【My0vvn】前期构思

我可以为你提供一个详细的项目构思、需求文档和开发文档的模板。这些文档会帮助你在项目的不同阶段明确目标、需求和开发路径。以下是建议的结构和内容：

¶1. 项目构思文档

¶项目名称：

• 项目名称：AI-assisted travel decision-making application

¶项目简介：

• 本项目旨在利用大语言模型（LLM）来辅助用户做出智能的旅游决策。结合用户的个人偏好、预算、时间等因素，为用户推荐定制化的旅游行程方案。

¶项目目标：

• 提高用户选择旅游目的地和制定行程的效率。
• 通过智能分析，为用户提供优化的旅游路线。
• 集成Vue前端框架，实现动态、交互式的用户界面。

¶项目特性：

• 智能推荐：利用大模型生成个性化旅游行程。
• 多维度分析：基于用户输入的预算、兴趣、时间等因素提供建议。
• 实时交互：用户可以根据建议进行调整，实时查看变化的旅游方案。
• 响应式设计：适应不同设备的使用场景（手机、平板、电脑）。

¶技术栈：

• 后端：Django (Python)
• 前端：Vue.js
• 数据库：PostgreSQL 或 MySQL
• API：使用Django REST Framework (DRF) 构建API
• AI服务：集成OpenAI等大语言模型 API

¶项目愿景：

• 希望在未来成为一个帮助用户快速决策并提高旅游体验的智能工具。

¶2. 需求文档

¶功能需求：

1. 用户注册和登录

   • 支持第三方登录（如Google、微信等）
   • 需要有邮箱、手机验证功能

2. 个人偏好设置

   • 用户可以输入自己的旅游偏好（如景点类型、预算、时间等）
   • 保存用户的偏好设置，后续推荐使用

3. 行程推荐系统

   • 用户输入基本信息后，系统通过大模型生成个性化的行程推荐
   • 推荐内容包括目的地、景点、住宿、交通方式等

4. 行程编辑功能

   • 用户可以自定义或调整推荐的行程，实时查看效果
   • 提供行程地图展示

5. 多维度过滤

   • 根据用户的偏好、时间、预算等多维度进行推荐筛选
   • 支持关键字搜索、日期筛选等功能

6. 用户反馈和评分

   • 用户可以对生成的行程进行评价，以改进推荐算法

¶非功能需求：

• 响应速度：页面加载时间不超过2秒。
• 安全性：用户数据的加密存储及访问控制。
• 可扩展性：支持未来接入更多旅游数据源和API。
• 可维护性：代码结构清晰，易于维护和扩展。

¶3. 开发文档

¶项目结构：

project-root/
│
├── backend/            # Django后端项目
│   ├── apps/           # 各个业务模块
│   ├── models.py       # 数据模型
│   ├── views.py        # 视图层
│   ├── serializers.py  # 序列化器
│   ├── urls.py         # 路由
│   └── settings.py     # 配置文件
│
├── frontend/           # Vue前端项目
│   ├── src/            # 源代码目录
│   │   ├── components/ # 组件
│   │   ├── views/      # 页面视图
│   │   ├── store/      # 状态管理
│   │   └── router.js   # 路由配置
│
├── database/           # 数据库相关文件
│
└── README.md           # 项目说明文件

¶开发流程：

1. 环境搭建

   • 安装Django、Vue.js及相关依赖
   • 设置数据库，建议使用PostgreSQL或MySQL
   • 配置大语言模型的API（如OpenAI）

2. 后端开发

   • 使用Django REST Framework (DRF) 构建API
   • 设计数据库模型，创建用户、行程、景点等表
   • 实现用户注册、登录、偏好设置和推荐行程的API

3. 前端开发

   • 使用Vue.js构建动态交互式界面
   • 实现登录、注册、行程推荐的前端逻辑
   • 通过Axios或其他工具与后端API进行通信

4. 模型集成

   • 集成大语言模型的API，处理用户输入并生成推荐方案
   • 实现大模型结果的解析和前端展示

5. 测试与调试

   • 编写单元测试及集成测试，确保系统功能正常
   • 确保前后端接口一致，数据流通畅通

6. 部署

   • 使用Docker或虚拟环境进行环境一致性管理
   • 部署到云服务器，推荐使用AWS、Heroku等服务

¶疑问确认：

1. 你计划使用哪个大模型API（如OpenAI，或者本地化的大模型）？
2. 是否有特定的旅游数据来源要求（如某些API服务或开源数据集）？
3. 你有具体的行程生成逻辑需求吗？例如是通过关键词匹配，还是基于AI的推荐？
4. 你是否考虑在应用中集成支付系统以实现商业化？

