基于Django与LLM大模型的智能旅游路线规划系统

1. 项目概述：当旅游规划遇上AI大模型

去年帮朋友优化他的旅行社业务系统时，我深刻体会到传统旅游推荐系统的三大痛点：路线同质化严重、无法理解用户真实需求、动态调整能力弱。这正是我选择用Django+LLM大模型构建智能路线规划系统的初衷——通过大语言模型的理解能力和数据分析技术，实现真正个性化的旅游体验。

这个系统本质上是一个融合了传统Web开发与前沿AI技术的混合架构应用。Django作为可靠的后端框架处理常规业务逻辑，而LLM大模型则像一位经验丰富的旅行顾问，能够理解"我想带孩子玩些寓教于乐的项目"这类模糊需求，并结合交通、天气等实时数据生成动态路线。系统还会根据用户行为数据持续优化推荐策略，形成越用越懂你的良性循环。

2. 核心架构设计

2.1 技术栈选型分析

选择Django不是偶然——它的ORM对复杂数据关系的处理能力在旅游领域特别重要。想象一下要同时管理景点、路线、用户评价等多维数据时，Django的模型关联（ForeignKey、ManyToManyField）能大幅减少开发复杂度。以下是我们的核心组件：

python复制# 典型模型设计示例
class ScenicSpot(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    tags = TaggableManager()  # 使用django-taggit实现灵活标签
    popularity = models.FloatField(default=0)  # 动态更新的热度值

class RoutePlan(models.Model):
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    spots = models.ManyToManyField(ScenicSpot, through='RouteSpotOrder')
    generated_prompt = models.TextField()  # 存储生成该路线所用的LLM提示词

LLM模型选型上，经过对比测试，我们最终采用ChatGLM3-6B作为基座模型，因其在中文场景下的出色表现和对消费级显卡的友好支持（RTX 3090