CN119398214A 一种基于ai大语言模型的景区客流趋势预测分析方法 （广州瀚信通信科技股份有限公司）_第1页
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文档简介

路37号4203-1、4204、4205、4208、一种基于AI大语言模型的景区客流趋势预本发明属于人工智能与大数据分析技术领构建一个全面的多维度知识库，同时利用RAG技体系统；基于AI大语言模型的自然语言处理能2通用模型进行微调；5.根据权利要求4所述的景区客流趋势预测S212、执行数据信息和转换操作，包括去除LBS数据中的无效记录以及转换时间戳格345数据对通用模型进行微调；6[0024]进一步地，步骤S23中，利用假设检验来确定节假日与游客流量增加之间的相关7[0044](1)本发明通过集成AI大语言模型驱动多智能体系统进行景区客流趋势预测分[0045](2)通过景区客流趋势预测分析方法，景区管理者可以更加准确地掌握和预测客明构建了一个多维度的知识库，利用RAG技术提升了对知识库和外部数据的搜索与生成能8[0059]LBS(Location_BasedServices，基于位置服务)技术通过手机无线网络和移动定9[0104](1)格式变换。对于日期和时间数据，将所有不符合标准格式的数据统一转换为[0119]在客流趋势预测的背景下，多模态数据处理的应用细节可以包括为以下几个步[0126]在构建景区知识库的数据整合阶段，首先进行的是多源数据的汇集和处理工此过程涉及从不同的数据源获取数据，例如通过API从LBS服务获取游客的实时位置数据，作业或使用数据处理框架如ApacheSpar[0139]RAG(Retrieval_AugmentedGeneration)技术是一种结合了检索(Retrieval)和生[0155]采用的是参数高效微调方法(Parameter_EfficientFine型和微调是自然语言处理领域的强大工具，PEFT技术与LoRA和量化等参数效率策略相结[0156]参数高效微调(Parameter_EfficientFine_tuning,PEFT)是微调技术的一种改进[0157]Low_RankAdaptation(LoRA)是一种典型的PEFT方法。P_Tuning、P_Tuningv2、[0175]AI大语言模型(LLM)具备强大的自然语言处理能力，能够理解和处理人类语言的[0178]自然语言处理(NLP)是人工智能领域中的一项关键技术，它使得机器能够理解和[0199]以上技术特征构成了本发明

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