正文

揭秘大模型：如何革新旅游规划与个性化推荐

/0 浏览量
0511

引言

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Language Model，LLM）逐渐成为推动行业变革的重要力量。在旅游行业，大模型的应用正革新着旅游规划与个性化推荐，为游客提供更加便捷、个性化的服务。本文将深入探讨大模型在旅游规划与个性化推荐领域的应用，揭示其带来的变革与机遇。

大模型概述

大模型是一种基于海量数据和深度学习技术构建的模型，具有强大的语言理解和生成能力。在旅游领域，大模型可以应用于行程规划、景点推荐、酒店预订、交通安排等多个环节，为游客提供全方位的智能化服务。

大模型在旅游规划中的应用

1. 行程规划

大模型可以根据游客的旅行需求，如时间、预算、兴趣等，自动生成个性化的行程规划。例如，游客可以通过输入目的地、旅行天数和预算等信息，大模型将为其推荐合适的景点、餐饮、住宿等，并生成详细的行程安排。

def plan_trip(destination, days, budget):
    # 基于输入信息，调用大模型API获取行程规划
    trip_plan = large_model_api.get_trip_plan(destination, days, budget)
    return trip_plan

# 示例
destination = "成都"
days = 3
budget = 2000
trip_plan = plan_trip(destination, days, budget)
print(trip_plan)

2. 景点推荐

大模型可以根据游客的兴趣爱好、历史游览记录等信息，推荐合适的景点。例如，游客可以通过输入喜欢的景点类型、主题等，大模型将为其推荐相似或相关的景点。

def recommend_attractions(interests):
    # 基于输入的兴趣爱好，调用大模型API获取景点推荐
    attractions = large_model_api.get_attractions_recommendations(interests)
    return attractions

# 示例
interests = ["历史", "自然风光"]
attractions = recommend_attractions(interests)
print(attractions)

大模型在个性化推荐中的应用

1. 酒店推荐

大模型可以根据游客的预算、位置、评价等信息，推荐合适的酒店。例如，游客可以通过输入预算、位置等，大模型将为其推荐性价比高的酒店。

def recommend_hotels(budget, location):
    # 基于输入的预算和位置，调用大模型API获取酒店推荐
    hotels = large_model_api.get_hotels_recommendations(budget, location)
    return hotels

# 示例
budget = 500
location = "成都市区"
hotels = recommend_hotels(budget, location)
print(hotels)

2. 交通安排

大模型可以根据游客的出发地、目的地、时间等信息，推荐合适的交通方式。例如，游客可以通过输入出发地、目的地、时间等，大模型将为其推荐最优的交通路线。

def recommend_transport(start, destination, time):
    # 基于输入的出发地、目的地和时间，调用大模型API获取交通推荐
    transport = large_model_api.get_transport_recommendations(start, destination, time)
    return transport

# 示例
start = "北京"
destination = "成都"
time = "2025-05-15"
transport = recommend_transport(start, destination, time)
print(transport)

总结

大模型在旅游规划与个性化推荐领域的应用，为游客提供了更加便捷、个性化的服务。随着技术的不断发展，大模型将在旅游行业发挥更大的作用，推动旅游业向智能化、个性化方向发展。

-- 展开阅读全文 --