智慧景区AI智能体应用实践

人工智能技术的快速发展为智慧景区建设带来了新的可能性。本文将介绍智慧湿地公园项目中 AI 智能体和智能问数两大创新应用，分享我们如何将大语言模型、知识库检索、工作流编排等前沿技术应用于实际业务场景。

一、AI智能体：全时段的智慧助手

AI智能体（AI Agent）是我们基于大语言模型打造的智慧核心，它具备知识库检索、多轮对话、上下文理解等高级能力，不仅能服务于游客咨询，还能为管理决策提供支撑。

游客端应用

• 动植物科普趣味问答
• 数字鸟第一人称语音互动

管理端应用

• 运营指标自然语言查询
• 应急预案与操作规程搜索
• 周/月报自动分析生成

二、RAG 检索增强生成架构

为了保证 AI 回答的准确性与专业度，我们采用了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构：

1. 问题理解
   对用户输入的自然语言进行意图识别、实体抽取与改写优化。

2. 知识检索
   将问题向量化，在 Milvus/Qdrant 向量数据库中检索最相关的专业文档片段。

3. LLM 生成
   大语言模型结合检索到的知识与历史对话，生成准确、专业且有依据的回答。

三、核心技术栈与管理服务

关键技术选型

• 大语言模型 (LLM)
• LangChain
• Milvus 向量库
• Text-to-SQL
• Prompt Engineering
• LangFlow

知识库管理：支持 PDF、Markdown 等多格式文档解析与向量化存储，实现知识的动态更新与分类管理。

工作流编排：通过可视化界面编排 LLM 节点、工具节点与条件判断，实现如"最佳游览路线推荐"等复杂任务的自动化处理。

四、智能问数：让数据分析触手可及

智能问数应用基于 Text-to-SQL 技术，让管理者无需编写 SQL 语句，只需通过自然语言即可获取运营分析报表。

示例："统计上周每天的告警数量并分析来源占比"
系统自动转换 SQL -> 执行查询 -> 自动选择图表可视化展示 -> LLM 生成业务洞察总结。

五、总结与思考

AI 智能体为智慧景区带来了更有温度的交互方式。在实践中，高质量的知识库与精准的 Prompt 调优是提升 AI 服务质量的关键。未来，我们将探索多模态交互（拍图识物）与更强大的主动式服务能力。