AI实战营：10分钟打造旅游攻略AI小助手

一、技术选型与架构设计：AI+Serverless的黄金组合

在构建旅游攻略分析小助手时，技术选型直接影响开发效率与系统性能。TDSQL-C Serverless作为云原生数据库，其核心优势在于自动弹性伸缩与按使用量计费模式。当用户发起旅游查询请求时，系统可动态分配计算资源，避免传统数据库的冷启动延迟。例如，在处理“北京三日游”这类复杂查询时，数据库能快速扩展至数百QPS的并发能力，确保实时响应。

AI驱动层采用预训练语言模型（如LLaMA或Qwen），通过微调实现旅游领域的垂直能力。模型输入用户查询（如“带孩子的杭州两日游”），输出结构化攻略，包含景点推荐、交通路线、预算估算等字段。数据库层则负责存储两类数据：

1. 静态数据：景点信息、酒店价格、交通时刻表等，通过批量导入初始化；
2. 动态数据：用户历史查询、实时评价、突发事件（如景区临时关闭），通过API持续更新。

架构上采用三层设计：

• 前端层：Web/小程序界面，用户输入查询条件；
• AI服务层：调用语言模型生成攻略草案；
• 数据库层：TDSQL-C Serverless提供数据查询与修正，例如根据用户预算过滤高价酒店。

二、TDSQL-C Serverless实战：10分钟完成数据库配置

开发效率的关键在于利用Serverless的无服务器特性。以下是具体步骤：

1. 控制台开通：登录云平台，选择TDSQL-C Serverless实例，区域建议靠近用户群体（如华东1区对应江浙沪用户）；
2. 网络配置：绑定VPC与安全组，开放3306端口（MySQL协议），允许前端服务访问；
3. 表结构设计：
   ```sql
   CREATE TABLE attractions (
   id VARCHAR(32) PRIMARY KEY,
   name VARCHAR(100) NOT NULL,
   location VARCHAR(200),
   price DECIMAL(10,2),
   open_time VARCHAR(50),
   tags SET(‘亲子’,’自然’,’历史’) — 标签分类提升查询效率
   );

CREATE TABLE user_queries (
query_id VARCHAR(32) PRIMARY KEY,
user_input TEXT,
ai_output TEXT,
create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
feedback TINYINT — 用户评分（1-5）
);

4. **数据导入**：使用`LOAD DATA INFILE`或编程语言（Python+pymysql）批量插入初始数据，例如从CSV文件加载全国5A景区信息。
**性能优化技巧**：  
- 为高频查询字段（如`location`、`tags`）创建索引；  
- 启用自动读写分离，主库处理写入，读库扩展至多个副本；  
- 设置存储上限（如100GB），超出后自动升级实例规格，避免资源浪费。
### 三、AI模型集成：从提示词工程到结果解析
语言模型的输出需结构化以便存入数据库。以“成都四日游，预算3000元”为例，优化后的提示词如下：

你是一个旅游规划专家，根据以下要求生成攻略：

1. 输出格式为JSON，包含days、attractions、cost、tips字段；
2. 每日安排不超过3个景点，总预算不超过3000元；
3. 优先推荐宽窄巷子、都江堰等必去景点。
   用户输入：{query}
   ```

Python代码示例（调用OpenAI API）：

import openai
import json
def generate_plan(query):
    prompt = f"""你是一个旅游规划专家...用户输入：{query}"""
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    raw_output = response['choices'][0]['message']['content']
    try:
        return json.loads(raw_output)  # 解析为字典
    except:
        return {"error": "解析失败，请检查AI输出格式"}

数据修正机制：若AI生成的预算超出限制，数据库查询同类攻略的平均花费，触发模型重新生成。例如，当返回的酒店价格高于数据库中同区域均价20%时，提示“预算优化建议：选择XX区域酒店可节省300元”。

四、实战营价值：从工具使用到架构思维

参与此类技术实战营，开发者不仅能掌握TDSQL-C Serverless的具体操作（如监控面板查看QPS、设置自动暂停规则），更能理解云原生数据库的设计哲学：

• 资源隔离：每个租户的数据库独立运行，避免噪音邻居问题；
• 冷启动优化：通过预加载常用数据到内存，将首次查询延迟控制在200ms内；
• 成本可视化：控制台提供按小时计费的详细报表，帮助开发者评估技术选型的经济性。

对于企业用户，此类架构可快速复制到电商推荐、金融风控等场景。例如，将“旅游景点”替换为“商品SKU”，通过用户浏览历史生成个性化购物清单，数据库层存储商品属性与用户画像，AI层实现实时推荐。

五、扩展与优化方向

1. 多模态支持：接入图片识别API，用户上传景点照片后，数据库反向检索相似地点；
2. 实时交通数据：通过政府开放API获取地铁拥堵情况，动态调整行程路线；
3. 社交功能：用户可保存攻略并分享至社区，数据库存储点赞、评论等社交数据，形成UGC内容生态。

总结：通过AI驱动TDSQL-C Serverless的组合，开发者能在极短时间内构建出具备弹性、智能的旅游攻略系统。这种模式不仅适用于个人项目，更可为企业提供低成本、高可用的数据中台解决方案。实战营的核心价值在于让开发者亲身体验“Serverless+AI”如何重构传统应用开发流程，从资源管理到业务逻辑实现全方位提效。