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介绍资料

以下是一份关于《Django + LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统》的任务书模板，涵盖项目背景、目标、技术架构、功能模块、开发计划等内容：

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Django + LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统任务书

一、项目背景

随着出行需求的多样化（如旅游、通勤、户外探险），用户对路线规划的个性化与智能化要求日益提高。传统导航工具（如高德、Google Maps）仅提供基础路径规划，缺乏对用户偏好（如风景偏好、时间敏感度、消费水平）的深度分析。本系统旨在结合Django（Web框架）与LLM大模型（如GPT-4、Llama、Qwen），构建一套基于用户行为与语义理解的智能路线规划系统，通过分析用户历史出行数据、实时上下文信息（如天气、交通），生成个性化路线推荐，并支持交互式优化（如语音调整需求）。

二、项目目标

1. 功能目标

• 智能路线规划：
  • 输入起点/终点后，结合用户偏好（如“避开高速”“优先景点”）生成多条候选路线。
  • 支持动态调整（如“增加1个咖啡馆停留点”“缩短总时长至2小时”）。
• 个性化推荐：
  • 基于用户历史出行记录（如常去地点、停留时间）推荐相似路线。
  • 结合LLM生成路线描述（如“这条路线沿湖而行，适合拍照，预计耗时1.5小时”）。
• 数据分析与可视化：
  • 统计用户出行热力图、偏好分布（如景点类型、消费档次）。
  • 提供路线评分与反馈机制，持续优化推荐模型。

2. 技术目标

• 后端服务：使用Django构建RESTful API，集成LLM大模型与地理计算库（如OSMNx、Geopandas）。
• 自然语言交互：通过LLM实现用户需求理解（如将“我想走风景好的路”转化为地理约束条件）。
• 高性能计算：优化路线搜索算法（如A*算法、Dijkstra变种），支持城市级路网快速计算。

3. 性能目标

• 路线规划响应时间：< 2秒（城市级路网）。
• 支持并发请求：≥ 1000 QPS（通过Django + Gunicorn + Nginx部署）。
• LLM推理延迟：< 500ms（使用轻量化模型或本地化部署）。

三、技术架构

1. 数据层

• 存储方案：
  • PostgreSQL + PostGIS：存储用户信息、路线元数据（起点、终点、标签）、出行记录（时间、停留点）。
  • Redis：缓存热门路线、实时交通数据（如拥堵路段）。
  • 向量数据库（如Chroma、FAISS）：存储路线描述的嵌入向量，支持语义搜索。
• 数据来源：
  • 用户输入：起点、终点、偏好文本（如“适合亲子”“少爬坡”）。
  • 第三方API：高德/OpenStreetMap路网数据、天气服务、POI（兴趣点）数据库。

2. 计算层

• 路线规划引擎：
  • Django + OSMNx/Geopandas：基于OpenStreetMap数据计算路径，支持自定义权重（如风景优先级、道路类型）。
  • 启发式算法：A*算法结合实时交通信息动态调整路径成本。
• LLM大模型集成：
  • 需求理解：将用户自然语言输入（如“走一条有历史建筑的路线”）转化为结构化约束（如POI类别=“历史遗址”）。
  • 路线描述生成：为推荐路线生成吸引人的文本描述（如“沿古运河骑行，途经3处明清古桥”）。
  • 模型选择：
    • 轻量级：Llama-3 8B（本地部署）或Qwen-7B。
    • 高精度：GPT-4 Turbo（通过API调用，需控制成本）。

3. 服务层

• Django后端：
  • 提供RESTful API：
    • /api/plan：提交路线规划请求，返回JSON格式路线列表。
    • /api/recommend：基于用户历史推荐路线。
    • /api/feedback：收集用户对路线的评分（1-5星）与评论。
  • 集成Celery异步任务队列：处理耗时长的路线计算任务。
• 前端交互：
  • Web界面：基于Leaflet/Mapbox展示路线地图，支持拖拽调整路径。
  • 语音交互：集成Web Speech API或第三方SDK（如阿里云语音识别），实现语音输入需求。

