智能架构设计
AI白屏系统采用创新的三层智能架构，通过自然语言理解、多源数据融合和智能决策引擎，实现从"操作工具"到"智能助手"的本质转变。
我们的技术架构不仅解决了传统票务系统的操作复杂、决策支持弱、数据孤岛等根本性问题，更为民航业AI转型提供了坚实的技术基础。
智能交互
自然语言理解与生成，多模态输入输出
数据融合
整合航司、机场、天气、航班、价格等多重数据
决策引擎
基于行业知识图谱的智能决策系统
开放生态
支持API接入，人工智能分发平台MCP开源
整合12类数据源
智能交互层
用户与系统的自然语言界面
智能交互层是用户与AI白屏系统的直接交互界面，采用先进的自然语言处理技术，实现用户意图的精准理解和响应。
核心功能
- 自然语言理解（NLU）
- 对话管理与上下文理解
- 多语种支持与翻译
- 语义解析与槽位填充
技术特点
- 基于BERT/GPT的预训练模型
- 领域特定微调与优化
- 实时意图识别与响应
- 多模态输入（语音、文本、图像）
数据融合层
多源数据整合与知识构建
数据融合层负责整合来自不同数据源的信息，构建统一的数据模型和知识图谱，为上层决策提供数据支持。
数据来源
- 航司数据（航班、价格、舱位）
- 机场数据（客流、设施、服务）
- 气象数据（天气、能见度、风速）
- 历史交易数据（价格走势、预订习惯）
技术架构
- 分布式数据存储（HDFS）
- 实时数据处理（Kafka、Flink）
- 图数据库（Neo4j）构建知识图谱
- 数据清洗与标准化引擎
决策引擎层
智能分析与决策建议
决策引擎层是AI白屏系统的核心，基于行业知识图谱和机器学习模型，为用户提供智能分析和决策建议。
核心算法
- 价格预测与趋势分析
- 航班准点率预测
- 最佳购票时机推荐
- 退改签策略优化
技术优势
- 基于800万+历史交易数据训练
- 实时模型更新与优化
- 可解释的AI决策过程
- 个性化推荐算法
