温馨提示本人主页置顶文章(点我)开头有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片一、 项目背景与意义随着人工智能技术的飞速发展和旅游消费需求的日益个性化传统的旅游信息推荐方式已难以满足用户对精准、高效、个性化服务的需求。基于SpringAIVue的智能旅游推荐系统旨在利用大语言模型LLM强大的语义理解与生成能力结合现代Web开发技术栈构建一个能够理解用户自然语言描述、分析用户偏好、并生成个性化旅游方案的智能平台。项目的核心意义在于提升用户体验用户无需进行复杂的筛选和搜索通过自然对话即可获得量身定制的行程建议、景点介绍和实用贴士。释放数据价值整合多源旅游数据如景点信息、用户评价、交通、天气等通过AI进行深度分析和关联挖掘潜在价值。技术融合示范本项目是Spring Boot后端微服务、Vue.js前端框架与大语言模型应用Spring AI相结合的一次典型实践为开发AI增强型Web应用提供了参考架构。推动行业智能化为旅游行业从“信息展示”向“智能服务”转型提供了可行的技术解决方案。二、 技术栈选型本系统采用前后端分离架构技术栈清晰各司其职。2.1 后端技术栈 (Spring Boot Spring AI)核心框架Spring Boot 3.xAI集成Spring AI提供统一的AI模型接入抽象如OpenAI、Ollama、Azure OpenAI等。简化Prompt工程、函数调用、向量存储等AI应用开发流程。数据持久层Spring Data JPA (操作关系型数据库存储用户、景点等结构化数据)Spring AI Vector Store (可选用于存储和管理景点描述的向量嵌入实现语义搜索)数据库MySQL / PostgreSQL (主业务数据)Redis (缓存会话、热门推荐)其他Spring Security (安全认证)Spring WebFlux/Web (API接口)LombokMapStruct等。2.2 前端技术栈 (Vue.js)核心框架Vue 3 (Composition API)构建工具ViteUI组件库Element Plus / Ant Design Vue状态管理Pinia路由Vue RouterHTTP客户端Axios地图集成高德地图/百度地图 JavaScript API (用于行程路线可视化)图表ECharts (用于数据统计展示如热门景点分布)2.3 第三方服务与AI模型大语言模型OpenAI GPT-4/3.5-Turbo、通义千问、DeepSeek等通过Spring AI接入。数据源公开旅游API如景点详情、天气、网络爬虫合规采集公开评价。部署DockerNginx云服务器如阿里云ECS。三、 系统核心功能模块设计用户交互与意图理解模块接收用户自然语言输入如“我想去一个安静的海边城市度周末”通过LLM进行意图识别和关键信息提取目的地类型、时间、预算、兴趣标签等。智能推荐引擎模块核心AI模块。结合用户画像、实时上下文如天气、交通和景点知识库利用LLM的推理和生成能力构建个性化推荐列表和详细行程规划。知识库与数据管理模块管理结构化的景点数据和非结构化的旅游知识。可能引入向量数据库实现基于语义的景点检索。行程管理与可视化模块将AI生成的行程方案每日景点、交通、餐饮建议以时间轴、地图路线图等直观形式展示给用户并支持用户手动调整。用户中心与反馈模块用户注册登录、历史推荐记录收藏、满意度反馈用于持续优化推荐模型。四、 核心代码实现示例4.1 后端Spring AI服务层 (推荐核心逻辑)import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient; import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse; import org.springframework.ai.converter.BeanOutputConverter; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.List; import java.util.Map; Service public class TravelRecommendationService { Autowired private ChatClient chatClient; Autowired private ScenicSpotRepository spotRepository; // 假设的景点数据仓库 /** 基于用户查询生成推荐 param userQuery 用户自然语言查询 param userId 用户ID (用于获取历史偏好) return 推荐结果DTO */ public RecommendationResult generateRecommendation(String userQuery, Long userId) { // 1. 从数据库或缓存获取用户偏好上下文 UserPreference preference getUserPreference(userId); // 2. 构建系统Prompt定义AI的角色和输出格式 String systemPrompt 你是一个专业的旅游规划助手。请根据用户请求和其历史偏好生成一份个性化的旅游推荐。 输出必须包含以下结构化信息 1. 推荐目的地城市/区域。 2. 核心推荐理由。 3. 一个包含3-5个景点的推荐列表每个景点需包含名称、简要描述、推荐指数(1-5星)。 4. 一个为期2-3天的简要行程安排示例。 请以友好、热情的语气回复并确保推荐切实可行。 ; // 3. 构建用户消息融合查询和用户上下文 String userMessage String.format( 用户历史偏好%s 用户当前请求%s , preference.getTags(), userQuery); // 4. 定义输出格式转换器 (示例实际可更复杂) BeanOutputConverterlt;RecommendationResultgt; converter new BeanOutputConverterlt;gt;(RecommendationResult.class); // 5. 调用AI模型 ChatResponse response chatClient.prompt() .system(systemPrompt) .user(userMessage) .advisors(a - a.param(format, converter.getFormat())) // 指导AI按格式输出 .call() .chatResponse(); // 6. 解析AI返回的文本为结构化对象 String aiResponseText response.getResult().getOutput().getContent(); RecommendationResult result converter.convert(aiResponseText); // 7. (可选) 根据AI推荐的目的地或景点名称从数据库补全详细信息如坐标、图片、开放时间 enrichResultWithDatabaseInfo(result); return result; } // ... 