构建基于AI代理的实时旅行推荐系统

生成式AI正在改变各行业提供个性化体验的方式，包括旅游和酒店业。旅行代理商通过提供根据客户独特偏好（包括无障碍需求、饮食限制和活动兴趣）精心策划的个性化度假套餐来增强服务。满足这些期望需要一个结合全面旅行知识和实时定价及可用性信息的解决方案。

本文展示如何使用某基础平台构建生成式AI解决方案，通过将客户档案和偏好与实时定价数据相结合来创建定制度假套餐。演示如何使用某基础平台知识库存储旅行信息，使用某基础平台代理获取实时航班详情，以及使用某搜索服务器实现高效套餐搜索和检索。

解决方案概述

旅行社面临日益增长的个性化推荐需求，同时需要应对实时数据准确性和可扩展性挑战。考虑一个需要提供无障碍度假套餐的旅行社：他们需要将特定无障碍要求与实时航班和住宿可用性相匹配，但受到传统系统中手动处理时间和过时信息的限制。这种AI驱动的解决方案将个性化与实时数据集成相结合，使旅行社能够自动将无障碍要求与当前旅行选项匹配，在几分钟而非几小时内提供准确推荐。

该解决方案使用三层架构帮助旅行顾问创建个性化假期推荐：

• 前端层 – 提供旅行顾问输入客户需求和偏好的界面
• 编排层 – 处理请求并使用客户数据丰富请求
• 推荐层 – 结合两个关键组件：
  • 旅行数据存储 – 维护可搜索的旅行套餐存储库
  • 实时信息检索 – 通过API集成获取当前航班详情

通过这种分层方法，旅行顾问可以捕获客户需求，使用存储的偏好丰富它们，集成实时数据，并提供符合客户需求的个性化推荐。

AWS实现

该实现包括：

• API网关服务 – 接收请求并将其路由到Lambda函数，促进安全API调用以检索推荐
• Lambda服务 – 处理输入数据，创建丰富的提示，并执行推荐工作流
• NoSQL数据库 – 存储客户偏好和旅行历史
• 知识库服务 – 帮助旅行顾问构建目的地、旅行套餐和交易的策划数据库，确保推荐基于可靠和最新信息
• 搜索服务器 – 实现简单、可扩展和高性能的向量搜索
• 对象存储服务 – 存储大型数据集，如航班时刻表和促销材料
• AI代理服务 – 集成实时信息检索，确保推荐的行程通过外部API集成反映当前可用性、定价和调度

部署步骤

该解决方案使用云形成模板自动配置所需资源。模板处理完整的设置过程，包括服务配置和必要权限。

先决条件

要部署和使用此解决方案，必须满足以下条件：

• 具有某基础平台访问权限的云服务账户
• 创建和管理所需服务的权限
• 访问基础模型进行文本嵌入和AI推理

部署流程

1. 选择启动堆栈
2. 使用默认设置完成堆栈创建
3. 等待约10分钟完成资源创建
4. 验证设置状态为CREATE_COMPLETE

数据存储和管理配置

模板设置以下数据存储和管理资源：

• 包含样本数据集的存储桶
• 填充样本用户配置文件和旅行历史的数据库表
• 针对旅行套餐搜索优化的搜索服务器集合
• 与知识库兼容的向量索引

知识库配置

对于知识库服务，云形成模板创建以下资源：

• 具有旅行数据集和数据源的知识库
• 自动准备的AI代理
• 代理的新版本和别名
• 具有模拟航班数据集成的操作组

API和接口设置

为启用API访问和UI，模板配置以下资源：

• API网关端点
• 用于演示目的的模拟航班API的Lambda函数
• 旅行顾问的Web界面

测试解决方案

Web界面提供直观表单，旅行顾问可以输入客户要求，包括：

• 客户ID
• 旅行预算
• 首选日期
• 旅行人数
• 旅行风格

系统使用以下提示模板生成推荐：

 1
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基于个人资料和要求：
用户偏好：{travelStyle}
兴趣：{interests}
饮食限制：{dietaryRestrictions}
无障碍需求：{accessibility}

当前请求：
预算：{budget}
持续时间：{duration}
旅行日期：{travelDate}
旅行人数：{numberOfTravelers}

先前目的地：{previousDestinations}

清理资源

为避免产生未来费用，请删除云形成堆栈。模板包含适当的删除策略，确保创建的资源得到适当移除。

后续步骤

为进一步增强此解决方案，考虑：

• 探索多代理功能
• 使用多语言基础模型实现多语言支持
• 与客户关系管理系统集成

结论

本文介绍了如何使用某基础平台构建AI驱动的假期推荐系统，帮助旅行顾问提供个性化体验。实施演示了如何将知识库与AI代理有效结合，桥接历史旅行信息与实时数据需求，同时使用无服务器架构和向量搜索高效匹配客户偏好与旅行套餐。

该解决方案展示了旅行推荐系统如何平衡全面旅行知识、实时数据准确性和规模化个性化。这种方法对于需要集成实时定价数据、处理特定无障碍要求或扩展个性化推荐的旅行组织特别有价值。