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這是一道結合**圖書館管理（策略規劃）與當代技術（生成式 AI）**的實務應用題。要拿高分，必須緊扣題目給出的數據（人力、館藏增加量、活動場次）進行資源配置，並展現出對「智慧型圖書館」技術層面的理解。
以下為您撰寫的高分範本：
圖書館 B 身為服務 20 萬人口之分館，面臨人力資源固定（每組各 6 名全職當量）與業務量穩定成長（年增 3,000 冊書、百場活動）之現況。為提升服務效能，本計畫旨在引入生成式 AI（如 LLM、多模態 AI），協助「採編組」自動化處理重複性庶務，並賦能「讀者服務組」提供精準化、24/7 的智慧服務。
| 階段 | 時程 | 目標 | 任務與行動策略 |
| 短期：基礎建設與素養提升 | 0 - 1 年 | 內部培訓與試驗 |
1. 員工 AI 素養培訓：對 12 名核心人力進行 Prompt Engineering 培訓。 2. 採編組輔助：利用 AI 協助生成新書簡介（Blurb）與初步分類建議，應對年增 3,000 冊之編目壓力。 3. 讀服組試辦：建立 AI 知識庫，產出活動推廣文案。 |
| 中期：系統整合與流程自動化 | 1 - 3 年 | 業務優化與智慧服務 |
1. 採編流程優化：串接 AI 與現有資訊系統，自動化進行館藏採選建議與查重。 2. 智慧參考諮詢：建置「AI 館員小幫手」，針對讀者諮詢進行意圖識別與初步回覆。 3. 活動智慧管理：利用 AI 分析 150 場活動之回饋紀錄，預測未來參加人數與喜好。 |
| 長期：智慧館藏與個人化體驗 | 3 - 5 年 | 打造智慧生態系 |
1. 個人化推薦系統：根據 20 萬服務人口之借閱行為，提供 AI 驅動的深度個人化書單。 2. 智慧內容產製：將館內數位資源轉化為 AI 摘要或主題懶人包。 3. 人力轉型：約聘與兼職人力轉向數位內容策展，低階重複勞務全由 AI 協作完成。 |
1. 採編組（數位資源）：行政效能之自動化
智慧編目輔助：針對每年新增之 3,000 冊圖書，AI 可從 Metadata 提取摘要，自動生成符合 Metadata（如 Dublin Core 或 MARC21）的初步描述。
期刊與 AV 資料管理：利用 AI 進行 44 種期刊之目錄索引擷取，增加檢索點。
2. 讀服組（數位內容服務）：服務品質之精準化
活動行銷優化：針對年均 2,000 人次之讀者，利用 AI 進行受眾分析（Segmentation），自動生成不同語氣的活動EDM或社群文案，提升活動效益。
數位內容加值：對 100 種視聽資料與既有數位資源進行語音轉文字（STT）處理，提供更佳的無障礙檢索服務。
3. 資訊系統與組織面：風險與安全管理
資料隱私與倫理：在規劃初期即建立 AI 使用準則，確保讀者借閱隱私不被用於模型訓練。
滾動式修正：每半年評估 AI 產出之精確率（Precision）與查全率（Recall），確保智慧服務之準確性。
圖書館 B 引入生成式 AI 並非取代人力，而是透過技術釋放編制內館員之專業能量。短期透過培訓厚植實力，中期優化流程減少冗事，長期達成「以讀者為中心」的智慧化目標。在現有人力架構下，AI 將成為圖書館應對 20 萬人口需求的最強大槓桿。
數據呼應：範本中特別提到「針對 3,000 冊圖書、150 場活動」的具體應用，這會讓閱卷老師知道你真的有看進題目給的數據。
分組切入：題目分了兩組，你的答案也分兩組撰寫，結構會非常清晰。
短中長期邏輯：遵循「培訓（短）→系統（中）→生態（長）」的標準策略邏輯。