AI旅游推荐系统：实战课程推荐

AI旅游推荐系统实战课程推荐 从零搭建个人MCP服务器打造AI旅游助手 项目步骤 此实战教程可参考CSDN博客 。首先使用uv来创建和管理项目，需按照官方文档（https://docs.astral.sh/uv/ ）安装uv，操作命令为“uv init mcp - server - demo”，接着执行“pip install mcp[cli]”。该教程中的AI旅游助手需要高质量的图像生成能力来展示旅游目的地和景点，在选择图像生成模型时选择了HuggingFace平台上的HiDream - I - Full模型。 选择HiDream - I - Full模型的原因 社区支持：HuggingFace社区活跃，开发者社区提供了丰富的文档、教程和示例代码，便于快速上手。 模型多样性：平台上有大量不同规模、不同特性的模型可供选择，能够满足各种应用场景。 易于集成：通过API或本地部署，这些模型可以轻松集成到各种应用中。 免费使用：只需要注册个用户，就可以免费使用模型。 强大的性能：作为一个拥有B参数的模型，HiDream - I - Full在HPSv.评分中获得了.分的顶级成绩，表明它生成的图像与人类偏好高度一致。 出色的文本跟随能力：在GenEval和DPG基准测试中表现优异，能够精准地根据文本描述生成相应图像。 商业友好许可：MIT许可证允许在商业项目中使用，没有复杂的法律限制。 访问便捷：通过Fal.ai 轻松访问，不需要自己部署庞大的模型，没有硬件GPU要求。其写实风格和细节表现适合旅游场景，能提升用户体验。 后续操作 配置好相关信息后使用uv运行MCP服务器，若一切正常，会看到MCP服务器成功启动的日志信息。成功运行后，点击链接，再点击上侧的Tools选项，就可以查看和测试自己定义的函数工具。还可配置Cursor使用自建MCP服务器，需将路径和API密钥替换为自己的。同时该旅游助手使用了百度地图和腾讯地图MCP用于地点搜索、路线规划，TourGuide服务用于生成相关图片，天气服务用于查询目的地天气。 FunRec推荐系统学习 项目介绍 FunRec是由Datawhale社区开发的一个开源推荐系统入门教程项目，虽未直接针对旅游推荐系统，但对构建AI旅游推荐系统有很大帮助。该项目在GitHub上已获得超过.k的star，是一个非常受欢迎的推荐系统学习资源，它能帮助具有机器学习基础的同学快速入门推荐系统领域。 学习内容 推荐系统概述：通过学习这部分内容，读者可以对推荐系统有一个整体的认识。 推荐系统算法基础：详细介绍了推荐系统中的经典算法，包括召回算法和排序算法，掌握这些经典算法有助于理解推荐系统的核心技术。 推荐系统实战：包含赛题解析、多路召回、特征工程、排序模型等内容，还有离线物料系统构建、前后端交互、推荐流程搭建等完整的推荐系统demo，能让读者将理论知识应用到实践中。 推荐系统算法面经：整理了推荐算法工程师面试常见的问题。此外，fun - rec还建立了学习社区（微信群 + 知识星球），方便大家交流讨论，社区会不定期分享技术总结等内容。