摘要
本白皮书深入解析趣游旅图平台的AI旅行规划技术架构，从用户需求理解、知识图谱构建、行程优化算法到多模态交互体验，完整呈现从"一句话需求"到"专业行程方案"的全链路技术方案。该架构已支撑150K+用户生成12,000+条个性化行程，行程生成速度低于3秒，用户满意度达89%。
核心创新：将大语言模型（LLM）的语义理解能力与空间优化算法深度融合，实现从自然语言到可执行行程的端到端自动化生成。
150K+
注册用户
12,000+
AI生成行程
<3s
行程生成速度
89%
用户满意度
1. 技术架构总览
端到端行程生成流水线
用户输入→
需求解析→
知识检索→
行程编排→
优化调整→
行程输出
1.1 四层架构设计
| 架构层 | 核心能力 | 关键技术 |
|---|---|---|
| 交互层 | 自然语言对话、地图拖拽、行程预览 | LLM对话引擎、WebGL地图、实时协同编辑 |
| 认知层 | 需求理解、偏好推理、场景识别 | 意图分类、情感分析、用户画像 |
| 规划层 | 路线优化、时间分配、资源调度 | TSP变体求解、约束满足、多目标优化 |
| 数据层 | 景点知识、交通数据、用户历史 | 知识图谱、向量数据库、时序存储 |
2. 需求理解引擎
2.1 多轮对话意图解析
用户输入经过意图分类、槽位提取和上下文追踪三步处理，将模糊的旅行需求转化为结构化的行程约束条件：
- 意图分类：基于Fine-tuned BERT的意图识别，区分"规划行程"、"修改行程"、"查询信息"等8类意图
- 槽位提取：基于BIO标注序列模型，提取目的地、时间、预算、人数、偏好等12个关键槽位
- 上下文追踪：对话状态追踪（DST）模块维护用户需求的增量更新
2.2 隐式偏好推理
除用户显式表达的需求外，系统还通过以下方式推理隐式偏好：
- 历史行为分析：过往行程的景点类型、消费水平、节奏偏好
- 社交数据融合：小红书笔记的语义向量与用户画像匹配
- 群体偏好参考：相似用户群体的热门选择作为推荐参考
3. 旅游知识图谱
3.1 知识图谱构建
趣游旅图构建了覆盖300+目的地、50,000+POI的旅游知识图谱，核心实体类型包括：
| 实体类型 | 数量 | 属性维度 |
|---|---|---|
| 景点 | 15,000+ | 位置、类型、评分、开放时间、门票、游玩时长 |
| 餐厅 | 12,000+ | 菜系、人均、评分、营业时间 |
| 酒店 | 8,000+ | 星级、价格区间、位置、设施 |
| 交通节点 | 5,000+ | 站点、线路、时刻表、换乘方案 |
3.2 向量检索增强
传统知识图谱的精确匹配无法处理语义相似性检索。我们引入向量数据库（Milvus），将每个POI的语义描述编码为768维向量，支持基于语义相似度的景点推荐：
- 文本描述通过Sentence-BERT编码为稠密向量
- 多模态融合：图片特征（CLIP）+ 文本特征 + 地理特征
- HNSW索引实现毫秒级最近邻检索
4. 行程编排算法
4.1 问题建模
行程规划本质是一个带时间窗的多目标旅行商问题（TSP）变体。给定POI集合、时间约束和用户偏好，求解最优访问序列：
- 目标函数：最大化兴趣匹配度 × 时间利用率 × 路线顺畅度
- 约束条件：总时间、开放时间窗、地理位置可达性、预算上限
- 偏好权重：基于用户画像动态调整各目标的权重
4.2 两阶段求解策略
阶段一：贪心初始化
基于地理聚类将候选POI划分为区域组，在每个区域组内按兴趣匹配度贪心选择，快速生成初始可行解。
阶段二：迭代优化
采用模拟退火 + 2-opt局部搜索的混合策略，交替执行插入、删除、交换操作，持续优化行程质量。关键优化维度：
- 时间优化：避免景点间过长交通时间，合理安排用餐与休息
- 体验优化：同类景点不过于密集，保证行程多样性
- 弹性优化：预留弹性时间应对突发状况
5. LLM增强层
5.1 行程自然语言生成
算法生成的结构化行程通过LLM转换为自然语言描述，为每个景点添加推荐理由、游玩建议和温馨提示，使行程方案更具可读性和温度。
5.2 行程智能修改
用户可通过自然语言指令修改行程（如"第三天太累了，减少一个景点"、"增加一个特色美食"），LLM解析修改意图后，调用规划层增量调整行程。
6. 实时计算与性能
| 指标 | 目标值 | 实现值 |
|---|---|---|
| 行程生成延迟 | <5s | 2.8s (P95) |
| 知识检索延迟 | <200ms | 85ms (P95) |
| 行程修改响应 | <3s | 1.5s (P95) |
| 并发支持 | 500 QPS | 800 QPS |
| 系统可用性 | 99.9% | 99.95% |
7. 未来技术演进
- 多模态输入：支持图片/视频作为旅行灵感输入，CLIP+LLM联合理解
- 实时动态调整：基于天气、交通、人流等实时数据动态优化行程
- 群体行程规划：多人偏好融合与协商机制，支持团队旅行场景
- AR行程导航：AR实景导航与行程结合，沉浸式旅行引导
- 跨平台数据融合：整合城市定向赛、探城纪等平台的LBS数据，丰富POI评价维度
本白皮书基于趣游旅图平台技术实践编写，数据截至2026年Q2。技术方案仍在持续迭代中，部分实现细节因商业机密原因省略。研究合作请联系：youjiyanxue@xin-youji.com
关于新游纪Research Lab
新游纪Research Lab 是新游纪研学教育（乌鲁木齐）有限公司旗下的数据驱动 文旅体教融合创新研究平台，覆盖5大文旅科技平台的全域数据研究中枢。研究合作请联系：youjiyanxue@xin-youji.com