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效果展示：通义千问2.5生成的旅游攻略有多实用？

1. 引言

在智能出行日益普及的今天，个性化、高质量的旅游攻略已成为用户规划行程的核心需求。传统攻略依赖人工撰写，更新慢、成本高、难以满足多样化场景。而大语言模型（LLM）的兴起为自动化生成旅游内容提供了全新路径。

本文基于通义千问2.5-7B-Instruct模型，结合 vLLM 推理框架与 Open WebUI 可视化界面，实测其在旅游攻略生成任务中的实际表现。该模型以“中等体量、全能型、可商用”为定位，在中文理解、长文本生成、结构化输出等方面具备突出能力，尤其适合本地化部署下的轻量级应用落地。

我们将从多个城市出发，测试模型在无提示优化、角色设定、多轮对话等不同条件下的输出质量，全面评估其作为智能导游助手的实用性与工程价值。

2. 模型能力概览

2.1 通义千问2.5-7B-Instruct 核心特性

通义千问2.5-7B-Instruct 是阿里于2024年发布的70亿参数指令微调模型，专为高精度任务响应设计。其关键能力如下：

• 参数规模：7B 全权重激活，非 MoE 结构，FP16 下约 28GB 存储
• 上下文长度：支持最长 128K tokens，可处理百万级汉字文档
• 综合性能：在 C-Eval、MMLU、CMMLU 等基准测试中处于 7B 量级第一梯队
• 编程能力：HumanEval 通过率超 85%，媲美 CodeLlama-34B
• 数学推理：MATH 数据集得分突破 80+，优于多数 13B 模型
• 工具调用支持：原生支持 Function Calling 和 JSON 强制输出，便于构建 Agent 系统
• 部署友好性：GGUF/Q4_K_M 量化后仅需 4GB 内存，RTX 3060 即可流畅运行，推理速度 >100 tokens/s
• 多语言支持：覆盖 30+ 自然语言和 16 种编程语言，跨语种任务零样本可用
• 开源协议：允许商用，并已集成至 vLLM、Ollama、LMStudio 等主流框架

这些特性使其成为边缘设备或私有化部署场景下极具性价比的选择。

2.2 部署架构说明

本次实验采用vLLM + Open WebUI的组合方案进行本地部署：

• vLLM：提供高效的 PagedAttention 机制，显著提升吞吐量（相较 HuggingFace Transformers 提升 14–24 倍）
• Open WebUI：图形化交互界面，支持多会话管理、系统角色设置、历史记录保存等功能
• 硬件环境：Tesla V100-SXM2-32GB GPU，CUDA 12.2，CentOS 7 系统

部署完成后可通过浏览器访问服务端口（默认 7860），使用预设账号登录即可开始交互。

账号：kakajiang@kakajiang.com
密码：kakajiang

3. 实际效果测试

3.1 基础问答模式下的景点推荐

我们首先测试模型在基础提问模式下的表现，输入简单问题：“广州有什么特色景点？” 观察其回答的完整性与准确性。

输出结果分析：

广州是广东省的省会城市……以下是一些广州的特色景点： 1. 白云山：被誉为“羊城第一秀”，是市民休闲好去处。 2. 广州塔：高600米，世界最高电视塔之一。 3. 陈家祠：岭南建筑艺术的宝库。 4. 番禺长隆旅游度假区：含野生动物园、水上乐园等。 5. 越秀公园：内有五羊石像、广州博物馆等。 ...

优点总结： - 回答结构清晰，条目分明 - 包含自然景观、人文古迹、现代地标等多种类型 - 对每个景点有简要描述，信息密度较高 - 出现少量重复（如广州塔两次列出），但整体不影响阅读

3.2 角色设定增强：专业导游视角

接下来引入系统提示词，设定角色身份以提升输出质量：

{ "role": "system", "content": "你是一位专业的导游" }

用户提问：“请介绍一些广州的特色景点。”

输出对比分析：

广州作为中国的南大门……下面是一些特色景点介绍： 1. **广州塔（小蛮腰）**：不仅是标志性建筑，还设有观光层和旋转餐厅，适合俯瞰全景。 2. **白云山**：市中心天然氧吧，拥有摩星岭、云台花园等子景点。 3. **陈家祠**：最大宗祠建筑群，展现岭南建筑艺术魅力。 4. **上下九步行街**：体验地道广府生活，汇聚小吃与手工艺。 5. **珠江夜游**：欣赏两岸灯光秀，感受水乡风情。 ...