根据你的反馈，我们可以进一步细化这些文档。

¶回答和建议：

¶1. 大模型选择：文心一言 vs 本地模型

• 使用文心一言（现有大模型）：你使用百度文心一言模型是一个很好的选择，尤其是在初期阶段。使用现有的大模型能够节省大量时间和资源，避免了部署和训练的复杂性。文心一言具备强大的中文语言理解能力，适合处理中国旅游数据。此外，使用云服务的大模型还可以随着数据增长和用户需求扩展。

• 本地模型：

  • 优点：完全掌控模型训练和更新，适合个性化需求。
  • 缺点：需要大量资源（算力、数据）来训练和维护。即使使用较小的预训练模型（如BERT、GPT的精简版），微调数据仍可能需要大量计算资源，并且性能可能不如云端大模型。
  • 训练工作量：如果是完全从零训练一个大模型，工作量非常大，涉及数百万的训练数据和数周甚至数月的训练时间。如果是微调现有模型，通常会涉及到数千到数万的数据样本，训练时间可能从几小时到几天不等，具体取决于硬件配置。

建议：如果你想快速启动并集中精力在旅游推荐算法上，推荐使用现有的文心一言大模型。如果未来有特定的模型需求，可以考虑本地模型或微调。

¶2. 中国的旅游数据来源

• 开放API：

  1. 携程API（Ctrip OpenAPI）：携程提供丰富的旅游数据接口，包括景点、酒店、机票等的实时数据。适合获取旅游景点和活动的实时信息。
  2. 去哪儿API（Qunar OpenAPI）：类似于携程，提供酒店、航班和旅游套餐的搜索和预订数据。
  3. 百度地图API：可以获取全国的景点信息、地理位置以及周边的服务推荐，适合地理位置推荐系统。

• 政府开放数据平台：

  1. 中国旅游研究院：提供行业报告和旅游市场动态，适合获取市场趋势。
  2. 国家旅游局数据开放平台：可以查找有关景点、游客量、消费数据等的官方统计。

• 开源数据集：

  1. OpenStreetMap：全球开放的地理数据，虽然不是专门的旅游数据，但可以提供景点和交通信息。
  2. Tuniu 和 Mafengwo：用户生成的旅游评论、推荐、游记等，也可以作为参考。

建议：根据你的需求，结合使用携程、去哪儿和百度地图API是获取中国旅游数据的主要来源，另外可以参考政府开放数据平台，帮助你获取更具权威性的数据。

¶3. 行程生成逻辑建议：

你的中心想法借鉴了akinator，通过用户回答问题逐步缩小范围，生成个性化旅游建议，这是一个很有趣的思路。以下是一些可以考虑的扩展建议：

• 动态问题生成：根据用户之前的回答，动态调整接下来的问题。例如，如果用户对自然风景感兴趣，则进一步提问他们喜欢的具体类型（如山脉、海滩等），以提高推荐的精准度。

• 多维度推荐：除了旅游目的地，还可以根据用户的预算、时间、兴趣等维度推荐最佳的旅行时间、交通工具、住宿等。

• 用户行为分析：通过跟踪用户的行为（例如用户的偏好、点击等），自动优化问题的顺序和推荐内容，提升用户体验。

• 社交分享：允许用户分享他们的推荐行程或生成的个性化行程单，增加应用的互动性和用户粘性。

• 与第三方服务集成：未来可以考虑整合天气预报、景点人流预测等功能，让推荐更具实用性。

¶4. 商业化因素建议：

虽然暂时不考虑支付系统，但你可以考虑以下商业化途径：

• 推荐服务变现：与酒店、景点、旅行社合作，按推荐和预订量收取佣金。
• 付费个性化功能：用户可以免费使用基础推荐服务，但为高级功能（如实时行程优化、VIP景点推荐等）收取订阅费用。
• 广告变现：通过在应用中嵌入相关广告（例如机票、酒店、旅游保险等）来获取收益。

这份反馈结合了你的中心思想和一些扩展建议，可以帮助你更全面地构思和规划项目的下一步开发。