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。
文章目录
- 一、项目背景与需求分析
- 二、系统架构设计
- 三、核心技术实现
- 3.1 Qwen3与LangChain的集成
- 3.2 RAG技术构建景点知识库
- 3.3 MCP协议实现安全工具调用
- 3.4 多目标优化算法集成
- 四、系统部署与优化策略
- 4.1 成本效益平衡
- 4.2 性能最大化策略
- 4.3 安全与可扩展性
- 五、系统功能模块实现
- 5.1 用户需求分析模块
- 5.2 景点推荐模块
- 5.3 行程生成与优化模块
- 六、系统应用价值与未来展望
- 七、总结
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