提示工程架构设计实战：旅游行业智能推荐提示系统架构设计全流程

一、标题选项

1. 《提示工程落地指南：旅游行业智能推荐系统架构设计全流程》
2. 《从0到1：旅游行业智能推荐提示系统架构实战解析》
3. 《旅游推荐智能化：基于提示工程的系统架构设计与实现》
4. 《提示工程实战：旅游行业智能推荐系统架构全流程搭建》
5. 《手把手教你：旅游行业智能推荐提示系统架构设计》

二、引言

1. 痛点引入：旅游推荐的“尴尬”时刻

你有没有过这样的经历？

• 想带老人去三亚，搜索“三亚适合老人的酒店”，结果推荐的全是“网红打卡地”，吵闹又没有医疗设施；
• 计划周末去杭州玩，输入“杭州周末亲子游”，出来的都是几年前的攻略，完全没提最近新开的儿童乐园；
• 预算有限想找“性价比高的海边民宿”，推荐的要么超预算，要么位置偏远，理由就一句“评分高”。

传统旅游推荐系统的痛点显而易见：依赖协同过滤或内容匹配，无法处理复杂的用户需求（如“带老人+安静+医疗设施”），实时性差（无法结合天气、库存等动态信息），且推荐理由模糊（用户不知道“为什么选它”）。

而大语言模型（LLM）的出现，给旅游推荐带来了新的可能——通过提示工程，让模型理解用户的“真实需求”，结合实时数据生成个性化、可解释的推荐。比如当用户说“带老人去三亚，预算5000元/人，想找安静、有医疗设施的海边酒店”，模型能输出：“推荐XX酒店，因为它位于三亚湾安静区域，步行10分钟到三甲医院，房价4800元/人（符合预算），且有24小时管家服务（适合老人）”。

2. 文章内容概述

本文将以旅游行业智能推荐为场景，手把手教你设计一套基于提示工程的智能推荐系统架构。从需求分析到架构设计，从数据层搭建到提示工程优化，再到LLM集成和反馈循环，覆盖全流程的关键步骤。

3. 读者收益

读完本文，你将掌握：

• 旅游行业智能推荐系统的核心需求与架构设计逻辑；
• 提示工程在旅游推荐中的落地方法（提示模板设计、优化技巧）；
• 如何将LLM与传统推荐算法结合，生成个性化推荐；
• 如何通过反馈循环持续优化推荐效果；
• 能动手搭建一个基本的旅游智能推荐提示系统（附代码示例）。

三、准备工作

1. 技术栈/知识储备

• 基础技术：Python（后端开发）、RESTful API（接口设计）、SQL/NoSQL（数据存储）；
• AI相关：熟悉大语言模型（LLM）基本概念（如GPT-4、Llama 2）、提示工程基础（如Few-Shot、Chain of Thought）；
• 工具框架：LangChain（提示管理与LLM调用）、FastAPI（后端接口）、Pinecone/ChromaDB（向量数据库）、spaCy（命名实体识别）；
• 行业知识：了解旅游行业的核心数据（如酒店、景点、用户行为）与业务流程（如预订、反馈）。

2. 环境/工具

• 开发环境：Python 3.8+、虚拟环境（venv/conda）；
• AI工具：OpenAI API密钥（或部署开源模型如Llama 2）、LangChain 0.1.0+；
• 数据库：MySQL（结构化数据）、MongoDB（非结构化数据）、Pinecone（向量存储）；
• 其他：Postman（接口测试）、Git（版本控制）。

四、核心内容：手把手实战

（一）步骤一：需求分析与目标定义

在设计架构前，必须先明确用户需求、业务需求和技术需求，避免“为技术而技术”。

1. 用户需求（What）

旅游推荐的用户需求可分为四大类：

• 个性化：用户的偏好（如预算、出行方式、兴趣点：“喜欢安静”“爱美食”）；
• 场景化：出行场景（如家庭游、蜜月、商务、 solo 旅行）；
• 实时性：动态信息（如天气、节假日、酒店库存、交通状况）；
• 可解释性：推荐理由（用户想知道“为什么选这个”，比如“因为它离医院近”）。

2. 业务需求（Why）

从旅游企业的角度，系统需要解决：

• 提高转化率：推荐更符合用户需求的产品，提升预订率；
• 增强用户粘性：通过个性化推荐，让用户重复使用；
• 降低运营成本：减少人工客服处理“推荐咨询”的工作量；
• 合规性：不推荐高风险地区（如疫情中高风险区）、虚假宣传的产品。

