Nachhaltigkeit in Reiseempfehlungen integrieren

Reiseempfehlungssysteme helfen Leuten, die besten Orte zu finden, um zu besuchen, zu übernachten und Aktivitäten während des Reisens zu geniessen. Traditionell haben sich diese Systeme hauptsächlich darauf konzentriert, was der Reisende will, oft ohne zu beachten, wie diese Vorschläge die Umwelt und die lokalen Gemeinschaften beeinflussen. Da die Nachfrage nach verantwortungsbewusstem Reisen wächst, ist es wichtig, dass diese Systeme auch Nachhaltigkeit berücksichtigen.

In diesem Artikel geht es um einen neuen Ansatz zur Verbesserung von Reiseempfehlungssystemen durch den Einsatz fortschrittlicher Technologie und einem Fokus auf Nachhaltigkeit. Konkret werden wir untersuchen, wie Grosse Sprachmodelle (LLMs) und eine Methode namens Retrieval-Augmented Generation (RAG) Empfehlungen für Städtereisen verbessern können, die nicht nur angenehm, sondern auch nachhaltig sind.

#Die Notwendigkeit nachhaltiger Reiseempfehlungen

Tourismus hat einen erheblichen Einfluss auf unsere Welt. Er betrifft die Umwelt, lokale Unternehmen und die ansässigen Gemeinschaften. Daher sollten Reiseempfehlungssysteme Optionen anbieten, die helfen, negative Auswirkungen zu minimieren, während sie verantwortungsbewussten Tourismus fördern. Dies ist besonders wichtig angesichts von Herausforderungen wie saisonalen Reiseverhalten, sich ändernden Vorschriften und begrenzten Ressourcen wie Hotelzimmern und Flugverfügbarkeit.

Nachhaltiger Tourismus wird definiert als Tourismus, der seine aktuellen und zukünftigen Auswirkungen auf die Wirtschaft, Gesellschaft und Umwelt berücksichtigt. Angesichts der zunehmenden Sorgen über den Klimawandel ist es entscheidend, Nachhaltigkeit in die Reiseempfehlungen zu integrieren, um sicherzustellen, dass der Tourismus allen Beteiligten zugutekommt.

Während es zahlreiche Forschungen zu den verschiedenen Interessen in Reiseempfehlungen gibt, sind Studien, die sich speziell darauf konzentrieren, wie man nachhaltige Reiseoptionen generiert, noch begrenzt.

#Verwendung grosser Sprachmodelle und RAG

Grosse Sprachmodelle haben sich als vielversprechend erwiesen, um personalisierte Nutzerempfehlungen bereitzustellen. Allerdings müssen diese Modelle aufgrund der ständig wechselnden Natur der Tourismusinformationen schnell anpassungsfähig sein. Traditionelle Methoden zur Aktualisierung dieser Systeme können zeitaufwendig und teuer sein. Ausserdem produzieren LLMs manchmal ungenaue oder irrelevante Informationen, die als "Halluzinationen" bezeichnet werden.

Um diese Probleme anzugehen, ist die Verwendung eines Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems effektiv. RAG-Systeme kombinieren die Stärken von LLMs mit externen Informationen, was genauere und aktuellere Empfehlungen ermöglicht. Durch die Integration relevanter Daten aus verschiedenen Datenbanken können diese Systeme wertvolle Vorschläge für Reisende machen.

In unserem Ansatz wollen wir nachhaltige Städtedestinationen in Europa empfehlen und dabei eine einfache, natürliche Sprache verwenden, die auf den Wünschen der Reisenden für ihren Urlaub basiert. Dazu haben wir eine Wissensdatenbank mit detaillierten Touristeninformationen für 160 europäische Städte erstellt, einschliesslich Sehenswürdigkeiten, Hotels und Essensmöglichkeiten.

#Nachhaltigkeits-unterstützte Neurangierung (SAR)

Um die Reiseempfehlungen zu verbessern, haben wir das RAG-System modifiziert, indem wir eine Nachhaltigkeitsbewertung hinzugefügt haben. Diese Bewertung betrachtet, wie beliebt eine Stadt ist und wann sie Spitzenzeiten der Besucher erlebt. So können wir sicherstellen, dass die Empfehlungen mit den Nachhaltigkeitszielen übereinstimmen.

Diese Verbesserung nennt sich Nachhaltigkeits-unterstützte Neurangierung (SAR). Sie sorgt dafür, dass das System nicht nur die Vorlieben der Nutzer berücksichtigt, sondern auch, wie nachhaltig das Ziel ist. Bewertungen mit beliebten LLMs haben gezeigt, dass Empfehlungen, die SAR verwenden, oft besser abschneiden als solche ohne, was die Vorteile der Integration von Nachhaltigkeit in Reisevorschläge betont.

#Wie das modifizierte System funktioniert

Das modifizierte RAG-System arbeitet in drei Hauptschritten:

1. Informationsabruf: Das System ruft Informationen aus einer grossen Datenbank von Reisedaten ab. Diese Daten werden in einem Format gespeichert, das einen einfachen Zugriff und genaue Ergebnisse ermöglicht.

2. Prompt-Augmentierung: Hier fügt das System dem Nutzeranfrage Kontext hinzu, einschliesslich Nachhaltigkeitsinformationen. Durch die Bewertung des Nachhaltigkeitswerts kann das System die Optionen nach ihrem ökologischen und sozialen Einfluss priorisieren.

