，通過人機協作、分工明確的服務流程，實現咨詢服務標準化和過程管理精細化，提升咨詢服務響應速度與服務質量，提高讀者服務體驗，打造全天候、多渠道、多模態、多場景的讀者服務閉環。

4.2.2 功能設計

圖書館智能咨詢系統應具備多渠道接入、多場景應用、全媒體溝通、對話互動、人機協作、用戶分析、績效評價、知識庫管理、系統管理等功能模塊。

（1）多渠道接入。系統7×24 小時同時接入圖書館門戶網站、郵件、QQ、移動App、微信（公眾號+小程序+ H5 +企業微信）、釘釘、微博、抖音、快手、消息接口、智能終端（如實體機器人、智能交互大屏、智能一體機等）等多個渠道，實現用戶咨詢平臺的全面覆蓋和客服工作臺的統一管理，滿足咨詢響應時效性。

（2）多場景應用。系統不局限于提供常見問題解答、專業知識咨詢等服務，整合圖書館各業務模塊，實現內部協作和數據融合，開展圖書借閱查詢、座位空間預約、文獻傳遞等交互服務，在新生入館教育、圖書借還、學科服務、畢業離校、設備報修等多場景中，實現咨詢工作標準化、重復性工作自動化、業務流程自助化。

（3） 全媒體溝通。系統支持圖文、音視頻、鏈接URL、文件、表情、地圖定位、遠程協助等多種消息類型。

（4）對話交互。系統基于上下文理解與讀者進行分步式的自然語言溝通，融合用戶身份、歷史記錄、行為數據和標簽畫像等信息，精準識別用戶意圖，通過主動發問、語義分析等，自動匹配知識庫回復問題，同時通過多輪交互完成會話任務，實現業務網上辦理。

（5）人機協作。系統支持連續未知問題無縫轉接至人工回復，實現機器人客服對人工客服的智能輔助，線上線下協作互補，跨部門高效協同。

（6）用戶分析。系統對訪客的來源地址、聊天入口、搜索關鍵詞、歷史會話、會話解決率等數據進行統計分析，自動生成用戶標簽畫像。

（7）績效評價。系統統計機器人客服及人工客服的有效會話量、會話解決量、匹配提問量、相似匹配率、響應時長、會話滿意度等核心績效指標，提供多維度的業績考核依據，服務過程更清晰，歷史信息可追溯，在提升讀者咨詢服務質量的同時，為優化讀者體驗提供支撐。

（8）知識庫管理。系統提供FAQ 問答庫、業務知識庫，對接搜索引擎、知識圖譜，實現高頻熱點問題挖掘、知識庫自動維護、不滿意回復糾錯、未匹配問題處理等功能。

（9）系統管理。系統提供服務過程監控、異常情況預警、網絡輿情監測、服務營銷管理等子模塊，及時發現咨詢服務中存在的問題，使得交流溝通更加主動高效。

4.2.3 系統架構

圖書館智能咨詢系統可為用戶提供從資源、服務到管理決策等全流程的智慧服務，包括物理層、數據層、技術層、應用層、接入層五個橫向層面和安全保障體系、服務監督體系兩個縱向體系。其中，物理層以基礎設施即服務（IaaS）的形式提供基礎服務，如系統維護、數據存儲、安全備份等，從各方面保障智能咨詢系統的正常運作；數據層包括FAQ 知識庫、學科知識庫、語料庫等問答知識庫，對接館藏書刊資源、學術信息資源、用戶資源等數據庫，提供多種數據接口以接入網絡資源及圖書館其他業務模塊的數據源；技術層主要包括自然語言處理（NLP）、知識庫構建、對話系統、機器學習等；應用層主要面向讀者、館員和相關部門在圖書館的各類業務場景；接入層主要包括圖書館門戶網站、郵件、QQ、移動App、微信（公眾號+小程序+H5+企業微信）等多個接入渠道。

5 圖書館智能咨詢服務的優化策略

隨著新生代用戶對圖書館咨詢服務體驗的需求升級，讓讀者服務從單一的問答咨詢，前置到資源推薦、信息推送、服務引導、需求調研的全流程，讀者咨詢服務的邊界不斷拓寬拓深。艾媒咨詢《2021 年中國智能客服滿意度調查報告》 顯示，智能客服能夠解決較多問題的用戶數量占比為29.8%，有9.6%的用戶認為智能客服問題解決能力高于人工客服，認為回答千篇一律（59.1%）、重復循環操作（50.6%）、答非所問（47.3%）等，是用戶智能客服使用中遇到的主要問題［24］。當前，圖書館智能咨詢服務取得了一定成效，但受限于底層智能技術發展不成熟，在語義理解能力、知識庫管理、人機協作、績效評價等方面有待提高，需進一步優化參考咨詢服務工作，提升服務效能和讀者滿意度。

5.1 構建多媒體全渠道全場景的客服中心

圖書館參考咨詢服務是圖書館與讀者溝通互動的“第一窗口”。圖書館智能咨詢系統的建設需以讀者需求為中心，加強頂層設計，豐富交互方式，整合網站、郵件、微信等多種渠道，契合用戶移動終端的行為習慣。系統在提供讀者咨詢的基礎上切入更多業務場景，統籌推進圖書館與相關部門的協同合作，打通各業務系統的數據壁壘，構建“一站式”讀者咨詢中心，實現咨詢服務的及時響應、咨詢渠道的統一接入、業務工作的統一辦理、咨詢平臺的統一監控。

