智能旅游问答系统实施计划 项目概述 基于现有RAG系统，构建一个智能旅游问答平台，集成RAG/GraphRAG分流、推荐系统、路径规划等功能。 技术架构 后端: FastAPI + Python (基于现有fufan-chat-api) 前端: Vue3 + TypeScript + Element Plus (基于现有fufan-chat-web) 数据库: MySQL + 多向量数据库支持 AI: LangChain + Transformers + 自训练BERT分类器 核心功能模块
- RAG/GraphRAG智能分流系统 简单/复杂问题分类器: 训练BERT模型进行问题复杂度判断 GraphRAG搜索策略: 局部搜索、全局搜索、漂移检索的分类器 动态路由: 根据问题类型自动选择最优检索策略
- 数据存储层 MySQL数据库设计: 用户表、聊天记录表、文档表、推荐记录表 支持会话管理和历史记录存储 多向量数据库: Chroma/FAISS/Milvus智能选择机制
- 文档处理系统 MinerU集成: PDF文档智能解析和处理 文档预处理: 支持多种格式的文档解析和向量化
- 外部服务集成 MCP服务集成: 天气查询、旅游信息API 联网搜索: 网页内容抓取和Markdown转换 实时数据获取: 天气、景点信息等
- 智能推荐系统 个性化推荐: 基于用户历史和偏好的旅游推荐 路径规划: 智能旅游路线生成和优化 内容推荐: 景点、餐厅、住宿等推荐
- 前端用户界面 聊天界面: 智能问答交互界面 用户管理: 简单的用户注册登录系统 可视化: 推荐结果和路径展示
- 部署和运维 Docker容器化: 完整的Docker部署方案 监控日志: 系统监控和性能优化 实施步骤 数据库设计和创建 - 创建MySQL表结构 BERT分类器训练 - 训练问题复杂度和搜索策略分类器 RAG/GraphRAG分流实现 - 实现智能检索路由 MinerU文档处理集成 - PDF处理功能 MCP服务集成 - 外部API接入 推荐系统开发 - 个性化推荐算法 前端界面开发 - Vue前端功能实现 系统测试和优化 - 整体测试和性能调优 Docker部署配置 - 容器化部署方案 预期成果 一个功能完整的智能旅游问答系统，支持复杂问题理解、智能检索、个性化推荐和路径规划。