其他辅助方法 (getUserPreference, enrichResultWithDatabaseInfo等) }4.2 前端Vue组件 (推荐结果展示)template div classrecommendation-container el-card v-ifloadingAI正在努力规划您的行程.../el-card lt;el-card v-else-ifrecommendation classresult-cardgt; lt;template #headergt; lt;div classcard-headergt; lt;spangt;{{ recommendation.destination }} 智能推荐方案lt;/spangt; lt;el-button typeprimary clicksavePlangt;收藏此方案lt;/el-buttongt; lt;/divgt; lt;/templategt; lt;divgt; lt;h3gt;推荐理由lt;/h3gt; lt;pgt;{{ recommendation.reason }}lt;/pgt; amp;lt;h3amp;gt;推荐景点amp;lt;/h3amp;gt; amp;lt;el-table :datarecommendation.spots stylewidth: 100%amp;gt; amp;lt;el-table-column propname label景点名称 width180 /amp;gt; amp;lt;el-table-column propdescription label描述 /amp;gt; amp;lt;el-table-column proprating label推荐指数 width120amp;gt; amp;lt;template #defaultscopeamp;gt; amp;lt;el-rate v-modelscope.row.rating disabled show-score /amp;gt; amp;lt;/templateamp;gt; amp;lt;/el-table-columnamp;gt; amp;lt;/el-tableamp;gt; amp;lt;h3amp;gt;行程安排示例amp;lt;/h3amp;gt; amp;lt;el-timelineamp;gt; amp;lt;el-timeline-item v-for(day, index) in recommendation.itinerary :keyindex :timestamp第${index 1}天 placementtop amp;gt; amp;lt;el-cardamp;gt; amp;lt;h4amp;gt;{{ day.theme }}amp;lt;/h4amp;gt; amp;lt;ulamp;gt; amp;lt;li v-foritem in day.schedule :keyitem.timeamp;gt; {{ item.time }}: {{ item.activity }} amp;lt;/liamp;gt; amp;lt;/ulamp;gt; amp;lt;/el-cardamp;gt; amp;lt;/el-timeline-itemamp;gt; amp;lt;/el-timelineamp;gt; lt;/divgt; lt;/el-cardgt; lt;el-alert v-else title暂无推荐结果请尝试重新描述您的需求。 typeinfo /gt; /div /template script setup import { ref, onMounted } from vue; import { ElMessage } from element-plus; import { getRecommendation } from /api/travel; // 假设的API接口 const props defineProps({ query: String, userId: Number }); const loading ref(false); const recommendation ref(null); const fetchRecommendation async () { loading.value true; try { const res await getRecommendation({ query: props.query, userId: props.userId }); recommendation.value res.data; } catch (error) { ElMessage.error(获取推荐失败 error.message); } finally { loading.value false; } }; const savePlan () { // 调用收藏API ElMessage.success(方案已收藏); }; onMounted(() { if (props.query) { fetchRecommendation(); } }); /script style scoped /* 样式略 */ /style4.3 后端控制器 (REST API)import org.springframework.web.bind.annotation.*; import lombok.RequiredArgsConstructor; RestController RequestMapping(/api/recommend) RequiredArgsConstructor public class RecommendationController { private final TravelRecommendationService recommendationService; PostMapping public ApiResponselt;RecommendationResultgt; getRecommendation( RequestBody RecommendationRequest request) { // 参数校验略 RecommendationResult result recommendationService .generateRecommendation(request.getQuery(), request.getUserId()); return ApiResponse.success(result); } } // 请求DTO Data class RecommendationRequest { NotBlank private String query; private Long userId; } // 统一响应DTO Data class ApiResponseT { private int code; private String message; private T data; // ... 静态工厂方法 success, fail 等 }五、 总结与展望本文介绍了基于SpringAIVue的智能旅游推荐系统的整体设计思路、技术栈选型与核心代码示例。该系统通过结合大语言模型的语义理解能力和现代Web开发技术能够为用户提供高度个性化的旅游咨询服务。未来可优化方向包括多模态交互支持用户上传图片或语音来描述旅行偏好。实时性增强更深度地集成实时交通、天气、票务数据动态调整推荐。推荐算法融合将基于LLM的生成式推荐与传统的协同过滤、内容过滤算法相结合提升推荐的准确性和多样性。个性化知识库构建利用RAG检索增强生成技术为LLM注入更精准、实时的本地旅游知识。该系统架构具有良好的扩展性可作为智能推荐类应用的通用参考模板通过替换领域知识快速适配于餐饮、购物、活动策划等其他垂直场景。