一种基于AIAgent技术的旅游信息自主查询及攻略生成方法与流程

本发明涉及智能检索，具体为一种基于ai agent技术的旅游信息自主查询及攻略生成方法。

背景技术：

1、随着旅游业的蓬勃发展和个性化旅游需求的增加，如何快速、准确地为旅行者提供个性化的旅游攻略成为行业发展的重要课题。传统的旅游攻略多依赖于人工编写，耗时且难以实时更新，难以满足用户日益增长的个性化和即时性需求。近年来，虽然出现了一些基于规则或简单算法的旅游推荐系统，但这些系统往往缺乏足够的灵活性和深度，未能有效整合不同类型的旅游资源信息，如餐饮、景点、酒店等。并且现阶段缺乏一种智能化的工具来自动地为用户生成个性化旅游攻略，无法准确理解和处理复杂的用户需求和偏好。

2、现有技术中，人工智能，特别是大语言模型在理解自然语言和生成文本内容方面取得了显著的进展，为解决上述问题提供了新的技术手段。然而，如何有效整合各种数据源，并通过ai agent自动产生旅游攻略，仍然是一个技术挑战。因此，需要开发一种新的方法和系统可以为用户生成个性化的旅游攻略。

技术实现思路

1、鉴于现有技术中所存在的问题，本发明公开了一种基于ai agent技术的旅游信息自主查询及攻略生成方法，包括步骤如下：

2、步骤一、数据预处理：抓取并处理热门旅游地及周边相关旅游信息，具体为：

3、步骤11、通过互联网搜集热门旅游地点，并按照景点、酒店、餐饮、旅游路线等维度分别从互联网爬取有关资讯；

4、步骤12、整理爬取的词条，用大语言模型浓缩包含大量用户评论的词条，方便后续的检索；对于部分缺失信息，调用ai agent检索系统完善补充，同时整理出包含词条较少的类别，对于这些类别重复步骤11操作，直到词条信息充足为止；

5、步骤13、向量化所有数据，并将这些数据存入到向量数据库中；

6、步骤二、用户查询：用户通过输入设备提出查询请求后，后台ai agent检索系统将执行以下步骤：

7、步骤21、解析该请求，并判断下一步执行情况，具体包括：情况一、用户想要查找某类景点信息；情况二、用户需要完整的旅游攻略；情况三、用户提了与旅游无关的问题；

8、步骤22、根据步骤21判断的情况，进一步分析和处理；查询请求属于情况三，则aiagent检索系统直接返回消息要求用户提问需与旅游相关；查询请求属于情况一和情况二，ai agent检索系统会参照预先设置的模板，判断是否已搜集足够的信息；对于查询景点信息，需要用户提供城市地点和该景点的一些特征；对于生成旅游攻略，需要用户提供旅游目的地、旅游天数、旅游偏好等信息；如果ai agent检索系统判断不满足条件，则会返回消息要求用户补充缺失的信息，并结束查询；如果ai判断满足条件，则会进入下一步；

9、步骤23、根据用户需求，依照不同的步骤检索相关信息；其中，单轮查阅对应于情况一，在检索系统中，每次查阅都会调用多个ai agent查阅相关信息；一个ai agent的含义是作为一个ai agent，专门查找它所擅长的数据领域，而不同的ai agent擅长的检索领域均不重叠，比如一号ai agent擅长从关系型数据库中检索相关词条，二号ai agent擅长从非关系型数据库中检索相关词条，三号ai agent擅长调用在线api获取相关信息；ai agent检索的范围包括：数据预处理阶段的所有信息、天气信息、地图poi信息、搜索引擎、外部商家对接平台；所述单轮查阅包括步骤为：第一、根据待查询的内容，ai并行调用多个适合的ai agent参与查询工作；第二、对于其中一个ai agent查询，首先它会将其转写成更适合自己任务的语句，比如sql语句或者自然陈述句。然后对于结构化查询，ai agent调用有关api并获取所需信息；对于非结构化查询，ai agent会用向量查询或者混合搜索，向量查询指的是ai agent会调用向量嵌入模型，将转写后的查询语句转换成语义向量，并调用对应的向量数据库获取信息；混合搜索指的是在向量查询的基础上，还结合了搜索引擎所用的稀疏搜索优化结果；最后每个ai agent返回自己检索到的内容；第三、在收到所有ai agent返回的内容后，本检索系统首先利用最大边际相关性(mmr)算法降低返回内容的重复度，然后使用重排(rerank)模型将检索出的内容与用户请求进行相关性排序，取前n个作为参考依据。

10、如果用户查询属于情况一，进行上述单轮查阅即可进行下一步；如果用户查询属于情况二，则需要按照以下步骤调用多轮查询：第一步、将用户请求改写为获取旅游路线规划大纲，调用一次单轮查询；第二步、结合旅游大纲和原始用户请求，调用一次单轮查询补充大纲中涉及的所有旅游地点和旅游路线信息；旅游路线的获取分为两种情况，第一种、aiagent直接检索出高度相关路线图，则直接使用；第二种、ai agent只检索到零散的有关地点，但没有找到合适的路线图；第二种情况调用智能路线规划模块，该模块在获取到n个目标地点和相关的地理信息后，能利用改进的prime最小生成树算法生成合理的路线图；

11、步骤24、生成最终输出，在此步中，ai agent检索系统会根据上一步检索到的信息、用户原始请求，查找合适的输出模板；比如旅游大纲体、小红书种草文、专家方案等。最终ai agent检索系统参照输出模板，将检索到的所有内容转写成符合要求的模板，传递给用户。