改进点明显： - 使用更生动的语言风格（如“南大门”、“天然氧吧”） - 加入情感引导词汇（“适合”、“推荐”、“不容错过”） - 更强调游客体验维度（观景、美食、文化沉浸） - 标题加粗增强可读性（Markdown 渲染效果）

这表明合理的 system prompt 能有效激发模型的角色扮演能力，使输出更具服务导向性。

3.3 多城市横向测试

为进一步验证泛化能力，我们对深圳、江门、重庆三地进行统一格式提问：“XX有什么特色景点？”

深圳输出亮点：

• 正确识别“现代化都市”定位
• 列出世界之窗、欢乐谷、东部华侨城等主题园区
• 补充深圳湾公园、大运中心等地标设施
• 提及深圳博物馆、图书馆等文化场所，体现深度认知

江门输出亮点：

• 精准指出“开平碉楼与村落”为世界文化遗产
• 提到“新会陈皮村”这一地方特色产业景点
• 包括鹤山古劳水乡、台山赤溪温泉等冷门但真实存在的地点
• 展现出对县级市旅游资源的掌握能力

重庆输出亮点：

• 正确描述洪崖洞为“吊脚楼建筑群”
• 列出武隆喀斯特地貌三大核心景区（天生三桥、仙女山、芙蓉洞）
• 提及南山一棵树观景台这一本地人才熟知的打卡点
• 解放碑、三峡博物馆等政治文化地标准确无误

✅ 所有推荐景点均真实存在且分类合理，未出现虚构或错误信息。

3.4 长文本生成与结构化表达能力

进一步测试模型在复杂请求下的表现。例如：

“请为我制定一份三天两晚的重庆旅游攻略，包含每日行程安排、交通建议、住宿推荐和美食清单。”

模型输出特征：

• 分“第一天”“第二天”“第三天”逐日规划
• 每日包含上午/下午/晚上三个时段的具体活动
• 推荐解放碑附近酒店，理由为“交通便利、靠近商圈”
• 美食部分标注必吃项：火锅、小面、酸辣粉、毛血旺
• 给出轻轨+打车的混合出行建议
• 特别提醒“穿舒适鞋子，山城多台阶”

结论：模型不仅能提取信息，还能进行逻辑组织、时间编排与用户体验考量，具备初级行程规划师的能力。

4. 工程实践：离线批量生成示例

为了实现规模化应用，我们利用 vLLM 的批处理能力进行离线推理，一次性生成多个城市的景点列表。

4.1 批量生成代码实现

# -*- coding: utf-8 -*- from vllm import LLM, SamplingParams def generate(model_path, prompts): sampling_params = SamplingParams(temperature=0.45, top_p=0.9, max_tokens=8192) llm = LLM(model=model_path, dtype='float16', swap_space=16) outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) return outputs if __name__ == '__main__': model_path = '/data/model/qwen2.5-7b-instruct' prompts = [ "广州有什么特色景点？", "深圳有什么特色景点？", "江门有什么特色景点？", "重庆有什么特色景点？", ] outputs = generate(model_path, prompts) for output in outputs: prompt = output.prompt generated_text = output.outputs[0].text print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")

4.2 性能表现

• 加载耗时：约 1分40秒（Tesla V100）
• 显存占用：峰值约 14.2GB（float16）
• 推理速度：平均 93.33 tokens/s
• 批处理效率：4个请求并行处理，总耗时约13秒

⚠️ 注意：V100 不支持 bfloat16，需显式设置dtype='float16'，否则报错。

4.3 对话式 API 调用

对于需要上下文记忆的应用场景，可使用chat()方法模拟多轮对话：

outputs = llm.chat([ {"role": "system", "content": "你是一位专业的导游"}, {"role": "user", "content": "请介绍一些广州的特色景点"} ], sampling_params=sampling_params)

此方式适用于聊天机器人、智能客服等需要状态维持的系统。

5. 实用性评估与优化建议

5.1 实用性评分（满分5分）

总体评分：4.6 / 5.0

5.2 优化建议

1. 强化角色设定
   添加 system prompt 如“你是深耕华南地区十年的资深导游”，可进一步提升专业感。

2. 控制输出格式
   使用 JSON Schema 强制输出结构化数据，便于前端解析：json { "attractions": [ {"name": "广州塔", "type": "地标", "description": "..."} ] }

3. 结合外部知识库
   通过 Function Calling 接入天气、票价、开放时间等实时数据接口，增强实用性。

4. 加入个性化推荐逻辑
   根据用户偏好（亲子游、情侣游、徒步爱好者）动态调整推荐重点。

5. 启用缓存机制
   对高频查询（如“北京景点”）结果做本地缓存，降低重复推理开销。

6. 总结

通义千问2.5-7B-Instruct 在旅游攻略生成任务中展现出令人印象深刻的实用性：

• 信息准确可靠：所有推荐景点均为真实存在，且分类合理
• 表达自然流畅：语言贴近人类导游风格，具备一定感染力
• 支持角色定制：通过 system prompt 可灵活切换输出风格
• 长文本处理能力强：轻松应对数千字的详细行程规划
• 本地部署可行：4GB 量化版本可在消费级 GPU 运行，适合企业私有化部署

结合 vLLM 的高效推理能力，该方案不仅可用于个人旅行辅助，也可拓展至OTA平台、文旅APP、智能语音导览设备等多个商业化场景，真正实现“降本增效”。

未来随着工具调用、检索增强生成（RAG）等技术的融合，此类中等规模模型将在垂直领域发挥更大价值。

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