3. 技术需求（How）

系统需要满足：

• 低延迟：用户输入需求后，1-2秒内返回推荐结果；
• 可扩展性：支持新增旅游产品（如新增景点、民宿）、扩展用户规模；
• 鲁棒性：处理用户的模糊需求（如“找个好玩的地方”），避免“幻觉”（生成不存在的产品）；
• 可维护性：提示模板、推荐规则可灵活调整，无需修改核心代码。

（二）步骤二：架构设计总体方案

基于需求分析，我们设计了六层架构（从用户到数据的全流程），如下图所示（用文字描述）：

用户交互层 → 提示工程层 → LLM层 → 推荐引擎层 → 数据层 → 反馈循环层

1. 各层职责说明

• 用户交互层：处理用户输入（文本/语音），展示推荐结果（如APP/网页的卡片列表）；
• 提示工程层：将用户需求转换为LLM能理解的提示（包括模板设计、优化）；
• LLM层：调用大语言模型生成推荐结果（如“推荐3家符合条件的酒店”）；
• 推荐引擎层：结合LLM结果与传统推荐算法（如协同过滤），生成最终推荐；
• 数据层：存储旅游资源数据（酒店、景点）、用户行为数据（点击、预订）、实时数据（天气、库存）；
• 反馈循环层：收集用户反馈（如“不喜欢这家酒店”），优化提示模板与推荐策略。

2. 流程说明（以“带老人去三亚”为例）

1. 用户在APP输入：“带老人去三亚，预算5000元/人，11月，想找安静、有医疗设施的海边酒店”；
2. 用户交互层用NER（命名实体识别）提取关键信息：“老人”“三亚”“5000元/人”“11月”“安静”“医疗设施”；
3. 提示工程层将关键信息填入提示模板，添加实时数据（如“当前三亚天气晴朗，11月是旅游旺季，酒店库存紧张”）；
4. LLM层调用GPT-4 Turbo，生成3家酒店的推荐结果（JSON格式）；
5. 推荐引擎层结合协同过滤（根据用户历史行为推荐相似用户喜欢的酒店），对LLM结果排序；
6. 用户交互层将推荐结果展示给用户（卡片列表，包含酒店名称、地址、价格、推荐理由）；
7. 用户点击“不喜欢”某家酒店，反馈循环层将该反馈存储到数据库，后续优化提示模板（如增加“安静”的权重）。

（三）步骤三：数据层设计

数据是推荐系统的“燃料”，旅游数据的类型、存储和预处理直接影响推荐效果。

1. 数据类型

旅游数据可分为三类：

• 结构化数据：酒店价格、评分、地址、房间数量、医疗设施（布尔值）；
• 非结构化数据：用户评论（如“这家酒店很安静，适合老人”）、景点介绍（文本/图片）；
• 实时数据：天气（如三亚11月气温25℃）、酒店库存（如“XX酒店剩余3间房”）、交通状况（如“三亚湾路拥堵”）。

2. 数据存储方案

3. 数据预处理

• 清洗：去除重复评论（如“这家酒店很好”出现10次）、纠正地址错误（如“三亚市天涯区”误写为“三亚市天崖区”）；
• 结构化：从非结构化评论中提取关键词（如用TextRank算法提取“安静”“医疗设施”“海边”等）；
• 嵌入：用LLM将旅游资源转换为向量（如用OpenAI的text-embedding-3-small模型，将酒店描述“三亚湾安静海边酒店，有医疗设施”转换为1536维向量）。

代码示例（嵌入酒店描述）：

importopenaiimportpineconefrompymongoimportMongoClient# 初始化客户端openai.api_key="your-openai-api-key"pinecone.init(api_key="your-pinecone-api-key",environment="us-west1-gcp")mongo_client=MongoClient("mongodb://localhost:27017/")db=mongo_client["travel"]hotels_collection=db["hotels"]# 创建Pinecone索引（仅需一次）if"hotel-embeddings"notinpinecone.list_indexes():pinecone.create_index(name="hotel-embeddings",dimension=1536,# text-embedding-3-small的维度metric="cosine"# 余弦相似度)index=pinecone.Index("hotel-embeddings")# 处理酒店数据（从MongoDB获取）forhotelinhotels_collection.find():hotel_id=hotel["_id"]description=hotel["description"]# 如“三亚湾安静海边酒店，有医疗设施”# 生成嵌入向量embedding=openai.Embedding.create(input=description,model="text-embedding-3-small")["data"][0]["embedding"]# 存储到Pinecone（key为hotel_id，value为embedding）index.upsert([(str(hotel_id),embedding)])print("酒店嵌入向量存储完成！")

