基于RAG优化的西藏旅游大语言模型：提升准确性与个性化
计算与语言
2025-02-21 v2
摘要
随着现代社会经济的发展，旅游已成为满足人们精神需求的重要方式，为旅游业带来了发展机遇。然而，现有的大语言模型（LLM）在个性化推荐能力方面存在挑战，且生成的内容有时会产生幻觉。本研究提出了一种基于检索增强生成（RAG）技术的西藏旅游大语言模型优化方案。通过构建游客观点数据库并采用向量化技术处理数据，我们显著提高了检索准确性。RAG技术的应用有效解决了内容生成中的幻觉问题。优化后的模型在内容生成的流畅性、准确性和相关性方面均有显著提升。本研究展示了RAG技术在文化旅游信息标准化和数据分析方面的潜力，为智能文化旅游服务系统的发展提供了理论和技术支持。
引用
@article{arxiv.2408.12003,
title = {RAG-Optimized Tibetan Tourism LLMs: Enhancing Accuracy and Personalization},
author = {Jinhu Qi and Shuai Yan and Yibo Zhang and Wentao Zhang and Rong Jin and Yuwei Hu and Ke Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.12003},
year = {2025}
}
备注
Accepted by AIPR 2024