3. Antwortgenerierung: Schliesslich generiert das RAG-System eine Antwort basierend auf dem erweiterten Prompt und Kontext. Diese Antwort enthält Empfehlungen für Reiseziele, die die Vorlieben der Nutzer mit Nachhaltigkeitsaspekten in Einklang bringen.

#Datenaufbereitung und Analyse

Für unsere Wissensdatenbank haben wir Daten aus beliebten Reiseführern genutzt. Jede Stadt hat detaillierte Artikel, die Transport, Wetter und Touristenattraktionen abdecken. Wir haben uns auf Informationen zu 160 europäischen Städten konzentriert und Datensätze genutzt, die sowohl umfassende Übersichten als auch spezifische Details zu besuchenswerten Orten bereitstellen.

Um die Beliebtheit und Saisonalität jeder Stadt festzustellen, haben wir externe Datenquellen verwendet. Diese Indizes helfen zu bewerten, wie viele Besucher eine Stadt zu unterschiedlichen Zeiten des Jahres empfängt. Zum Beispiel ziehen Städte wie London und Paris im Sommer viele Touristen an, während Städte wie München während bestimmter Veranstaltungen wie dem Oktoberfest einen Anstieg von Besuchern erleben.

#Implementierung von Nachhaltigkeitsmetriken

Sobald die Informationen abgerufen werden, besteht der nächste Schritt darin, Nachhaltigkeitsbewertungen in die Empfehlungen einzubeziehen. Der Nachhaltigkeitswert hilft, Reiseziele auszuwählen, die die Vorteile des Tourismus gleichmässiger verteilen und sicherstellen, dass die lokale Gemeinschaft, die Umwelt und die Unternehmen profitieren.

Indem wir uns darauf konzentrieren, wie beliebt und saisonal beschäftigt eine Stadt ist, kann das System Reisen zu weniger geschäftigen Zeiten fördern, was hilft, Überfüllung zu reduzieren. Wir können auch Städte vorschlagen, die weniger bekannt sind, aber dennoch ansprechende Merkmale haben. Das führt zu einem ausgewogeneren Touristenfluss über das Jahr hinweg.

#Generierung von Empfehlungen

Die letzte Phase beinhaltet, dass das LLM Antworten basierend auf dem erweiterten Prompt generiert, der nun Nachhaltigkeitswerte enthält. Das Modell wählt die drei passendsten Reiseziele basierend auf den Fragen der Reisenden aus und erklärt, warum jedes eine gute Wahl ist. Dies hilft den Nutzern, informierte Entscheidungen zu treffen, während sie auch nachhaltige Reiseoptionen in Betracht ziehen.

Das System wurde getestet, indem verschiedene Anfragen verwendet wurden, um die Effektivität der Empfehlungen zu überprüfen. Durch den Vergleich der Ergebnisse mit und ohne Nachhaltigkeitsbewertung konnten wir analysieren, wie sehr die hinzugefügten Informationen die Ausgabe beeinflussten.

#Bewertung der Empfehlungen

Um zu messen, wie gut die Empfehlungen abgeschnitten haben, haben wir die beiden Ergebnismengen verglichen. Wir haben verschiedene Metriken verwendet, um zu bewerten:

• Relevanz der Antworten: Wie gut hat die generierte Antwort die Frage des Nutzers adressiert? Wir haben festgestellt, dass Empfehlungen mit Nachhaltigkeitsbewertung tendenziell besser mit den Bedürfnissen der Nutzer übereinstimmten.

• Nachhaltigkeitsbewertung: Wir haben überprüft, wie oft die empfohlenen Städte die niedrigsten Nachhaltigkeitswerte hatten. Die Ergebnisse haben gezeigt, dass das verbesserte Modell häufig Städte mit besseren Nachhaltigkeitsratings priorisierte, was zu verantwortungsbewussteren Reisevorschlägen führt.

• Modellübereinstimmung: Wir haben auch untersucht, wie oft beide Modelle bei den gleichen Empfehlungen übereinstimmten. Dabei fiel auf, dass die Einführung der Nachhaltigkeitsbewertung die Wahrscheinlichkeit erhöhte, dass beide Modelle ähnliche Städte vorschlugen.

#Fazit

Wir haben einen neuen Ansatz zur Verbesserung von Reiseempfehlungssystemen vorgestellt, indem wir Nachhaltigkeitsmetriken während des Empfehlungsprozesses integriert haben. Durch den Einsatz fortschrittlicher Sprachmodelle und der RAG-Architektur können wir die Qualität von Reisevorschlägen verbessern und gleichzeitig verantwortungsvollen Tourismus fördern.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Einbeziehung von Nachhaltigkeitsüberlegungen zu besseren Empfehlungen führt, die nicht nur die Vorlieben der Reisenden berücksichtigen, sondern auch die Bedürfnisse der lokalen Gemeinschaft und der Umwelt. Zukünftige Forschungen könnten dieses Modell erweitern, indem sie aktuellere Daten nutzen und zusätzliche Nachhaltigkeitsmetriken erkunden, um die Gesamtqualität der Reiseempfehlungen zu stärken.

Durch die Verfeinerung dieser Systeme können wir helfen, sicherzustellen, dass Reisen für alle Beteiligten angenehm und verantwortungsbewusst bleibt.