12、作为本发明的一种优选方案，步骤11中从互联网爬取有关资讯的步骤为：首先爬取包含结构化信息的数据，如景点、酒店、餐饮的地理位置、经纬度、营业时间、评分、消费价格、关键词等。将爬取的结构化信息的数据作为元数据信息，保存在数据库中；然后，从互联网中爬取这些景点酒店的非结构化信息，如用户评价，地点介绍等。由于非结构化内容信息冗杂，因此在执行此步时，使用大语言模型(llm)对信息进行过滤，具体来说，用大语言模型过滤掉与该地点无关的内容，只保留强关联信息；其中，对于旅游路线这种非结构化信息，只需存储具体的路线信息和相关的用户评价。

13、作为本发明的一种优选方案，步骤13中向量化数据的步骤为：首先对非结构化数据分块，按照段落符号、标点符号、字符等级别对原始文本分块；然后对每个分块内容加入该词条的元数据信息，并使用向量嵌入模型(embedding model)提取该分块的语义信息，语义信息以向量化后的浮点数组呈现。如果使用不同的向量模型，数组的维度可能会有变化，同时单个分块可以保存多个不同向量模型提取的语义信息。

14、本发明的有益效果：本发明核心在于利用ai agent，对不同类型的旅游资源数据进行智能查询，并结合用户偏好和历史数据，自动生成个性化旅游攻略。攻略数据库根据资源类型进行分类存储，不同类别的资源信息依照不同的字段结构存储，从而提高检索效率和攻略的个性化程度。本方法可以显著提升旅游攻略生成的效率和个性化水平，为用户提供更加丰富和精准的旅游资源信息，并能根据用户不同的旅游偏好，生成相应类型的个性化旅游攻略，极大地提升了用户的旅游体验。

技术特征：

1.一种基于ai agent技术的旅游信息自主查询及攻略生成方法，其特征在于，包括步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于ai agent技术的旅游信息自主查询及攻略生成方法，其特征在于：步骤11中从互联网爬取有关资讯的步骤为：首先爬取包含结构化信息的数据，将爬取的结构化信息的数据作为元数据信息，保存在数据库中；然后，从互联网中爬取这些景点酒店的非结构化信息，用大语言模型过滤掉与该地点无关的内容，只保留强关联信息；其中，对于旅游路线这种非结构化信息，只需存储具体的路线信息和相关的用户评价。

3.根据权利要求1所述的一种基于ai agent技术的旅游信息自主查询及攻略生成方法，其特征在于：步骤13中向量化数据的步骤为：首先对非结构化数据分块，按照段落符号、标点符号、字符等级别对原始文本分块；然后对每个分块内容加入该词条的元数据信息，并使用向量嵌入模型提取该分块的语义信息，语义信息以向量化后的浮点数组呈现。

4.根据权利要求1所述的一种基于ai agent技术的旅游信息自主查询及攻略生成方法，其特征在于：ai agent检索的范围包括：数据预处理阶段的所有信息、天气信息、地图poi信息、搜索引擎、外部商家对接平台。

5.根据权利要求1所述的一种基于ai agent技术的旅游信息自主查询及攻略生成方法，其特征在于：步骤23中一个ai agent的含义是作为一个ai

6.根据权利要求1所述的一种基于ai agent技术的旅游信息自主查询及攻略生成方法，其特征在于：步骤23中所述单轮查阅包括步骤为：第一、根据待查询的内容，ai并行调用多个适合的ai agent参与查询工作；第二、对于其中一个ai agent查询，首先它会将其转写成更适合自己任务的语句，然后对于结构化查询，ai agent调用有关api并获取所需信息；对于非结构化查询，ai agent会用向量查询或者混合搜索，向量查询指的是ai agent会调用向量嵌入模型，将转写后的查询语句转换成语义向量，并调用对应的向量数据库获取信息；混合搜索指的是在向量查询的基础上，还结合了搜索引擎所用的稀疏搜索优化结果；最后每个ai agent返回自己检索到的内容；第三、在收到所有ai agent返回的内容后，本检索系统首先利用最大边际相关性算法降低返回内容的重复度，然后使用重排模型将检索出的内容与用户请求进行相关性排序，取前n个作为参考依据。

7.根据权利要求1所述的一种基于ai agent技术的旅游信息自主查询及攻略生成方法，其特征在于：步骤23中旅游路线信息的获取分为两种情况，第一种、ai agent直接检索出高度相关路线图，则直接使用；第二种、ai agent只检索到零散的有关地点，但没有找到合适的路线图；第二种情况调用智能路线规划模块，该模块在获取到n个目标地点和相关的地理信息后，能利用改进的prime最小生成树算法生成合理的路线图。

技术总结
本发明涉及一种基于AI Agent技术的旅游信息自主查询及攻略生成方法。本发明核心在于利用AI Agent，对不同类型的旅游资源数据进行智能查询，并结合用户偏好和历史数据，自动生成个性化旅游攻略。攻略数据库根据资源类型进行分类存储，不同类别的资源信息依照不同的字段结构存储，从而提高检索效率和攻略的个性化程度。本方法可以显著提升旅游攻略生成的效率和个性化水平，为用户提供更加丰富和精准的旅游资源信息，并能根据用户不同的旅游偏好，生成相应类型的个性化旅游攻略，极大地提升了用户的旅游体验。

技术研发人员：魏玖皓,李显锐,常一帆,邹泽,李泽华
受保护的技术使用者：成都九号诶艾科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/8/20