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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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介绍资料

任务书：Django+LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统开发

一、项目背景与目标

1. 背景
   随着出行需求的多样化（如旅游、通勤、物流），传统路线规划系统仅依赖距离、时间等静态指标，难以满足用户对实时路况、个性化偏好（如避开高速、偏好景点）、动态事件（如交通事故、天气变化）的综合需求。结合Django的Web开发能力与LLM（大语言模型）的自然语言理解、多模态数据处理能力，可构建智能路线规划系统，实现数据驱动的动态分析与千人千面的个性化推荐。

2. 目标

   • 开发基于Django的Web应用，集成LLM大模型（如LLaMA、Qwen、ChatGLM），实现路线规划、数据分析、个性化推荐全流程。
   • 支持多维度输入：用户可通过文本描述需求（如“避开拥堵，推荐沿途有咖啡馆的路线”），或上传图片/语音辅助规划。
   • 输出动态路线方案：结合实时交通数据、用户历史行为、外部事件（如演唱会散场），生成最优路径及推荐理由（如“此路线虽多5分钟，但可避开80%拥堵路段”）。
   • 提供数据可视化看板：展示路线热度、用户偏好分布、推荐效果评估（如点击率、满意度）。

二、任务分解与分工

1. 数据采集与预处理层

• 任务内容
  • 多源数据接入：
    • 地图数据：调用高德/百度地图API，获取道路拓扑、实时路况、POI（兴趣点）信息。
    • 用户数据：记录用户历史路线选择、偏好标签（如“喜欢自然风光”“讨厌爬坡”）、设备传感器数据（如GPS轨迹）。
    • 外部事件数据：爬取新闻、社交媒体（如微博）中的交通管制、活动信息（如马拉松封路）。
  • 数据清洗与融合：
    • 统一坐标系（WGS84），处理缺失值（如路况缺失时用历史均值填充）。
    • 构建用户-路线-事件关联图谱，存储至Neo4j图数据库（便于复杂关系查询）。
• 输出成果
  • 数据采集脚本（Python+Requests/Scrapy）。
  • 融合后的数据集（CSV/Parquet格式）及图数据库结构文档。

2. LLM大模型集成层

• 任务内容
  • 需求理解与意图识别：
    • 使用LLM（如Qwen-7B）解析用户输入（文本/语音转文字/图片OCR），提取关键约束（如“避开高速”“预算30元停车费”）。
    • 生成结构化查询条件（如{“max_distance”: 50km, “avoid_toll”: True}）。
  • 个性化推荐生成：
    • 结合用户历史行为（如常去咖啡馆）与实时上下文（如当前时间14:00，可能需午餐推荐），调用LLM生成推荐理由（如“此路线经过星巴克，当前无排队”）。
    • 支持多模态输出：在地图上标注推荐点（如餐厅、加油站），并生成语音导览。
  • 模型优化：
    • 微调LLM：基于领域数据（如路线规划对话日志）进行SFT（监督微调），提升对交通术语的理解能力。
    • 集成RAG（检索增强生成）：连接外部知识库（如实时天气、POI评价），增强回答准确性。
• 输出成果
  • 微调后的LLM模型权重文件（.gguf/.safetensors格式）。
  • 推荐逻辑代码库（含RAG检索模块）。

3. 路线规划与算法层

• 任务内容
  • 动态路径计算：
    • 基于Dijkstra/A*算法，结合实时路况（如拥堵指数）与用户约束（如“最少换乘”），计算多条候选路线。
    • 引入强化学习（如PPO算法）：根据用户反馈（如“选择此路线”）优化路径权重。
  • 多目标优化：
    • 支持用户自定义优先级（如“时间优先”“费用优先”），通过加权评分筛选最优路线。
    • 考虑隐性需求：如通勤路线优先选择“有树荫”“少红绿灯”路段。
• 输出成果
  • 路径规划算法代码（Python+NumPy/Pandas）。
  • 优化后的权重配置文件（JSON格式）。

