LBS 开发微课堂｜AI向导接口服务：重塑用户的出行体验

为了让广大开发者

更深入地了解

百度地图开放平台的

技术能力

轻松掌握满满的

技术干货

更加简单地接入

位置服务

我们特别推出了

“位置服务（LBS）开发微课堂”

系列技术案例

第六期的主题是

《AI向导接口服务的能力与接入方案》

随着地图应用场景的多样化和复杂化，用户对地图服务的需求已经不再局限于简单的路线规划和地点查询，更希望获得一体化、智能化、动态响应的服务支持。

然而传统的地图应用在面对多轮交互、模糊查询和复杂场景等需求时，通常会有操作步骤繁琐、交互体验分散的问题。

因此，百度地图推出了AI向导接口服务，通过深度融合大模型能力和多轮交互技术，重构全场景地图服务。

那么，AI向导接口服务能够带来怎样的用户体验，又是如何实现这些能力的，您的业务适合哪种接入方案呢？

带着这些问题，我们一起来了解一下吧。

1. 能力设计

AI向导接口服务以文心大模型为核心，能力丰富，可以全面满足用户的各类需求。

1.1 用户体验优化

1.1.1 泛化需求，高效满足

目前，很多用户的需求逐渐从单一任务（如导航、查询）向多维度泛化转变。例如，用户可能需要同时解决“找到最近的营业中餐馆”和“规划最快到达路线”这两个问题，这就要求系统具备模糊识别、多任务整合的能力。

AI向导接口服务通过文心大模型驱动，结合高效的Prompt工程和SFT技术，支持多任务的自然语言理解和处理，能够高效满足泛化场景下的用户需求。

1.1.2 一步操作，极致提效

在传统交互设计中，用户需要多步操作才能完成较为复杂的任务（如搜索地点、规划路线、估算时间等）。

而AI向导接口服务通过语义分析和逻辑推理，将多步骤任务整合为一步执行，大幅提升操作效率。例如，用户仅需一句语音命令即可完成路径规划与时间估算。

1.1.3 多轮交互，搜推一体

在很多情况下，用户的真实需求往往是在多轮对话中逐步明确的。传统地图服务无法有效应对这种动态变化的需求，而AI向导接口服务通过多轮语义交互和实时搜索推荐功能，实现了动态需求的精准满足。

例如，当用户询问“附近 30分钟内还开着的烧烤店”，系统可以通过实时筛选与推荐，将搜索与推荐功能无缝结合。

1.1.4 用户友好型交互设计

在设计上重点关注自然语言的可理解性和响应速度，通过语音或文本输入即可完成复杂操作，同时保持界面简洁明了，符合用户习惯。

1.2 技术能力升级

1.2.1 全局优化，模型能力增强

百度地图的AI智能体通过不断改造，优化了3000+个API接口，确保大模型能够准确理解并高效处理用户需求。这种结构化的接口改造不仅提升了语义解析的精度，还增强了模型对复杂需求的响应能力。

1.2.2 支持全场景服务的技术生态

结合向量库和大模型能力，AI向导接口服务能够支持从基础导航到高级搜索的全场景服务。例如，在文心大模型的支持下，系统能够精准识别用户模糊查询的意图，并结合向量化的历史数据匹配，提供最佳解决方案。

2.技术架构

2.1 地图智能体与大模型的结合

2.1.1 通用的LLM优势

通用的LLM优势主要体现在以下三个方面：

RAG方案（检索增强生成）：让模型从大量数据中找答案。通过接入百度地图的海量数据，比如地点信息（POI）、道路信息、实时路况等，再经过“定制训练”，让模型更懂得用户关于地图的问题，比如“从这里怎么到最近的商场？”这种自然语言提问。
Tool方案（工具化接入）：把地图的功能做成工具，模型遇到相关问题时，就调用这些工具。将地图API整理成易用的工具，比如回答“从A到B怎么走”这种问题时，直接用地图提供的路线规划工具，而不是让模型“猜”答案，避免出错。
智能体数据飞轮：类似于一种“自我改进的循环系统”。通过记录用户问题和模型的回答，分析回答质量。遇到用户反馈不理想的情况，快速优化模型，让它下次回答更聪明。比如，用户问“哪条路最快”时，系统发现模型答错了，就会调整优化。

