大模型的实践应用43-基于Qwen3(32B)+LangChain框架+MCP+RAG+传统算法的旅游行程规划系统

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下大模型的实践应用43-基于Qwen3(32B)+LangChain框架+MCP+RAG+传统算法的旅游行程规划系统。本报告将阐述基于大模型Qwen3(32B)、LangChain框架、MCP协议、RAG技术以及传统算法构建的智能旅游行程规划系统。该系统通过整合多种技术优势,实现了用户需求的精准分析、景点的智能推荐以及行程的优化生成,同时确保了实时数据调用的安全性和系统运行的高效性。系统充分利用Qwen3的320亿参数规模和128K上下文窗口,结合LangChain的模块化设计,实现了从需求理解到方案输出的完整闭环。
在这里插入图片描述

一、项目背景与需求分析

旅游行业正经历数字化转型,传统的行程规划方式面临诸多挑战。用户在规划行程时往往面临信息过载、规划效率低、多目标难以平衡等问题。同时,旅游企业需要高效管理产品数据并确保预订流程的安全便捷。基于此背景,本项目提出了一种融合大模型与传统算法的智能行程规划系统,旨在解决上述痛点并提供个性化服务。

系统核心功能需求包括:个性化行程生成(时间/预算/兴趣适配)、多目标优化(景点顺序、交通衔接、体验指数)、实

### 部署环境准备 为了在鲲鹏和昇腾平台上成功部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 模型并集成 WebUI,需先准备好相应的软件包和支持库。确保操作系统已安装 Python 3.x 版本以及 pip 工具。对于特定硬件的支持,需要安装 NPU 的驱动程序与 CANN (Compute Architecture for Neural Networks) SDK 来适配昇腾处理器[^1]。 ### 安装依赖项 通过命令行工具更新系统包管理器,并安装必要的 Python 库来支持模型加载和服务启动: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install transformers sentencepiece gradio flask ``` 上述命令会安装 PyTorch 及其扩展模块、Hugging Face Transformers 库用于处理预训练语言模型、SentencePiece 进行分词操作以及 Gradio 和 Flask 构建简易的 Web UI 接口。 ### 下载模型文件 前往 ModelScope 平台获取目标模型权重文件 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B` ,并将之放置于项目根目录下或指定路径内以便后续调用。 ### 编写服务脚本 创建一个新的 Python 文件作为入口点,在其中定义好 API 路由逻辑并与前端页面交互展示推理结果。下面是一个简单的例子说明如何实现这一功能: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch import gradio as gr tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/model") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/model") def predict(text_input): inputs = tokenizer.encode_plus( text_input, add_special_tokens=True, return_tensors="pt" ) with torch.no_grad(): outputs = model.generate(**inputs) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return response iface = gr.Interface(fn=predict, inputs='text', outputs='text') if __name__ == "__main__": iface.launch() ``` 此段代码实现了基于 Transformer 结构的语言生成任务接口,利用 Gradio 提供了一个简洁易用的文字输入框让用户提交待预测文本串,并返回经过 Qwen 大规模对话理解能力加工后的回复内容。 ### 启动应用 完成以上配置之后就可以运行该应用程序了。打开终端窗口进入包含 main.py 的工作空间执行 python 命令即可开启 HTTP Server 监听来自浏览器端发起请求的服务实例。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

微学AI

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值