tutu-zzz/zhilv-yuntu

해결하는 문제

Zhilv-Yuntu는 중국 여행 상황을 위한 AI 기반 여행 계획 시스템입니다. 단순한 텍스트 기반 LLM 응답을 넘어서, 구조화된 여행 일정 생성, 실제 지도 데이터 통합, 날씨 인식 제안, 계획 저장 및 내보내기 기능을 제공하는 완전한 엔드투엔드 제품입니다.

작동 방식

시스템은 목적지에 따라 계층적인 접근 방식을 사용합니다:

• 큐레이션된 도시: 베이징, 청두, 시안 등 특정 도시의 경우 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 사용합니다. 이는 LLM을 통한 쿼리 재작성, ChromaDB를 이용한 벡터 검색, 크로스엔코더 재정렬을 통해 로컬 Markdown 가이드에서 관련 정보를 추출하는 과정입니다.
• 동적 도시: 기타 도시의 경우 Amap(Gaode) API를 통해 관광지, 식당, 숙박 시설 등의 실시간 POI(Point of Interest) 후보를 가져온 후, 검증된 ID를 기반으로 LLM이 여행 일정을 계획합니다.
• 보강 기능: 생성된 일정에 Amap에서 제공하는 실제 주소, 좌표, 경로 거리, 이동 시간, 이미지뿐만 아니라 현재 날씨 예보를 추가합니다.
• 인프라: 백엔드에는 FastAPI, 프론트엔드에는 Vue 3, 자주 사용되는 API 및 RAG 결과 캐싱에는 Redis, 사용자 일정의 지속 저장에는 SQLite를 사용합니다.

대상 사용자

구조화되고 데이터 기반의 여행 계획을 원하는 여행객과, 실제 API 통합을 포함한 풀스택 RAG 애플리케이션 구현에 관심 있는 개발자입니다.

주요 특징

• 하이브리드 계획: 큐레이션된 목적지에는 로컬 RAG를, 다른 목적지에는 동적 POI 기반 계획을 결합합니다.
• 지도 통합: Amap JavaScript API를 사용하여 점선 화살표와 마커로 경로를 시각화합니다.
• 고급 RAG 파이프라인: LLM 기반 쿼리 재작성과 크로스엔코더 재정렬을 통해 검색 정확도를 향상시킵니다.
• 날씨 인식: 예보 기반으로 비나 흐린 날씨에 따라 여행 팁을 자동 조정합니다.
• 전체 라이프사이클 관리: 특정 일자의 자연어 편집, 기록 관리, Markdown 또는 PDF로 내보내기 기능을 지원합니다.
• 성능 최적화: 날씨, 지도, RAG 결과에 대한 Redis 캐시 레이어를 구현하여 지연 시간과 API 비용을 줄입니다.