LangChainAgent + Streamlit + MCP + RAG를 기반으로 한 지능형 여행 계획 시스템은 두 모델 협업 (DeepSeek R1 + Qwen3), 지식 검색 및 실시간 데이터 검색과 결합하여 사용자를위한 지능형 여행 프로그램을 제공합니다.

** 구조 업그레이드 ** : LangGraph에서 ** LangCainAgent**로 이동하여 복잡한 멀티-destination 여정 계획을 지원할 수 없습니다.

카탈로그

• 프로젝트 프로필
• 핵심 기능
• 기술적인 건축
• 시스템 요구사항
• 설치 및 배포
• 사용방법
• 데이터베이스 관리
• 프로젝트 구조
• API 인터페이스
• 결함 검사.

나는…

프로젝트 설명

이것은 구조 Streamlit UI + Langchain Agent를 사용하여 지능형 여행 계획 시스템입니다. 시스템은 간단한 쿼리 및 복잡한 프로세스 계획의 두 가지 모델을 지원하며, 자동적으로 장면의 복잡성에 따라 적절한 처리 경로를 선택합니다.

주요 특징

• ** 더블 모드 쿼리**:

• ** 간단한 쿼리 모드 ** : 그냥 목적지, 사이트 권고에 빠른 액세스

• ** 완전한 계획 모델**: 수송, 숙박, 날씨 및 달력을 포함하는 완전한 프로그램을 생성하는 상세한 정보를 제공합니다

• ** 두 배 모형 협력 **:

• ** DeepSeek R1**: 복잡한 납세 및 멀티-destination 경로 최적화 (확고한 할당, 타이밍)

• ** Qwen3**: 의사 결정 및 프로그램 생성을 위한 도구를 사용하여 정보를 추출하는 책임

• 시스템은 자동적으로 장면의 복잡성에 따라 R1 또는 Qwen3 지배적인 형태를 선정합니다

-** Real-time data set in** (MCP 프로토콜 기반):

• 12306 기차 티켓 쿼리 (자동 액세스 사이트 코드, 쿼리 시간 시트)
• 堺Golder map routing (자동 계산 거리, 시간, 여행 비용)
• Go Goethe Maps 호텔 ( 예산에 따라 자동 화면)
• Gaudd 맵의 일기 예보 (다일 예측 지원)
• 8-word 황색 달력 쿼리 (칼렌다, majestic 일)
• 비행 쿼리 (옵션, 자동 800km)

-** 지식 베이스의 검색**:

• RAG Vector Database는 관광 계획을 저장합니다.
• TXT, MD, PDF, CSV 가져오기 지원

나는…

핵심 기능

##1. 스마트 정보 추출

• 원산지, 목적지, 날짜, 예산 등에 대한 자연적인 언어 대화에서 중요한 정보를 그리십시오.
• 날짜의 자동 변환을 지원합니다.
• 여러 라운드에서 컨텍스트를 유지합니다.

2. 교통 프로그램의 비교

• Auto-survey 기차 티켓 정보 (숫자, 시간, 요금)
• 자율주행 노선의 계산 (거리, 시간, 여행 비용)
• 권장된 최고의 옵션의 종합 비교

3. 숙박 추천

• 예산에 따라 호텔 등급의 자동 선택. 이름 *
• 예산 > $ 500 : 5 별 / 럭스
• 예산 $ 300-500 : 브랜드 체인
• 예산 = 3.11
• 8GB+RAM (IPS 데이터베이스 및 모델 소싱용)
• 윈도우/리눅스/macOS

API 키