4. Web应用层（Django开发）

• 任务内容
  • 后端开发：
    • 搭建Django项目，配置MySQL（用户数据）+ MongoDB（路线日志）+ Neo4j（关系图谱）多数据库。
    • 实现API接口：
      • 路线规划请求（接收用户输入，返回路线列表及推荐理由）。
      • 数据分析查询（如“过去30天用户偏好分布”）。
      • 用户反馈收集（如“路线满意度评分”）。
    • 集成Celery异步任务队列：处理耗时操作（如LLM推理、路径计算）。
  • 前端开发：
    • 基于Leaflet.js+Mapbox实现交互式地图，支持路线绘制、POI标注、图层切换（如路况热力图）。
    • 使用React.js开发管理后台，支持：
      • 监控系统运行状态（如LLM调用次数、响应时间）。
      • 手动调整推荐策略（如临时关闭某类POI推荐）。
  • 用户认证与安全：
    • 集成OAuth2.0（支持微信/手机号登录），加密存储用户隐私数据（如GPS轨迹）。
• 输出成果
  • Django项目源代码（含Dockerfile部署脚本）。
  • API文档（Swagger格式）与前端交互原型图（Figma链接）。

5. 部署与运维层

• 任务内容
  • 模型服务化：
    • 使用vLLM/TGI框架部署LLM，通过FastAPI提供推理接口（降低Django直接调用模型的内存占用）。
  • 高可用架构：
    • 负载均衡：Nginx反向代理，分发请求至多台Django应用服务器。
    • 数据库分片：MySQL按用户ID分库，MongoDB按日期分表。
  • 监控与告警：
    • 集成Prometheus+Grafana监控LLM推理延迟、数据库查询性能。
    • 配置告警规则（如“单日API错误率>5%”时发送企业微信通知）。
• 输出成果
  • 部署架构图（Draw.io绘制）。
  • 监控看板截图与运维手册（含故障排查流程）。

三、技术选型

层级	技术栈	理由
大模型	Qwen-7B + vLLM	Qwen对中文理解能力强，vLLM支持高并发推理
路径算法	Python + OSRM（开源路由引擎）	OSRM专为道路网络优化，支持自定义权重
数据库	MySQL 8.0 + MongoDB 6.0 + Neo4j 5.0	MySQL存用户数据，MongoDB存路线日志，Neo4j存关系图谱
Web框架	Django 4.2 + DRF	DRF快速构建RESTful API，Celery支持异步任务
前端地图	Leaflet.js + Mapbox GL JS	Leaflet轻量级，Mapbox提供高清地图底图
部署	Docker + Kubernetes	Kubernetes实现容器编排，支持弹性扩容

四、时间计划

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1周	完成用户调研，定义核心功能与数据字段
数据采集	第2周	接入高德地图API，采集10万条历史路线数据
LLM集成	第3-4周	完成Qwen微调，实现基础意图识别与推荐生成
算法开发	第5周	路径规划算法通过单元测试（准确率≥90%）
Web开发	第6-7周	Django前后端联调成功，支持基本路线查询
部署测试	第8周	系统通过压力测试（500并发用户），修复BUG

五、预期成果

1. 功能完整
   • 支持文本/语音/图片多模态输入，动态生成3条候选路线及推荐理由。
   • 个性化推荐点击率较传统系统提升30%（基于A/B测试）。
2. 技术文档
   • 包含系统架构图、数据库ER图、LLM微调训练日志的完整文档集。
3. 创新点
   • 提出“上下文感知+强化学习”的推荐框架，动态适应用户偏好变化。
   • 支持用户对推荐理由的追问（如“为什么推荐这条路线？”），通过LLM生成详细解释。

六、风险评估与应对

风险类型	应对措施
LLM推理延迟	使用vLLM量化模型（INT8），降低单次推理时间至200ms内
地图API限流	申请企业级账号，增加请求配额；缓存高频查询结果
用户隐私泄露	匿名化处理GPS轨迹，仅存储区域级位置（如“朝阳区”）

七、验收标准

1. 系统支持500用户同时在线，90%请求响应时间≤1秒。
2. LLM推荐理由的用户满意度评分≥4.5/5（基于问卷调研）。
3. 路线规划结果与高德地图官方推荐重合度≥80%（基础场景下）。

项目负责人：XXX
日期：2023年XX月XX日

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备注：需与地图服务商签订数据使用协议；建议每月更新LLM微调数据以适应新出现的交通术语（如“低空经济相关路段”）。

运行截图

推荐项目

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项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

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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