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何を解決するか

Zhilv-Yuntu は中国の旅行シナリオに特化した AI ベースの旅行計画システムです。単なるテキストベースの LLM の応答を越えて、構造化された旅行計画の生成、現実世界の地図データの統合、天気を考慮した提案、計画の保存およびエクスポートを可能にする完全なエンドツーエンド製品を提供します。

仕組み

このシステムは、目的地に応じた段階的なアプローチを採用しています：

• キュレートされた都市：北京、成都、西安など特定の都市に対しては、RAG（リトリーブ増強生成）パイプラインを使用します。これは LLM を用いたクエリの再書き換え、ChromaDB を用いたベクトル検索、クロスエンコーダーによる再ランク付けを通じて、ローカルの Markdown ガイドから関連情報を抽出するプロセスです。
• 動的都市：その他の都市に対しては、Amap（高德）API を使って観光地、飲食店、宿泊施設のリアルタイムな POI（関心地点）候補を取得し、それらの検証済み ID をもとに LLM が旅行計画を立案します。
• 拡張機能：生成された計画に、Amap から得た実際の住所、座標、ルート距離、移動時間、画像に加え、現在の天気予報を追加します。
• インフラ：バックエンドには FastAPI、フロントエンドには Vue 3、頻繁な API および RAG 結果のキャッシュには Redis、ユーザーの旅行計画の永続化には SQLite を使用しています。

対象ユーザー

構造化された、データに基づいた旅行計画を求める旅行者、および現実世界の API 統合を備えたフルスタック RAG アプリケーションの実装に興味を持つ開発者。

主な特徴

• ハイブリッド計画：キュレートされた目的地にはローカル RAG を、他の都市には動的 POI ベースの計画を組み合わせます。
• 地図統合：Amap JavaScript API を使用して、破線の矢印とマーカーでルートを可視化します。
• 高度な RAG パイプライン：LLM を用いたクエリ再書き換えとクロスエンコーダー再ランク付けにより、検索精度を向上させます。
• 天気対応：予報に基づき、雨や曇りの状況に応じて旅行アドバイスを自動調整します。
• フルライフサイクル管理：特定の日付の自然言語での編集、履歴管理、Markdown または PDF へのエクスポートをサポートします。
• パフォーマンス最適化：天気、地図、RAG 結果の Redis キャッシュ層を実装し、遅延と API コストを削減します。