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建设网站技术人员先进事迹最新军事新闻今日最新消息

wzjs 2025/7/31 18:40:00

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引言

随着旅游业的蓬勃发展，如何高效规划旅游路线成为旅行者的核心需求。本文将介绍一个基于 FastAPI 的智能旅游路线规划服务，该服务结合大语言模型（LLM）和地理信息系统（GIS），实现从行程生成到可视化地图的全流程自动化。通过整合 Ollama 的文本生成能力和天地图的地理数据，我们将展示如何构建一个智能化、可扩展的旅游解决方案。

功能概述

该服务具备以下核心功能：

AI 行程生成：根据目的地和天数生成详细行程安排
POI 智能提取：从行程中自动解析景点名称
地理编码服务：获取景点的经纬度坐标
路线规划：生成景点间的最优导航路线
地图可视化：动态渲染行程路线图

技术架构设计

核心技术栈

FastAPI：高性能异步 Web 框架
Ollama：开源 LLM 服务（使用 DeepSeek-R1 模型）
天地图 API：提供地理编码和路线规划服务
aiohttp：异步 HTTP 客户端

graph TDA[用户请求] --> B[生成行程]B --> C[提取POI]C --> D[获取坐标]D --> E[规划路线]E --> F[返回结果]

关键实现解析

1. 大语言模型交互

async def generate_text_ollama(prompt):async with aiohttp.ClientSession() as session:data = {"model": MODEL_NAME,"prompt": prompt}try:logging.debug(f"Sending request to Ollama with data: {data}")async with session.post(OLLAMA_API_URL + "generate", json=data) as response:logging.debug(f"Received response from Ollama with status code: {response.status}")if response.status == 200:full_response = ""async for line in response.content:try:line_str = line.decode('utf-8').strip()if line_str:json_obj = json.loads(line_str)full_response += json_obj.get("response", "")except json.JSONDecodeError:logging.warning(f"Failed to decode JSON line: {line_str}")logging.debug(f"Full response from Ollama: {full_response}")return full_responseelse:raise HTTPException(status_code=response.status, detail=f"Ollama API returned {response.status}")except Exception as e:logging.error(f"Error calling Ollama API: {str(e)}")raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Error calling Ollama API: {str(e)}")

2. 天地图的逆编码解析

3. 获取到相应的 POI 点

对于那些在地理领域天赋异禀的人而言，这无疑是打开了新的操作空间。他们可以凭借这些 POI 点，随心所欲地规划路线，精准地将点位标注在地图上，实现各种地理信息的可视化呈现

async def get_travel_route(destination: str, days: int):route = await plan_travel_route(destination, days)pois = extract_pois(route)coordinates = await get_poi_coordinates(pois)return {"旅游路线规划": route,"提取的POI": pois,"POI坐标": coordinates}