全国人工智能应用创新大赛-广州文旅小助手——“穗穗”平安
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1. 数据收集与预处理
- 数据来源与清洗：整合广州塔、白云山、长隆、广东省博物馆等官方平台数据，并采集携程、去哪儿、飞猪等 OTA 平台的用户评论、热度和销量信息（数据时间跨度：2024.1.1 - 2025.5.30）。
- 权威性与时效性分析：景点官网提供权威基础信息，OTA 平台反映市场反馈，结合后能全面支撑 AI Agent 的知识库构建。
2. 智能体设计与核心功能
- IP 形象“穗穗”：以拟人化小山羊为原型，融合广州塔“小蛮腰”造型羊角、木棉花饰品和“食在广州”元素，兼具文化亲和力和科技感。
- 核心功能：
- 多模态交互：支持文本、语音、图像输入。
- 上下文感知：通过上下文管理器保持对话连贯。
- 个性化推荐：基于用户位置、时间和兴趣画像生成定制化导览与餐饮推荐。
- 路线规划与导航：接入腾讯地图 API 提供动态路线建议。
3. 工作流与分析过程
- 测试方法：
- 黑盒测试：验证输入-输出逻辑，确保输出合理。
- 场景测试：模拟游客真实出行需求（如美食推荐、导航、历史解读）。
- 功能分模块实现：
- 文旅信息推送、路线导航、图片讲解、文旅路线推荐、闲聊话题引导（共5大类）。
- 数据集验证：基于去哪儿评论构建自测数据集，评估相关性、个性化、准确性、覆盖度、鲁棒性和多样性六维度表现。
4. 创新点与技术融合
- 创新设计：
- 多模态交互：提升游客体验的自然性。
- 知识库与推理引擎融合：实现文化深度解读。
- 上下文管理 + 个性化系统：提供高度定制化推荐。
- 跨学科应用：整合旅游学、计算机科学、文化传播学和用户体验设计的方法论，实现全方位智能导览。
5. 结果与应用价值
- 实际应用价值：
- 为游客提供沉浸式、个性化的文化旅游体验。
- 提高文化传播效率，将历史信息转化为趣味内容。
- 协助旅游管理部门优化资源配置。
- 为商业体提供精准客流引导，创造新商业机会。
6. 问题与优化方向
- 现存问题：
- 实时数据更新延迟（如临时闭馆信息）。
- 多语言支持不足，国际游客服务有限。
- 个性化推荐在特定场景下精度仍可提升。
- 用户隐私保护机制需进一步完善。
- 改进建议：
- 优化数据抓取与推理工作流，提高响应速度。
- 增强多语言和多文化背景适配能力。
- 引入深度学习与协同过滤算法，提升推荐精度。
- 加强数据匿名化与安全存储。
7. 结论
广州文旅小助手“穗穗”通过 AI Agent 技术实现了 文化解读、智能导览和个性化服务 的深度结合，展示了 AI 在智慧文旅领域的创新应用潜力。