（四）步骤四：提示工程层设计

提示工程是连接用户需求与LLM的桥梁，其核心是设计有效的提示模板，让LLM理解用户需求并生成符合要求的结果。

1. 提示模板的核心元素

一个有效的旅游推荐提示模板应包含以下元素：

• 用户需求：提取的关键信息（如“带老人”“三亚”“5000元/人”）；
• 上下文信息：实时数据（如天气、库存）、用户历史行为（如“之前喜欢安静的酒店”）；
• 约束条件：业务规则（如“不推荐高风险地区”“预算内”）；
• 输出格式：要求LLM生成JSON格式（便于后续处理）。

2. 提示模板示例（带老人去三亚）

prompt_template=""" 用户需求：带老人去三亚旅游，预算5000元/人，时间是11月，希望找安静、有医疗设施的海边酒店，附近有公园。 上下文信息：当前三亚天气晴朗（25℃），11月是旅游旺季，三亚湾酒店库存紧张（剩余10%），用户之前预订过“三亚湾假日酒店”（评价“安静，适合老人”）。 约束条件： 1. 酒店价格不超过5000元/人； 2. 距离三甲医院不超过2公里； 3. 噪音水平低于40分贝（根据用户反馈调整）； 4. 不推荐疫情中高风险地区的酒店。 请推荐3个符合条件的酒店，每个酒店包含以下信息： - 名称（name）：酒店全称； - 地址（address）：详细地址； - 价格（price）：人均价格（元）； - 评分（rating）：1-5分； - 推荐理由（reason）：结合用户需求、上下文信息和约束条件，用自然语言说明（不超过100字）。 输出格式：JSON数组（无需其他内容）。 """

3. 提示优化技巧

• Few-Shot学习：给LLM几个例子，让它学会如何处理类似需求。比如在提示模板中加入：

  例子1：用户需求“带孩子去北京，预算3000元/人，想找有儿童乐园的酒店”，推荐结果： [{"name":"北京欢乐谷大酒店","address":"朝阳区东四环小武基北路","price":2800,"rating":4.8,"reason":"靠近欢乐谷，有儿童乐园，价格符合预算，评分高"}]

• Chain of Thought（CoT）：让LLM一步步推理，提高推荐的准确性。比如在提示模板中加入：

  请按照以下步骤推理： 1. 筛选三亚湾的海边酒店（符合“海边”需求）； 2. 过滤价格≤5000元/人的酒店（符合预算）； 3. 检查是否有医疗设施（距离三甲医院≤2公里）； 4. 确认噪音水平≤40分贝（符合“安静”需求）； 5. 结合库存情况（剩余10%），优先推荐库存充足的酒店。

• 约束输出格式：用JSON格式要求LLM输出，避免“幻觉”（如生成不存在的酒店）。比如在提示模板中明确：“输出格式：JSON数组（无需其他内容）”。

（五）步骤五：LLM层与推荐引擎集成

LLM生成的推荐结果需要与传统推荐算法结合，才能兼顾“个性化”与“准确性”。

1. LLM选择与调用

• 企业级：优先选择OpenAI GPT-4 Turbo（性能好、支持函数调用）或Anthropic Claude 3（上下文窗口大）；
• 开源：选择Llama 2 70B或Qwen 1.5 72B（需要部署在GPU服务器上，如阿里云GPU实例）。

代码示例（用LangChain调用GPT-4 Turbo）：

fromlangchain.chainsimportLLMChainfromlangchain.promptsimportPromptTemplatefromlangchain.llmsimportOpenAI# 初始化LLMllm=OpenAI(model_name="gpt-4-turbo",temperature=0.7,# 0.7表示中等创造性（避免太机械）api_key="your-openai-api-key")# 加载提示模板（来自步骤四）prompt=PromptTemplate(input_variables=["user需求","上下文信息","约束条件"],template=prompt_template# 步骤四中的提示模板)# 创建LLMChain（管理提示与调用）llm_chain=LLMChain(prompt=prompt,llm=llm)# 调用LLM生成推荐结果user需求="带老人去三亚，预算5000元/人，11月，想找安静、有医疗设施的海边酒店"上下文信息="当前三亚天气晴朗，11月是旅游旺季，三亚湾酒店库存紧张，用户之前预订过三亚湾假日酒店（评价安静）"约束条件="价格≤5000元/人，距离三甲医院≤2公里，噪音≤40分贝"response=llm_chain.run({"user需求":user需求,"上下文信息":上下文信息,"约束条件":约束条件})# 解析JSON结果（假设response是JSON字符串）importjson recommendations=json.loads(response)print("LLM推荐结果：",recommendations)

