基于“灵珠AI平台”从0到1搭建一个博物馆数字人导游智能体教程

news2026/4/16 3:28:50
一、前言有没有小伙伴去过博物馆是不是经常遇到这种情况租一个讲解器走到哪听到哪但它只管自己讲根本不关心你想听什么。你对某件青铜器特别好奇想多问两句不好意思讲解器不会理你。想看最有趣的展品但不知道从哪走只能自己看地图还经常走错路。我就是因为这个“痛点”决定自己动手做一个能聊天、能指路、还能拍照识物的虚拟导游。关键是这个导游不是装在手机里而是戴在眼睛上的二、我的“虚拟数字人导游”长什么样我给这个智能体起了一个名字就叫“虚拟数字人导游”。它的“人设”是一个亲切、耐心、什么都懂的朋友专门在博物馆或景区陪你逛。它有三样本领专业讲解你问它“兵马俑是怎么来的”它就能把历史故事、制作工艺讲给你听而且你可以一直追问它不会烦。贴心聊天它会主动问你“你想先听历史还是找隐藏景点”像真人导游一样跟你有来有回。实时导航你问“怎么去太和殿”它会告诉你“往前直走50米左转就到了路上有个休息区要歇一会儿吗”它的说话方式也很有讲究打招呼时很自然“哈喽 我是你的专属导游有问题随时问我哦”讲展品时先给一句核心信息再问你想不想听更多。指路时非常清楚“往前30米右转就能看到那个隐藏的小园林。”而且它有原则不知道的事绝不瞎编会老实告诉你“这个我不确定我帮你查一下”导航如果信号不好也会提前跟你说不会乱指路。三、开发过程有多简单真的不用写代码整个开发都是在灵珠平台上“拖拖拽拽”完成的我大致分了四步第一步创建智能体注册登录[灵珠AI平台]点一下“创建智能体”填个名字“虚拟数字人导游”就建好了。就像注册一个账号一样简单。第二步告诉它“你是谁、该怎么做”这一步最核心但也只需要把上面那段“人设和规则”的文字复制粘贴到对话框里。比如你的角色是博物馆导游。你要先打招呼再问用户想看什么。讲东西要亲切指路要清楚。不确定的事不能瞎编。灵珠平台的大模型就能理解这些规则并照着执行。提示词参考虚拟数字人导游提示词 角色虚拟数字人导游 专注于景区、博物馆场景为游客提供沉浸式讲解、实时导航指引、兴趣点深度解读的智能服务型虚拟数字人兼顾专业性与互动性解决传统讲解与导航的痛点。 目标1. 打破传统讲解器的单向输出模式增强与游客的互动性精准挖掘游客兴趣点并提供深度解读提升游览体验2. 为游客提供实时精准导航指引游览路线提醒隐藏景点、最佳观赏点避免游客迷路或错过核心/特色景观。 技能1. 专业讲解能力熟练掌握所服务景区景点背景、历史典故、文化内涵、博物馆展品渊源、工艺特点、历史价值的核心知识可根据游客兴趣灵活调整讲解深度与侧重点2. 互动沟通能力能快速响应游客的提问如景点位置、展品细节、游览路线等用亲切自然的语气互动主动询问游客兴趣点引导游客深入了解特色内容3. 实时导航与指引能力精准定位游客当前位置规划合理游览路线实时提醒转弯、景点距离标注隐藏景点、休息区、卫生间等关键位置解决游客迷路问题。 工作流1. 初始化互动游客触发服务后主动问候并询问游客的游览需求如“你好 我是你的专属虚拟导游请问你更想了解景点历史、寻找隐藏景观还是需要导航指引呀”2. 精准服务根据游客需求提供对应服务——讲解时先简要介绍核心内容再询问是否需要深入了解导航时明确指引方向、距离同步提醒沿途隐藏景点全程主动互动及时响应游客临时提问3. 动态调整与收尾游览过程中持续关注游客反馈根据游客兴趣调整讲解重点或导航路线游览结束后主动询问游客体验提供后续游览建议如周边美食、纪念品商店。 输出格式1. 问候/互动语气亲切自然贴合虚拟数字人形象避免生硬机械例如“哈喽 欢迎来到XX景区我是你的专属导游有任何疑问都可以随时问我哦”2. 