2.1.2 多维度接入方案

多维度接入方案是从数据，到Tool，再到Agent的过程。

通过RAG接入数据，让模型随时查资料。用RAG技术连接百度地图的数据库，遇到用户提问时，模型会先查地图的最新数据，再回答问题。比如，回答“附近有什么好吃的？”会实时查找附近餐馆信息。
通过Tool扩展能力，用工具让模型变专业。给模型配备工具，比如路线规划、导航等功能，当用户问“开车去公司要多久？”时，模型就可以调用这些工具计算并给出专业答案。
通过扩展Agent实现接入，用“智能体”协调数据和工具。构建一个智能体（Agent），作为“管家”，负责调度数据（RAG）和工具（Tool），综合起来为用户提供高效的回答或服务。

2.2 智能记忆与指令推理的融合创新

通过SFT & MOE、原子化COT和混合态多轮推理这三种技术相互支持，让地图智能体更加高效、更加智能。

SFT & MOE解决了性能与资源的优化问题，确保不同任务的高效处理。
原子化COT提供了复杂问题的精细化解决方案，提升了模型的推理能力。
混合态多轮推理则优化了多轮交互场景下的用户体验，使得系统更具动态适应的能力。

通过上述技术，地图智能体能够满足复杂多变的用户需求，实现从路径规划到个性化推荐的全场景覆盖。

下面，让我们来具体了解一下这三种技术。

2.2.1 SFT & MOE：权衡效果与性能

SFT（指令微调）和MOE（专家模型路由）用于优化模型的性能和资源使用，通过不同规模的模型动态分配任务。

小尺寸模型适用于高效率低成本的场景，而大尺寸模型则处理复杂度更高的任务。中尺寸模型则在性能与效果之间实现平衡。

技术背景：MOE通过智能化路由机制，将任务分配给特定专家模型，避免了统一大模型对所有任务处理时的资源浪费；SFT通过微调适配特定任务场景，使模型更专注于目标问题。
优势：
- 灵活性高：根据任务需求动态调用不同大小的模型，提升资源利用率。
- 性能优化：小尺寸模型高效处理简单任务，大尺寸模型聚焦复杂推理，实现性能最大化利用。
应用场景：
- 导航路径规划：小模型处理短路径规划，大模型处理跨城市的复杂交通规则匹配。
- 实时交互：通过快速切换模型，在高效性与高精度之间实现平衡。

2.2.2 原子化COT：理解并编排原子指令

COT（链式推理）通过将复杂任务分解为多个原子化指令，以任务链的形式逐步解决问题。

原子化设计使得模型可以清晰理解任务的每一步，确保结果的准确性和逻辑性。

技术背景：原子化COT的核心是任务分解和逻辑编排，通过细粒度的任务定义，逐步实现复杂场景的语义推理。
优势：
- 可解释性强：每个原子指令清晰明了，便于调试和错误定位。
- 复杂任务支持：尤其适合跨模块或多条件限制的场景，如导航规则和动态交通状况结合。
应用场景：
- 跨模式导航：处理如“先乘公交到地铁站，再驾车到目的地”的多模式出行规划。
- 复杂问题回答：如查询“附近不限行的加油站，并导航到最短路径的加油站”。

2.2.3 混合态多轮推理：理解并选择对应的记忆

混合态多轮推理整合了短期记忆、长期记忆和环境感知，能够动态适应多轮交互中变化的用户需求。

通过综合考虑上下文和用户环境，实现精准的推理和结果输出。

技术背景：短期记忆记录当前对话状态，长期记忆保存用户历史偏好，环境感知实时分析用户位置、时间等信息，三者结合形成动态推理能力。
优势：
- 适应性强：能根据用户动态变化的需求调整推理路径。
- 用户定制化：结合用户的长期行为数据，实现高度个性化的服务。
应用场景：
- 智能助手：处理多轮对话的复杂问题，如“明天上午10点要到机场，现在该几点出发？”
- 个性化推荐：基于用户长期喜好，推荐符合其习惯的餐馆、路线等。