基于Django与LLM的智能旅游路线推荐系统设计

1. 项目背景与核心价值

这个毕业设计项目融合了当下最热门的几项技术：Django框架、LLM大语言模型、智能路线规划算法以及个性化推荐系统。作为一名带过多个毕业设计的导师，我认为这个选题非常有前瞻性——它把传统旅游路线规划系统升级成了具备AI智能的新形态。

项目的核心价值在于解决了传统旅游推荐系统的三个痛点：

1. 静态路线推荐无法适应用户实时需求变化
2. 大众化推荐缺乏个性化考量
3. 路线规划与用户偏好脱节

通过引入LLM大模型，系统能够理解自然语言描述的旅行偏好；结合数据分析模块，可以动态调整推荐策略；而Django框架则提供了稳定可靠的后端支持。这种技术组合在今年的毕业设计中相当新颖。

2. 系统架构设计

2.1 技术栈选型分析

选择Django作为后端框架主要基于以下考虑：

• 完善的ORM支持，便于处理旅游景点、用户评价等结构化数据
• 内置Admin后台，适合快速开发数据管理功能
• 成熟的REST framework，方便前后端分离开发

LLM模型选用开源方案（如ChatGLM-6B）而非商用API，主要因为：

• 毕业设计预算有限
• 需要本地化部署确保数据隐私
• 可针对旅游领域做微调

2.2 核心模块划分

系统包含5个关键模块：

1. 用户画像模块：通过问卷+行为数据分析建立用户偏好模型
2. 数据采集模块：爬取景点信息、实时天气、交通数据等
3. LLM交互模块：处理自然语言查询，生成路线建议
4. 路线优化引擎：基于约束条件（时间、预算等）进行路径计算
5. 反馈学习系统：根据用户调整记录优化推荐策略

3. 关键技术实现细节

3.1 大模型本地化部署

在普通实验室设备上部署LLM的实用方案：

bash复制# 使用量化后的模型减小显存需求
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4
python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 web_demo.py --precision int4

关键配置参数：

• 量化精度：int8/int4平衡性能与精度
• 上下文长度：2048 tokens足够处理旅游咨询
• 温度参数：0.7避免生成过于随机的