tutu-zzz/zhilv-yuntu

解決的問題

Zhilv-Yuntu 是一個專為中文旅行情境設計的 AI 驅動旅行規劃系統。它超越了單純的文本型 LLM 回應，提供一個完整的端對端產品，能夠生成結構化行程，整合現實世界地圖資料，提供天氣感知建議，並支援使用者儲存與匯出行程。

工作原理

該系統根據目的地採用分層規劃方法：

• 精選城市：針對特定城市（如北京、成都、西安），使用 RAG（檢索增強生成）管道。該流程包括透過 LLM 進行查詢重寫、使用 ChromaDB 進行向量檢索，以及透過交叉編碼器重新排序，從本地 Markdown 指南中提取相關資訊。
• 動態城市：針對其他城市，透過 Amap（高德）API 取得景點、餐飲和住宿的即時 POI（興趣點）候選，然後使用 LLM 基於這些已驗證的 ID 規劃行程。
• 增強功能：系統補充生成行程的實際地址、座標、路線距離、行程時間、Amap 圖像，以及目前天氣預報。
• 基礎設施：後端使用 FastAPI，前端使用 Vue 3，使用 Redis 快取頻繁的 API 和 RAG 結果，使用 SQLite 持久化使用者行程。

適用對象

希望獲得結構化、資料驅動的旅行規劃的旅行者，以及對實現包含真實世界 API 集成的全端 RAG 應用感興趣的開發者。

主要亮點

• 混合規劃：結合本地 RAG 用於精選目的地，動態 POI 基於規劃用於其他城市。
• 地圖整合：使用 Amap JavaScript API 以虛線箭頭和標記可視化路線。
• 高階 RAG 流水線：具備基於 LLM 的查詢重寫和交叉編碼器重新排序，以提升檢索準確性。
• 天氣感知：根據預報的降雨或陰天情況自動調整旅行建議。
• 全生命週期管理：支援對特定日期進行自然語言編輯、歷史記錄管理，並可匯出為 Markdown 或 PDF。
• 效能最佳化：實作 Redis 快取層，用於天氣、地圖和 RAG 結果，以降低延遲與 API 成本。