在快节奏的都市生活中，规划一次完美的城市漫步往往费时费力。你需要收集信息、选择景点、规划路线，还要考虑个人喜好。然而，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人员合作开发了一款名为ItiNera的系统，它能够简化这一过程，让你的城市探索之旅更加轻松便捷。ItiNera是一个开放域城市行程规划系统，能够根据用户用自然语言提出的要求，生成个性化的行程安排。
ItiNera是一个开放域城市行程规划（OUIP）系统，它能够直接根据用户用自然语言描述的请求生成个性化的行程。与传统的行程规划相比，ItiNera不受特定领域限制，能够更细致地满足用户的个性化需求。
ItiNera系统的核心在于它将空间优化与大型语言模型（LLMs）相结合，以提供定制化的服务。系统通过一个基于LLM的管道提取和更新POI特征，创建一个用户拥有的个性化POI数据库。对于每个用户请求，ItiNera利用LLM与基于嵌入的模块配合，从用户的POI数据库中检索候选POIs，然后使用空间优化模块对这些POIs进行排序，最后由LLM精心打造一个个性化、空间连贯的行程。
研究人员在多个数据集上对ItiNera进行了广泛的实验，并进行了在线主观评估。结果表明，与现有的基于LLM的解决方案相比，ItiNera能够提供更具响应性和空间连贯性的行程。此外，ItiNera在TuTu在线旅行服务上部署后，已经吸引了数千用户使用其城市旅行规划服务。
ItiNera的应用不仅为城市漫步提供了一个高效的规划工具，也为旅行者提供了一种全新的探索城市的方式。它能够根据用户的具体需求和生活方式，生成个性化的、细致的旅行体验，极大地丰富了旅行者的城市探索经历。
ItiNera系统的研究成果已经公开，研究团队希望这一系统能够激发更多利用LLMs解决复杂城市问题的研究。通过开源，更多的研究者和开发者可以参与到这项技术的优化和创新中来。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2402.07204
ItiNera通过将大型语言模型与空间优化技术结合，为用户提供个性化、高效的城市漫步规划服务，提升了旅行体验，并为未来的城市规划研究提供了新的方向。其开源的性质也鼓励更多研究者参与其中，共同推动这项技术的进步与发展。