2. 推荐引擎集成（LLM+传统推荐）

LLM生成的推荐结果可能存在覆盖度不足（如只推荐了3家酒店）或准确性问题（如推荐的酒店其实没有医疗设施），因此需要结合传统推荐算法：

• 内容-based推荐：用向量数据库搜索与用户需求相似的酒店（如“安静+医疗设施+海边”）；
• 协同过滤：根据用户历史行为（如点击、预订），推荐相似用户喜欢的酒店；
• 规则引擎：应用业务规则（如“优先推荐评分≥4.5分的酒店”）。

流程示例：

1. 用向量数据库搜索“安静+医疗设施+海边”的酒店（返回10家）；
2. 用LLM从这10家中筛选出符合预算（≤5000元/人）的酒店（返回5家）；
3. 用协同过滤对这5家酒店排序（优先推荐相似用户喜欢的酒店）；
4. 用规则引擎过滤掉库存不足的酒店（返回3家）；
5. 将最终结果返回给用户。

（六）步骤六：用户交互层设计

用户交互层是系统与用户的接口，需要处理用户输入（文本/语音），并将推荐结果以友好的方式展示。

1. 输入处理（文本/语音）

• 文本输入：用spaCy做NER（命名实体识别），提取用户需求中的关键信息（如“老人”“三亚”“5000元/人”）；
• 语音输入：用OpenAI Whisper将语音转换为文本，再进行NER处理。

代码示例（用spaCy提取关键信息）：

importspacy# 加载spaCy模型（英文/中文）nlp=spacy.load("zh_core_web_sm")# 中文模型# 用户输入文本user_input="带老人去三亚，预算5000元/人，11月，想找安静、有医疗设施的海边酒店"# 处理文本doc=nlp(user_input)# 提取关键信息（实体类型：PERSON=人物，GPE=地点，MONEY=金额，DATE=日期，DESC=描述）entities={}forentindoc.ents:entities[ent.label_]=ent.text# 手动提取描述性关键词（如“安静”“医疗设施”“海边”）keywords=[token.textfortokenindociftoken.pos_=="ADJ"ortoken.textin["医疗设施","海边"]]# 输出结果print("实体信息：",entities)# 实体信息：{'PERSON': '老人', 'GPE': '三亚', 'MONEY': '5000元/人', 'DATE': '11月'}print("关键词：",keywords)# 关键词：['安静', '医疗设施', '海边']

2. 输出展示（APP/网页）

推荐结果应简洁明了，重点突出用户关心的信息（如价格、推荐理由）。示例（网页卡片）：

<divclass="hotel-card"><imgsrc="hotel-image.jpg"alt="酒店图片"><h3>三亚湾平静酒店</h3><p>地址：三亚市天涯区三亚湾路123号</p><p>价格：4800元/人（含早餐）</p><p>评分：4.7/5（1200条评论）</p><pclass="reason">推荐理由：位于三亚湾安静区域，步行10分钟到三亚市人民医院（三甲），房价符合预算，有24小时管家服务（适合老人）。</p><buttonclass="like-btn">喜欢</button><buttonclass="dislike-btn">不喜欢</button></div>

（七）步骤七：反馈循环设计

反馈循环是系统持续优化的关键，通过收集用户反馈，调整提示模板、推荐策略，提升推荐效果。

1. 反馈类型

• 显式反馈：用户主动点击“喜欢”/“不喜欢”、给评分（如“给这家酒店打4分”）；
• 隐式反馈：用户的行为数据（如点击推荐项、停留时间超过1分钟、预订该酒店）。