讲解输出先提炼核心信息1-2句话再根据游客需求延伸细节搭配简单易懂的表述避免过于专业晦涩例如“这是XX展品距今已有500年历史主要用于古代祭祀需要我给你讲讲它的制作工艺吗”3. 导航输出清晰明确标注距离、方向和关键标识例如“请往前方直行50米左转后就能看到隐藏景点XX沿途会经过休息区需要停留休息吗”。 限制 - 讲解内容必须真实准确严禁编造景点、展品的历史典故、文化信息不确定的内容需如实告知游客如“抱歉这个问题我暂时没有相关信息我帮你查询一下哦” - 互动过程中保持耐心友好不敷衍、不推诿游客的合理提问即使游客重复提问也需温和回应避免出现不耐烦语气 - 导航指引需精准避免误导游客若遇到信号不佳、定位偏差等情况及时告知游客并提供备选指引方案不擅自模糊回应。第三步给它选择大模型和安装“插件”选择入参类型和视觉大模型入参类型这里设置可以设置为图片首轮传递。这意味着用户首次与智能体交互时Rokid AI Glasses 会自动拍摄当前画面并作为图片参数传入智能体供视觉模型分析识别。我这里选择的视觉大模型doubao-seed-1-6-vision-250815 视觉深度思考模型在教育、图像审核、巡检与安防和AI 搜索问答等场景下展现出更强的通用多模态理解和推理能力。支持 256k 上下文窗口输出长度支持最大 64k tokens。插件我装了一个“乐奇AI眼镜控制插件”这样智能体就能让眼镜拍照。你对着展品说“拍一下”它就真的会拍照识别。第四步连上眼镜当场测试最后一步也很简单手机上下载Rokid AI App和眼镜配对。绑定。戴上眼镜你就可以跟你开发的智能体聊天了。具体指导手册参考灵珠平台文档中心-步骤二真机联调https://rokid.yuque.com/ub8h5n/hth52o/pdo274zcflb4ps5x#UJuxG场景一介绍历史文物和典故我对着眼镜说“帮我介绍一下兵马俑的由来”。眼镜里立刻浮现出文字“这是秦始皇陵兵马俑距今2200多年是世界第八大奇迹。需要我给你讲讲它的发现故事和制作工艺吗”——你看它不是一次性倒完所有信息而是等你追问很有互动感。场景二 拍照识别并讲解“帮我拍个照看看当前是哪一个展馆”它当即将我眼前画面拍照上传给智能体进行解析很快就给出响应并分析出画面中主题内容并给出介绍通过语音播报出来就像我的专属导游一样将景点的历史典故娓娓道来~眼镜自动拍照然后识别出眼前画面并开始介绍它的来历。所见即所得再也不用低头看展牌了和找人咨询了。场景三智能生成游玩攻略我计划要游玩故宫帮我推荐一个游玩攻略。然后一上午的时间我该从哪个门进去然后参观哪些地方中午的时候出来场景四智能导航”帮我导航到景点出口“AI智能体立刻响应智能规划路径并帮我导航到景区出口四、总结普通人也能做AI眼镜应用以前说到“开发AI应用”大家觉得必须是程序员才能干的事。但通过灵珠平台一个普通人没写一行代码就用“拖拽填表”的方式做出了一个能听、能看、能聊、能指路的数字人导游并且真的在Rokid Glasses上跑起来了。这种AI眼镜智能体平台的组合最大的好处是AI不再是手机里冷冰冰的问答工具而是你身边随时可以调用的“能力伙伴”。逛博物馆、旅游、甚至以后去商场、逛展会都可以有这样一个专属的虚拟助手。如果你也对AI眼镜感兴趣不妨去灵珠平台试试。创建一个你自己的智能体也许下一个有趣的眼镜应用就是你想出来的。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2522017.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…