收藏很多，但出发前仍然不知道怎么选
用户在小红书、地图、公众号里收藏很多乡村游内容，但缺少整理和判断工具。
为什么做这个产品
不是再做一个泛旅行助手，而是解决“收藏很多，但最后不知道去哪、怎么走、怎么表达”的具体断点。
普通 AI 攻略看起来完整，但缺少来源和路线约束
AI 直接生成文本容易出现地点不准、路线不顺、推荐空泛等问题。
乡村游不只是景点清单
村咖、民宿、皮划艇、数字游民、亲子营地、乡村书房等业态，需要被结构化理解。
目标用户
先聚焦“灵感到路线”的高频场景，再扩展到内容发布和调研记录。
江浙沪周末乡村游用户
目标：快速选一个能去、值得去的村子。
痛点：收藏分散、路线不顺、怕踩雷。
价值：把偏好转成有依据的推荐和半日/一日路线。
轻内容创作者 / 小红书用户
目标：找到有画面感、有主题的内容素材。
痛点：文案容易同质化，地点故事讲不清。
价值：输出标题、大纲、拍照清单和视频脚本开头。
规划、建筑、文旅调研学生
目标：理解村庄业态与空间组织。
痛点：案例材料难以快速比较。
价值：用案例卡看到村庄气质、机制、风险和来源。
产品判断
MVP 的重点不是功能堆叠，而是把“可信灵感”变成“可执行路线”。
1
不做泛泛 AI 旅行助手，而做江浙沪乡村文旅垂直工具。
2
不直接替用户决策，而是提供有来源、可编辑、可验证的推荐。
3
不优先做交易预订，而先验证“灵感到路线”的转化。
4
不只生成攻略文本，而连接地点卡片、路线、拍照清单和视频脚本。
MVP 链路
把一次乡村游决策拆成可展示、可验证、可录屏的连续链路。
用户输入需求出发地、节奏、同行人、内容目标
RAG 检索乡村案例相似村庄、方法卡、风险卡
生成村庄推荐推荐理由与来源可见
生成路线卡上午 / 中午 / 下午 / 傍晚
生成地点卡片村庄气质、业态、适合人群
输出内容草稿小红书攻略 / 地图视频脚本
Demo 交互区
输入一个真实村游需求，系统从本地 RAG 知识库检索相似案例，再基于案例生成路线建议与内容草稿。
A. 检索到的相似案例
B. 推荐路线
点击“生成村游路线”后，这里会显示基于 RAG 案例的推荐摘要。
C. 内容生成草稿
D. 推荐依据
本次推荐将基于 RAG 知识库中检索到的乡村案例，而不是直接由模型无依据生成。
产品原型体验
这里合并了原有 Figma/HTML 手机交互原型，用来展示从资料上传、资源概览、AI 分析、报告输出到项目发布与管理的完整操作路径。
为什么放在产品页里
面试官先看产品判断和 RAG 证据层，再直接体验交互原型，可以把“为什么做”和“怎么落地”连在一条叙事里。
原型展示重点
移动端任务流包含系统指引、资料上传、资源识别、数据分析、报告输出、项目发布和项目管理，展示 AI 产品从输入到输出的闭环。
与村游灵感地图的关系
原型中的“资料上传 → 分析 → 报告/发布”能力，可以迁移到村游场景，形成“案例证据 → 路线生成 → 内容发布”的产品链路。
RAG 证据层说明
为了避免 AI 乡村游推荐停留在无依据生成，我将江浙沪乡村文旅资料拆成村庄案例卡和规划方法卡，构建检索证据层。
知识库来源
江浙沪乡村文旅案例卡 + 青年入乡机制卡 + 规划方法卡。
知识结构
村庄气质、资源禀赋、适合人群、玩法主题、风险提示、来源页码。
检索逻辑
用户需求 → 语义检索 → 相似案例 → 推荐理由 → 路线/内容生成。
Markdown 案例卡村庄与方法知识
Chroma 向量库本地持久化检索
FastAPI 接口search / generate
产品 Demo 页面证据可见
路线与内容生成规则化 MVP
Badcase 与兜底
乡村旅行推荐的风险不只是“答错”，还包括路线不可行、过度网红化和证据不足。
地点信息过期
提示二次确认营业时间、价格、活动档期。
路线绕路
路线顺序可编辑，保留轻松/标准/紧凑节奏。
推荐太网红化
增加低商业化、本地生活优先等偏好。
文案太营销
提供真实体验型文案，说明适合与不适合人群。
案例证据不足
低置信度案例不作为主推荐，只做备选灵感。
指标体系
验证的不是“AI 生成了多少字”，而是用户是否从灵感走到了可执行路线。
北极星指标
用户从村游灵感生成可执行路线的完成率。
P0 指标
路线生成完成率、路线保存率、用户编辑率、地点替换率、攻略草稿生成率、可信度评分。
RAG 指标
检索命中率、推荐理由采纳率、低置信度引用率、Badcase 发生率。
内容指标
小红书标题采纳率、图文草稿保存率、地图视频脚本生成次数。
为什么是我做这个产品
这个 Demo 把我的规划背景、江浙沪乡村资料、地图叙事经验和 AI 原型能力连接在一起。
城乡规划背景让我能理解空间关系、村庄业态、路线组织和人群行为；江浙沪乡村调研资料让我接触过村咖、民宿、数字游民、皮划艇、亲子营地、乡村书房等案例。
我不只收藏项目，也关注用户从收藏到行动的转化问题；地图叙事视频项目让我理解地点、路线和素材如何变成视频表达；AI 产品能力则让我能用 RAG、Prompt、Codex、Figma/HTML 原型快速完成 MVP 验证。