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针对医学教材内容体量大、术语密集、跨教材关联困难及课后自主学习支持不足等问题，本研究以《系统解剖学》《局部解剖学》《口腔医学》第10版教材为语料，构建以Obsidian笔记为载体、术语关联为索引、向量知识库为检索支撑的个人医学教材知识系统。通过扫描版PDF文本转换、文本规范化、标题层级重建、章节切片构建原子笔记，术语枢纽和原子笔记链接构建知识图谱，正文和表格向量化构建知识库。根据向量知识库的构成分为单库与多库两种部署方案：系统解剖学和局部解剖学两本教材共建单库生成原子笔记259篇、术语枢纽2594个，术语双链15858处，向量知识库入库2512条记录（系统解剖学1350条、局部解剖学1162条），检索相似度中位数为 0.708；系统解剖学和口腔医学单本教材单独建库的多库生成原子笔记442篇、术语枢纽2228个，术语双链8772处，向量知识库入库3670条记录（系统解剖学1709条、口腔医学1961条），检索相似度中位数为 0.736，并借助术语表实现自动路由。在此基础上，以 Obsidian 展示原子笔记，Graph View 可视化术语枢纽与外部学习资源之间的双向链接知识网络，Dataview 插件在术语枢纽笔记中动态聚合相关原子笔记与外源笔记，obsidian-opencode 插件与本地 MCP 检索服务结合展示严格基于教材、可回溯至「教材 / 章节 / 原子笔记」三级来源的检索增强问答与自动出题。结果表明，两种部署方案在保证可溯源与可迁移的同时具有良好检索质量与教材适用性，可为医学本科基础课程（尤其解剖学）的知识组织与个性化学习提供可复现、低成本的实现路径。

生成式人工智能与智能体技术正在改变用户获取、组织、判断和生产知识的方式。图书馆行业的关键变化,集中表现为服务重心从平台访问转向场景嵌入,从资源发现转向知识任务支持,从文献供给转向可信知识结果交付。在界定智能体概念、回溯图书馆智能代理研究谱系并与国际图书馆AI研究对话的基础上,本文采用概念分析与论证性研究,提出图书馆的核心价值正在逐渐凝聚为三项递进使命:(1)建设面向AI时代的知识基础设施,将馆藏、数据、语料、知识库、工具接口和馆员专业判断组织为可调用、可组合、可追溯的知识能力;(2)提供可信服务,以来源清晰、证据可追、权限合规、过程可审计、人工可复核、责任可承接为基本标准;(3)建设AI素养高地,帮助公共读者、学生、研究者和馆员形成理解AI、使用AI、评估AI、反思AI和负责任应用AI的能力。围绕三项使命,文章给出六类智能体应用矩阵、四类图书馆的差异化路径、五种馆员新角色及三阶段建设路线,并讨论了供应商依赖、互操作性、数字鸿沟、组织变革与法律合规等五方面挑战。智能体时代的图书馆,将以可信知识能力嵌入学习、科研、写作、阅读、文化传播和公共决策等场景,继续承担公共知识机构的基础性职责。

在全民阅读背景下,提升我国公共图书馆弱势群体的健康信息无障碍服务水平具有重要意义。文章运用网络调研法和文献研究法,以英国公共图书馆为研究对象,对其提供的弱势群体健康信息无障碍服务进行调研。调研发现,英国公共图书馆的弱势群体健康信息无障碍服务主要围绕健康信息资源供给服务、健康检查与专项帮扶服务、无障碍设施适配服务、弱势群体专属健康信息服务4个方面展开。文章通过分析英国公共图书馆弱势群体健康信息无障碍服务的现状和特点,提出我国公共图书馆未来应向整合跨域服务资源、细化服务对象、完善服务载体、延伸服务场景4个方向发展。

本文采用文献综述法,结合42所“双一流”高校图书馆的实证调研数据,系统梳理图书馆领域生成式AI服务的研究进展,剖析其在高校图书馆中的应用现状。研究发现,在理论层面,相关研究主要围绕生成式AI在图书馆中的应用与价值、图书馆生成式AI服务的风险与治理、图书馆面向生成式AI的提升策略3个方面展开。在实践层面,调研结果显示,国内“双一流”高校图书馆已在AI素养教育、AI馆员设置、AI学科平台建设等方面展开探索,服务整体正从知识普及与资源整理,逐步向提供实用工具、支持深度创新的方向转变。与此同时,高校图书馆普遍面临资金投入压力、专业人才短缺以及管理复杂等现实困难。基于此,本文从资金、人员和管理3个层面提出应对策略。

随着大语言模型驱动的智能体加速嵌入,不少图书馆的服务模式、业务流程与治理框架正在被重构。当前图书馆智能体落地应用中的数据安全隐患主要有三类,即资源调用与系统交互的数据泄露风险、业务执行与状态反馈的数据错误风险、长期记忆与跨任务复用的数据过度处理风险。图书馆智能体应用带来的这三类数据安全风险,分别源于权限与数据的错配、信任的错位以及留存的失控。积极部署和应用智能体的图书馆应围绕源头准入防御、细粒度权限管控、全链路行为溯源和数据边界防护,搭建安全可控、全程可溯的智能体数据安全防护体系。