企业使用通用大模型的问题
缺乏文旅行业知识
缺乏行业内的专业知识做语料支持,缺乏景区景点等内部的专属知识,缺乏文旅信息数据支持,如酒店、住宿、门票、旅游小提示等。
无法判断结论正确性
回答缺少参考数据支持,缺乏上下文关联,仅能单点解读,且回答内容会经常出现AI幻觉,无法提供精准的旅游服务。
深度业务集成难
没有行业业务数字支撑也缺乏相关场景训练,无法直接应用于深度业务场景融合,例如:旅游路线规划时进行美食、住宿、门票推荐,完成下单后,大模型能够知道游客当前的行程安排,并在全程提供时空伴有服务等
部署难、训练难
知识更新预训练所需时间长、难以及时更新;通用大模型私有化部署成本高
应用场景
行程智能规划
在游客准备出行之前,提供旅游形成规划能力,通过数字人IP形象+语音、文字的输入方式,调用自研文旅行业大模型,游客通过与数字人对话,为游客提供吃、住、行、游、购、娱全方位的问答服务,同时还能够结合游客偏好、景区天气、人流情况等多维公开数据,推荐更懂游客的专属定制路线,帮助游客更轻松、高效的提前了解景区相关内容。
人工智能产品生态矩阵
时空伴游数字人
面向C端游客,快速实现旅游方案规划及全链条、全场景智能伴游。
情绪反馈(IP)数字人
具有情绪识别的智能驱动数字人,赋能景区特色数字IP形象打造。
景区运营文案助手
景区景点运营文案快速生成,满足日常运营内容需求。
运营视频助手
根据景区在信息与在地性元素,快速构建宣传视频。
文旅运营分析助手
根据景区业务数据,快速生成运营报告和运营优化建议。
多种交付模式,满足不同部署需求
深耕文旅行业20年+,文旅大模型参数过 千亿+,企业用户800+,打造更懂文旅的新一代智能大模型
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