向量数据库在智能旅游推荐中的应用

向量数据库结合大模型与embedding技术,依托自然语言处理与ranking能力,构建旅游目的地推荐体系,实现个性化行程规划。

旅游数据的 embedding 生成逻辑

旅游信息的向量化需捕捉景点特征与用户偏好:

·景点图像 embedding:CLIP 模型提取自然风光、人文建筑的视觉特征,关联景点类型;

·用户需求 embedding:自然语言处理将旅行计划文本转为语义向量,捕捉出行意图;

·评价文本 embedding:BGE 模型处理游客评论,提取体验亮点与不足。某旅游平台采用该策略,使embedding推荐匹配度提升 33%。

向量数据库的旅游索引优化

向量数据库针对旅游场景设计:

·景点类型索引:基于embedding中的景点类别特征建立倒排索引,快速筛选自然景观、历史古迹等;

·季节关联索引:关联 embedding 与季节标签,推荐适配时节的目的地;

·行程路线索引:按景点地理位置关联 embedding,生成合理路线组合。某在线旅游平台借此将推荐检索延迟控制在 120ms 内。

大模型与 ranking 的协同推荐

在 “大模型+ranking” 流程中:

1.用户需求与景点数据生成embedding存入数据库;

1.向量数据库召回匹配的景点 embedding 及相关信息;

1.ranking算法按用户偏好排序,大模型生成行程建议。该系统使某平台的用户出行满意度提升 27%。

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