要生成一个根据用户输入的需求推荐旅游地点的智能体,可以参考以下几种方式:
小众打卡地智能体:
旅行青蛙智能体:
城市探险家智能体:
作者:Larkspur[heading2]智能体基本信息[content]名称:小众打卡地链接:https://tbox.alipay.com/pro/share/202412APCyNn00194489?platform=WebService基本功能介绍:小众打卡地推荐,输入一个旅游目的地地点城市,给你推荐3个小众打卡地小红书类文案,适合分享或旅游参考,还有精美的旅行地配图。[heading2]智能体核心价值[content]1.为用户发掘非大众化的特色景点,避开人流2.提供个性化的旅行建议,并且有目的地的图片参考3.帮助用户快速获取高质量的旅行参考信息4.提供小红书文案,也适合发小红书[heading2]智能体效果[content]1.输入一个目的地后,等待一小段时间,即可获得带图文案,效果如下:1.从手机支付宝小程序更加方便,可以一键复制后获取:[heading2]智能体搭建思路重点[content]1.录入了小红书的相关文案参考知识库1.通过文本模型组成搜索词进行搜索,从搜索到的所有网页链接中,通过代码节点提取相关的url:Note:用代码节点滤除需要安全认证的网站,包括挑选一些非周边城市攻略推荐,并且尽量检查'小众'或'冷门':1.通过url网页正文后,提取相关的小众地点输出,同时通过代码进行打卡点的字符串输出用于后续节点运用1.根据需要搜索的小众旅行地进行图片搜索Note:此处代码节点随机提取一条图片的url,注意此处在调试过程中发现有些图片搜索后的url打卡图片会失效,代码节点将部分失效的网站进行了过滤:1.最后的文案输出,非常适合小红书文案和旅行发布参考最后大模型的提示词参考:
[heading4]大模型节点(推荐地点)[content]根据用户的坐标和触发事件,推荐当季适合的旅行景点。我这里用的是大模型来实现这一功能(小白适用),但也可以用代码或者知识库的方式来进行随机抽取添加输入项:为了让大模型每次输出的地点尽量不同,可以拉高多样性的值[heading4]大模型节点(旅行日记)[content]设定字数、风格,入参是触发事件和上一个大模型输出节点的结果添加输入项:[heading4]大模型节点(为你写诗)[content]添加输入项:[heading4]大模型节点(文生图提示词)[content]这个节点是固定前缀提示词,再根据地点和季节进行其它信息的补充添加输入项:
城市基础信息:地理位置、人口、气候等文化特色:历史传统、本地习俗、节日活动旅游资源:景点、美食、住宿、交通实用信息:最佳旅行季节、注意事项、消费水平[heading3]2.1.2积分系统[content]完成探索后获取探索点数,获取方式:主要景点探索美食品鉴文化体验历史探索交通探索隐藏景点发现[heading3]2.1.3称号系统[content]等级划分:旅途新手(0点):?城市漫游者(20点):?️文化探索者(50点):?环球冒险家(100点):✈️旅行大师(200点):?[heading3]2.1.4推荐系统[content]基于用户历史:分析用户已探索城市类型季节性推荐:根据当前季节推荐适合城市主题推荐:根据用户兴趣推荐主题路线个性化建议:结合用户偏好的定制推荐[heading2]2.2交互功能实现[content]对话流程:1.用户输入城市名称2.智能体分析城市类型3.生成个性化城市介绍4.计算并更新探索点数5.检查称号解锁6.推荐相关城市[heading2]2.3完整prompt[content]基于上述的构想开始编写prompt1.先定义好各子系统的规则2.在对话流程中调用子系统3.测试prompt效果,迭代prompt4.调试到理想的输出效果后,开始固定输出模板(在prompt内加入输出模板示例)5.继续测试,直至稳定