4. 分析与优化层

• 用户画像构建：
  • 分析历史出行记录，提取用户偏好标签（如“自然风光爱好者”“咖啡馆常客”）。
• 推荐模型优化：
  • 基于协同过滤（用户相似度）或内容过滤（路线特征匹配）生成推荐。
  • 使用LLM对用户反馈文本进行情感分析，调整推荐权重。

四、功能模块设计

1. 路线规划模块

• 输入处理：解析起点/终点坐标，结合LLM理解用户偏好文本。
• 路径计算：调用OSMNx生成候选路线，支持多目标优化（如最短时间、最少转弯）。
• 动态调整：根据实时交通数据（如事故、拥堵）重新规划路径。

2. 个性化推荐模块

• 用户画像更新：定期分析用户出行记录，更新偏好标签。
• 相似路线匹配：基于向量数据库搜索与用户历史相似的路线。
• 冷启动处理：新用户推荐热门路线或基于地理位置的通用路线。

3. 自然语言交互模块

• 语音/文本输入：支持用户通过语音或文字描述需求（如“找一条适合跑步的路”）。
• LLM推理：将自然语言转化为结构化查询条件（如道路类型=“步道”、坡度<10%）。

4. 数据分析与可视化模块

• 用户行为分析：统计高频出行时间、目的地类型分布。
• 路线效果评估：计算推荐路线的点击率、平均评分。
• 可视化看板：使用ECharts/Plotly展示热力图、偏好词云。

五、开发计划

阶段	时间	任务
需求分析	第1周	调研用户需求，确定LLM应用场景（如需求理解、描述生成）
环境搭建	第2周	部署Django开发环境、PostGIS数据库、LLM模型（本地或API）
数据准备	第3周	爬取OpenStreetMap路网数据，构建测试用例（模拟用户出行记录）
核心开发	第4-6周	实现路线规划算法、LLM集成、推荐逻辑，完成API开发
前端开发	第7周	开发Web地图交互界面，集成语音输入功能
测试优化	第8周	压测路线规划性能，优化LLM推理延迟，修复并发问题
部署上线	第9周	部署至云服务器（如AWS EC2），配置监控（Prometheus + Grafana）

六、预期成果

1. 可运行的Web系统，支持路线规划、个性化推荐与自然语言交互。
2. 技术文档：包括系统架构图、API接口说明、LLM调用示例。
3. 测试报告：路线规划响应时间、推荐准确率（如Precision@5 > 0.4）。
4. 演示视频：展示从需求输入到路线生成的全流程。

七、风险评估与应对

风险	应对措施
LLM推理延迟过高	使用模型量化（如GGUF格式）或切换至更轻量模型（如Phi-3）
路线计算耗时过长	预计算常用路线的成本矩阵，或采用分层路网（如先规划大区再细化）
用户需求理解偏差	增加人工审核机制，或通过用户反馈迭代优化LLM提示词（Prompt Engineering）
第三方API限制（如高德）	缓存高频请求数据，或切换至开源路网数据（如OpenStreetMap）

八、团队分工

• 全栈工程师：2人（Django后端开发、前端地图交互）
• 算法工程师：1人（路线规划算法优化、LLM集成）
• 数据工程师：1人（PostGIS数据库设计、数据分析看板开发）
• 测试工程师：1人（性能测试、用户反馈收集）

项目负责人：[姓名]
交付日期：[具体日期]

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扩展建议：

1. 若需支持移动端，可开发React Native/Flutter应用，复用Django后端API。
2. 引入强化学习（如DQN）动态优化路线推荐策略，基于用户实时反馈调整模型。
3. 结合多模态大模型（如GPT-4o），支持图片输入（如“沿这条河规划路线”）生成路线。

可根据实际数据规模（如城市路网节点数）调整算法复杂度或采用分布式计算（如Dask）。

运行截图

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1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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为什么选择我

 博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。 

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