生活在都市中的每个人，或许都曾憧憬过一场随心而起的城市漫步——钻进幽深的老巷，偶遇一座百年历史建筑，或是在街角咖啡馆慵懒地消磨整个午后。然而，要把这种“说走就走的旅行”真正落地，规划起来却常常令人头疼：哪里能发现有趣的角落？如何将这些地点串联成一条顺路又高效的路线？又该如何兼顾每个人的个性化偏好？最近，来自香港大学、上海交通大学、麻省理工学院和香港理工大学的研究团队，联合推出了一项名为ItiNera的新技术，恰好解决了这些城市探索中的痛点。

简单来说，ItiNera是一套“开放域城市行程规划”系统。用户只需用自然语言表达自己的想法，系统就能直接生成一条量身定制的旅行路线。与传统规划工具不同，ItiNera不受特定领域限制，能够更精细地贴合每个人的个性化需求——举个例子，如果你说“想探访几处有历史感的古老建筑，中间找个环境优雅的地方吃午餐”，它就能把这件事安排得妥妥当当。

这套系统的核心，在于将空间优化与大型语言模型巧妙融合。具体流程如下：首先，通过一个基于LLM的管道，提取并更新兴趣点（POI）的特征，帮助用户建立专属的POI数据库。当用户提出请求后，ItiNera调用LLM，结合嵌入检索模块，从数据库中筛选出候选地点；接着利用空间优化模块对这些地点进行排序，最后再交由LLM生成一条既符合个人口味、又在空间上连贯流畅的行程方案。

研究团队在多个数据集上进行了大量实验，并开展了在线主观评估。结果非常显著：与现有LLM方案相比，ItiNera提供的行程响应更精准、路线更顺畅。更关键的是，这套系统已在TuTu在线旅行服务平台上投入实际应用，吸引了成千上万的用户使用它来规划城市旅行。

ItiNera的意义远不止于一个规划工具——它开创了一种全新的城市探索方式。根据用户的生活习惯与具体需求，系统能够生成细致入微、高度个性化的旅行体验，让一次简单的citywalk变得层次丰富、记忆深刻。

目前，研究团队已公开ItiNera的研究成果，希望借此激发更多利用大语言模型解决城市问题的探索。通过开源，更多开发者和研究者能够加入进来，共同优化这套系统，将其潜力发挥到极致。

论文地址: https://arxiv.org/pdf/2402.07204