5.2 建設多源異構數據融合的問答知識庫

圖書館豐富的信息資源是其開展讀者咨詢服務的基礎。智能咨詢系統建設需進一步關注讀者對圖書館資源與服務的多元需求，充分發揮圖書館信息資源集約化、專業化等優勢，構建多源異構數據融合的問答知識庫和標準化信息服務平臺。

圖書館需規范問答知識庫的分類體系、數據標引、知識關聯、檢索途徑、優化更新和質量控制，針對多場景對知識庫進行一體化管理，深耕垂直行業、積累語料資源。系統應提供多種數據接口，支持圖書館其他業務模塊的數據源接入，解決問答知識庫單一性問題。同時，系統還應加強未識別問題的學習能力，加深對讀者咨詢場景、語義和任務的理解，提高對關鍵詞提取和問題識別匹配的精確度、準確性，以提升咨詢工作效率。

5.3 打造人機協作共生共融的服務生態體系

圖1 圖書館智能咨詢系統架構

智能咨詢并非單指AI 客服，而是人機協作共生共融的服務生態體系。圖書館咨詢服務需從讀者需求出發，為其提供完整的解決方案，解決各種復雜的具體訴求。機器人客服最大的價值是在標準化的業務場景中，為讀者提供標準化的解決方案，協助館員完成圖書館日常重復性咨詢工作。在復雜的讀者訴求場景中，面對“千人千面”“人人千面”的個性化疑難問題，現階段的智能咨詢系統只是一套智能化的輔助工具。其服務流程與應答話術存在標準化特征，在人文關懷、情境感知、技術倫理、隱私保護等方面仍存在局限性，無法獨立響應讀者疑難問題，不能完全替代咨詢館員，人機協同工作的效果更為理想。

人工在線客服能夠彌補機器人客服的不足，在人文關懷、情感交互等方面發揮積極作用。機器人客服提供用戶畫像、話術推薦、流程導航等幫助，輔助人工在線客服開展面對面的主動交流和心連心的真情關懷。二者形成良性互動循環，更好地回應讀者訴求，構建彼此相融相生的服務生態體系。

5.4 構建數字賦能流程優化的咨詢服務閉環

圖書館智能咨詢系統覆蓋多元應用場景，關聯各業務系統和各渠道數據，統籌業務辦理底層邏輯，構建數字賦能流程優化的咨詢服務閉環。智能咨詢系統可融入圖書館與讀者交互、內部管理的每一個環節。對外服務于讀者，開展問題咨詢、信息推送、資源推薦、服務引導、滿意度調查、服務調研、投訴建議等服務，提升讀者體驗；對內服務于部門及館員，開展業務培訓、制度咨詢、信息公開、故障報修、員工訪談、事務辦理、績效評估等服務，提高管理效率。

系統記錄分析讀者網絡行為、咨詢問題和反饋評價，充分發揮讀者行為數據的價值，構建讀者標簽畫像，實現對讀者需求偏好和閱讀習慣的精準洞察，開展個性化的信息推送、服務引導，為圖書館資源建設、服務優化、決策分析等提供支持服務，重塑讀者咨詢服務模式。

5.5 建立客觀全面的智能咨詢服務評價體系

相較于實時響應速度，圖書館智能咨詢服務更注重解決問題的能力以及個性化有溫度的服務。圖書館智能咨詢系統需建立客觀全面的服務評價體系，主要包括基于咨詢內容的客觀評價和基于用戶反饋的主觀評價兩種方式?；谧稍儍热莸目陀^評價主要包括：有效會話量、會話解決量、解決率、轉人工率、推薦回復量、未識別問題數量等會話量統計；熱門分類排行、熱點問題排行等會話內容統計；響應會話量、響應時間等人工客服工作量統計；輔助出答案率、推薦答案采納率等機器人輔助人工效果統計；知識問法、知識分類、匹配提問量等知識庫效果統計?；谟脩舴答伒闹饔^評價主要包括問題解決率、會話滿意度、會話滿意度參評率、會話差評率、不滿意回復率等回復效果統計。

圖書館需在保障解決讀者問題的前提下，根據服務評價體系對咨詢內容、服務過程等進行實時監控，及時發現潛在的輿情風險，確保咨詢服務符合業務流程與管理規范，對咨詢知識庫進行完善更新，優化應答策略和問答匹配機制，提升咨詢服務質量，打造有溫度的讀者服務體驗。

6 結語

圖書館參考咨詢服務的智能化轉型是一場認知與思維的革命，其響應速度、廣度、深度、精度、粒度和溫度均呈現出顛覆性的突破，已經成為智慧圖書館建設的重要切入點。①圖書館需重視“以讀者為中心”的服務理念在智慧圖書館建設進程中的重要性，進一步關注自然語言處理、知識圖譜、人工智能生成內容（AIGC）等技術前沿，依托人工智能技術的創新應用，通過智能咨詢服務整合圖書館各業務模塊，從單一的問答咨詢場景向綜合的業務場景升級；②挖掘讀者咨詢行為數據，強化人文關懷，加強特殊群體特殊需求的關注度，保障公眾文化服務需求；③培養館員全員創新的業務邏輯和使用智能工具解決問題的意識，提升圖書館文化“軟實力”；④打破數據壁壘，發揮協同優勢，重塑讀者咨詢服務模式，以“人工+智能”“線上+線下”“服務+管理”等方式構建人機協作共生共融的服務生態體系，充分發揮參考咨詢服務的核心價值，提高圖書館整體服務效率和服務質量。