在本周紧锣密鼓的工作进程中，TripGenie：畅游济南旅行规划助手项目团队充分发挥专业优势，围绕多个核心任务展开深度攻坚，全力以赴提升产品的整体质量与用户体验。

一、大模型 api 推荐结果测试

为确保大模型 api 推荐结果的稳定性与准确性，我们采用了多维度、细致入微的测试策略。

在中英文不同语言测试方面，鉴于目标用户来自世界各地，语言背景多元化，确保大模型在不同语言环境下都能给出一致且优质的推荐结果，是打造国际化旅行规划助手的关键。我们精心构建了一系列丰富多样、涵盖各类旅行场景的测试用例。例如，设计包含景点探寻、美食寻觅、住宿选择等不同场景的输入描述，分别以中文和英文两种语言形式输入相同的旅行需求，像 “我想在济南找一些历史文化景点” 和 “I want to find some historical and cultural attractions in Jinan”，密切观察大模型 api 的返回结果。在测试过程中，察觉到部分英文输入的结果在景点名称翻译上存在偏差，导致推荐景点与实际需求出现细微不符。经深入分析，发现是翻译模块的词库覆盖不够全面，部分小众或新出现的景点名称未被准确收录。于是，迅速扩充翻译词库，新增大量济南特色景点的中英文对照词条，并对词库的索引算法进行优化，提升检索效率。经过再次全面测试，翻译准确性得到显著提升，为不同语言用户提供了更可靠的推荐结果。

针对同一地点多次测试，我们选取济南的热门地点，如大明湖、千佛山等，多次输入相同的查询指令，严谨监测大模型 api 是否会返回不同结果。在多次测试中，偶尔出现推荐景点顺序不一致的现象。尽管推荐的景点本身基本相同，但顺序的不稳定可能会让用户对结果的可靠性产生质疑。通过仔细排查代码逻辑，发现是在结果排序算法中存在一个小的随机因素干扰。这个随机因素原本是为了增加推荐结果的多样性，但在一定程度上影响了相同输入下结果的稳定性。我们迅速调整算法，引入一种基于用户历史偏好和景点热度的加权排序机制，在保证推荐多样性的同时，确保相同输入下结果的稳定性。经过多轮严格测试和优化，大模型 api 在面对相同输入时，返回结果的一致性和准确性得到极大改善，为用户提供了更稳定、可靠的旅行规划建议。

二、前端设计优化

前端设计工作始终聚焦于提升用户交互体验，我们采用对话框模式，并对输入模式进行多版本创新设计。

其中一种模式是设计结构化的填空模板，引导用户以填空的形式输入自己的目的地旅行需求。在实际用户测试中，收集到部分用户反馈，觉得填空形式对于一些不太明确自己具体预算或行程日期的用户来说过于繁琐，降低了输入的便捷性。

基于此反馈，我们推出根据用户输入内容自动提取关键词进行推荐的方式。利用自然语言处理技术中的分词算法和词性标注技术，快速识别用户输入中的关键信息，如地点、时间、兴趣点等。通过构建语义理解模型，对关键词提取算法进行优化，提升对模糊或隐含信息的提取能力。例如，当用户输入 “我想去济南玩，喜欢那种有山有水的地方”，系统能够准确提取出 “济南”“自然风光” 等关键信息，并据此向大模型 api 发送请求获取推荐结果。经过反复调试和大规模用户反馈收集，目前这种自动提取关键词的输入模式得到用户广泛认可，大大提高了用户输入的便捷性和推荐结果的相关性，显著优化了用户交互体验。

三、数据库景点推荐内容扩充

为给用户提供更丰富、详细的景点推荐信息，团队对数据库中的景点推荐内容进行大规模扩充。

针对济南的各个景点，通过多种渠道深入挖掘其历史文化背景、特色景观、游玩小贴士等信息。在信息收集过程中，查阅大量历史文献，如《济南府志》等古籍，从历史长河中探寻景点的渊源与变迁。同时，参考众多权威旅游攻略网站，并组织实地考察，确保信息的准确性和权威性。以趵突泉为例，不仅在数据库中补充趵突泉曾被乾隆皇帝封为 “天下第一泉” 的历史典故，详细描述其四季不同的景观特点，如春季泉水清澈，周围繁花似锦；夏季绿树成荫，泉水清凉宜人等，还深入调研周边配套设施，包括停车场位置、附近餐饮推荐等实用信息。

为提高数据录入的效率和准确性，利用 Python 开发专门的数据录入工具。该工具具备数据格式校验、重复数据检测等功能，能够快速将编辑好的内容准确无误地添加到数据库中。数据库采用关系型数据库 MySQL，通过合理设计表结构，建立景点信息表、历史文化表、配套设施表等多个关联表，确保数据的高效存储与查询。经过一周的协同努力，数据库中景点推荐内容的丰富度得到质的提升，用户在查看景点推荐时，能够获取更全面、深入的信息，为其旅行规划提供更有力的参考依据。

四、用户反馈机制建立

为更好倾听用户声音，持续优化产品，我们建立全面且高效的输出结果用户反馈机制。

在用户得到旅行规划推荐结果后，前端界面弹出简洁明了的反馈窗口，用户可根据输出给出多维度改进意见，反馈内容涵盖推荐景点是否符合需求、行程安排是否合理、信息详细程度是否足够等方面。同时，利用 Java 开发专门的后台数据处理系统，该系统运用大数据分析技术，能够对用户反馈的信息进行实时收集、分类和分析。例如，采用文本分类算法对用户反馈进行自动分类，将关于景点推荐的反馈、行程规划的反馈等分别归类。团队成员定期通过数据可视化工具查看用户反馈数据，从中提取有价值信息。一旦发现用户普遍反映某个区域美食推荐较少，迅速组织相关人员，调整推荐算法，增加该区域美食相关权重。通过建立这一反馈机制，我们能够与用户建立良好互动，及时了解用户需求，不断改进产品，有效提升用户满意度。

五、历史会话功能实现

为方便用户回顾之前的旅行规划咨询，我们成功实现可查看历史会话、保存之前对话内容的功能。

在界面设计上增加清晰醒目的历史会话入口，用户点击后能够以时间倒序清晰看到自己之前与 TripGenie 的所有对话记录。在交互逻辑设计上，采用分页加载技术，确保即使历史会话记录较多，也能快速加载，不影响用户体验。采用数据库存储和加密技术保障用户对话内容的安全性和完整性。当用户进行新咨询时，通过构建用户兴趣模型，利用协同过滤算法，自动关联其历史对话记录，以便更好了解用户偏好和需求，为其提供更个性化的推荐服务。例如，如果用户之前多次咨询济南的温泉景点，那么在后续推荐中，系统会优先考虑相关温泉度假场所。这一功能上线，不仅提升用户体验，还为我们进行用户行为分析和个性化推荐提供宝贵数据支持，进一步增强产品竞争力。

本周，团队在各个任务上都取得显著进展，为 TripGenie 项目的进一步完善和推广奠定坚实基础。在未来工作中，我们将继续秉持精益求精的态度，不断优化产品，为用户带来更卓越的旅行规划服务。