旅行助手Agent

目标用户

- 旅行规划师: 需要根据用户需求提供个性化旅行建议。
- 旅游公司: 希望通过自动化工具提高客户服务效率。
- 开发者: 需要集成 AI 聊天助手与数据库的应用程序。
- 数据科学家: 需要分析和处理旅游相关数据的专业人员。

解决的问题

- 信息检索效率低: 通过 MongoDB Atlas 向用户提供最新的兴趣点信息，快速响应用户查询。
- 旅行规划复杂: 利用 AI 助手简化旅行计划过程，提供个性化建议。
- 数据存储与管理: 通过 MongoDB 的灵活存储能力，有效管理不同类型的旅行数据。

工作流程步骤

1. 接收聊天消息: 当用户发送消息时，触发工作流。
2. 记忆存储: 使用 MongoDB 存储聊天记录，以便后续查询和分析。
3. 处理用户请求: 通过 Google Gemini 模型解析用户意图，获取用户需求。
4. 向量检索: 利用 MongoDB Atlas 向量存储快速检索相关兴趣点。
5. 生成响应: 将检索到的信息反馈给用户，提供旅行建议。
6. 数据加载: 通过 webhook 接收新数据并加载到 MongoDB 中，保持数据更新。
7. 文本分割: 将接收到的数据进行处理，以适应向量存储的需求。

自定义指南

- 修改 API 密钥: 更新 Google 和 OpenAI API 密钥以匹配您的账户。
- 更改数据库设置: 根据需要调整 MongoDB 连接字符串和数据库名称。
- 调整模型参数: 根据业务需求修改 AI 助手的系统消息和最大迭代次数。
- 更新数据结构: 自定义数据加载器以适应不同类型的输入数据，确保与向量存储兼容。