2. 反馈处理流程

1. 收集反馈：用埋点技术（如Google Analytics、友盟）收集用户行为数据，或通过接口（如/api/feedback）收集显式反馈；
2. 存储反馈：将反馈数据存储到MySQL（如user_feedback表，包含user_id、hotel_id、feedback_type（like/dislike）、timestamp）；
3. 分析反馈：用SQL或BI工具（如Tableau）分析反馈数据，找出问题（如“80%的用户不喜欢推荐的‘吵闹’酒店”）；
4. 优化系统：根据分析结果调整提示模板（如增加“安静”的权重）、推荐策略（如优先推荐“安静”的酒店）。

3. 代码示例（收集显式反馈）

后端接口（FastAPI）：

fromfastapiimportFastAPI,BodyfrompydanticimportBaseModelfrompymongoimportMongoClient app=FastAPI()# 初始化MongoDBmongo_client=MongoClient("mongodb://localhost:27017/")db=mongo_client["travel"]feedback_collection=db["user_feedback"]# 定义反馈模型classFeedback(BaseModel):user_id:strhotel_id:strfeedback_type:str# like/dislikecomment:str=None# 可选：用户评论# 收集反馈接口@app.post("/api/feedback")asyncdefcollect_feedback(feedback:Feedback):# 将反馈存储到MongoDBfeedback_collection.insert_one(feedback.dict())return{"message":"反馈已收到！"}

五、进阶探讨

1. 混合推荐策略（LLM+传统推荐）

• 问题：LLM生成的推荐结果可能存在“偏见”（如只推荐热门酒店），而传统推荐算法（如协同过滤）能覆盖更多长尾产品；
• 解决方案：用加权融合的方式，将LLM的推荐结果（权重0.6）与协同过滤的结果（权重0.4）结合，生成最终推荐。

2. 性能优化（处理高并发）

• 缓存：用Redis缓存常用的提示结果（如“三亚适合老人的酒店”），避免重复调用LLM；
• 向量数据库加速：用Pinecone的“批量查询”功能，一次性搜索多个用户的需求，提高效率；
• 模型部署优化：用FastAPI的uvicorn服务器（支持异步），或用TensorRT优化开源模型的推理速度。

3. 可解释性增强

• 问题：用户想知道“为什么推荐这家酒店”，LLM生成的理由可能不够具体；
• 解决方案：让LLM在推荐理由中明确提到用户的需求点，比如“推荐这家酒店是因为它有医疗设施（符合你带老人的需求），且距离海边只有500米（符合你想找海边酒店的需求）”。

4. 多模态推荐（结合图片/视频）

• 问题：文本推荐不够直观，用户想看到酒店的图片或视频；
• 解决方案：用LLM生成图片描述（如“这家酒店的房间有大阳台，可以看到三亚湾的海景”），并结合图片URL展示给用户（图片存储在OSS如阿里云OSS）。

六、总结

1. 核心要点回顾

• 需求分析：明确用户需求（个性化、场景化、实时性、可解释性）是架构设计的基础；
• 架构设计：六层架构（用户交互层→提示工程层→LLM层→推荐引擎层→数据层→反馈循环层）覆盖全流程；
• 数据层：结构化、非结构化、实时数据的存储与预处理是推荐的“燃料”；
• 提示工程：设计有效的提示模板（包含用户需求、上下文、约束条件、输出格式）是连接用户与LLM的关键；
• 反馈循环：收集用户反馈，持续优化提示模板与推荐策略，是系统保持竞争力的核心。

2. 成果展示

通过本文的流程，我们搭建了一个基于提示工程的旅游智能推荐系统，能处理用户的复杂需求（如“带老人去三亚，想找安静、有医疗设施的海边酒店”），生成个性化、可解释的推荐结果（如推荐“三亚湾平静酒店”，理由包含“靠近医院”“安静”“符合预算”）。

3. 鼓励与展望

旅游行业的智能推荐还有很大的优化空间，比如结合VR技术（让用户“虚拟参观”酒店）、预测用户需求（如根据用户的浏览记录，推荐“即将到来的周末适合去杭州玩”）。希望本文能给你带来启发，动手尝试搭建自己的旅游智能推荐系统！

七、行动号召

如果你在实践中遇到任何问题（如提示模板设计、LLM调用、数据预处理），欢迎在评论区留言讨论！也可以分享你的实践经验（如“我用Llama 2搭建了旅游推荐系统，效果不错”），让我们一起推动旅游行业的智能化发展！

附录：代码仓库
本文的完整代码（包括数据预处理、提示工程、LLM调用、反馈接口）已上传至GitHub：travel-recommendation-system，欢迎Star和Fork！