騰訊云大模型知識引擎×DeepSeek賦能文旅

——以合肥文旅為例的技術革新與實踐路徑

---

一、技術底座：知識引擎與DeepSeek的融合邏輯

騰訊云大模型知識引擎與DeepSeek模型的結合，本質上是**“知識庫+檢索增強生成（RAG）+實時聯網能力”**的技術框架升級。通過三步調用API接口，開發者可快速搭建基于DeepSeek的文旅智能應用。其核心優勢包括：

1. 動態知識更新：突破傳統大模型預訓練數據的時間限制，通過聯網搜索實時獲取最新文旅信息（如春節申遺成功、景區開放動態等），確保服務時效性。
2. 私域知識增強：支持上傳地方文旅專屬知識庫（如合肥非遺文化、歷史古鎮資料），結合RAG技術生成精準內容，提升游客互動體驗。
3. 多模態處理能力：整合OCR、長文本嵌入等技術，解析文旅場景中的復雜信息（如古籍文獻、手繪地圖），賦能文化遺產數字化。

---

二、合肥文旅的智能化實踐場景

1. 智慧導覽：從“景點打卡”到“深度文化體驗”

• 個性化路線生成：基于用戶興趣標簽（如歷史、美食、自然），DeepSeek可自動規劃合肥特色線路。例如，避開熱門景點洪崖洞，推薦通遠門城墻遺址、黃家巷等小眾人文景點，并關聯周邊美食與交通建議。
• 實時問答交互：通過接入聯網搜索，模型可解答動態問題（如“巢湖最近的觀鳥節是什么時候？”），甚至結合本地算力集群“巢湖明月”的優化性能，響應速度提升20%。

2. 內容生產：高效生成文旅宣傳素材

• 自動化文案與設計：利用DeepSeek的文檔生成能力，可快速輸出景點介紹、宣傳視頻腳本，并通過騰訊文檔AI助手直接生成PPT或思維導圖，降低運營成本。
• 多語言支持：為國際游客提供實時翻譯服務，例如將李鴻章故居的歷史資料轉化為多語種導覽內容。

3. 管理與決策：數據驅動的文旅治理

• 游客行為分析：通過大模型分析景區客流、消費偏好等數據，優化資源配置（如節假日停車調度、餐飲攤位布局）。
• 輿情監控與危機響應：實時抓取社交平臺反饋，識別游客投訴或安全隱患，輔助管理部門快速決策。

---

三、案例效果：合肥的“AI+文旅”標桿

1. 算力適配與效率躍升
   • 合肥“巢湖明月”全國產算力集群完成DeepSeek全系列模型適配，單機算力相當于傳統服務器30臺，運行效率提升20%以上，為文旅應用提供穩定底層支撐。
2. 特色應用落地
   • 虛擬導游“包公”：基于DeepSeek生成的歷史知識庫與語音交互能力，打造沉浸式包公園游覽體驗。
   • 美食文化數字化：解析合肥傳統菜肴（如李鴻章大雜燴）的制作工藝，生成互動式食譜與AR展示。

---

四、未來展望：生態共建與挑戰

1. 生態擴展：隨著騰訊文檔、元寶App等全線產品接入DeepSeek，文旅行業可進一步探索“AI+工具鏈”的協同創新，例如通過小程序快速部署景區智能客服。
2. 風險與對策：
   • 數據真實性：需警惕AI生成內容的虛構問題（如虛假游客評價），需結合人工審核機制。
   • 技術普惠性：中小景區可通過騰訊云的低代碼平臺低成本接入，避免“技術鴻溝”。

---

結語

騰訊云與DeepSeek的融合，正推動文旅行業從“信息化”邁向“認知智能”時代。合肥的實踐表明，技術賦能需以地方文化為內核，以用戶體驗為標尺。未來，隨著國產算力與開源生態的成熟，“AI+文旅”將不僅是工具升級，更是文化與技術共生的新范式。

引用說明：本文技術框架與案例信息綜合自騰訊云官方發布、合肥市大數據公司披露及用戶實測反饋。