丰富垂类数据集，保障规划可用性和准确性。通用模型在旅行规划上出现幻觉或犯错误的概率很高，原因在于通用模型在复杂决策和数据质量上存在不足。1）在决策上，旅行规划是一套复杂的决策链路，涉及预算、交通、住宿、餐饮、个人偏好、退改规则、行程舒适度等几十种决策因子2）在数据质量上，旅行数据大多具有专有性，例如机票数据基本上必须通过 GDS（全球分销系统）来付费获取。此外，旅行场景是需要实时决策的场景，因而对数据的实时性要求较高。为此，飞猪调研了大量旅行社及专业旅游定制师，将他们的工作流和知识经验，加上平台丰富的酒店、机票等实时供应链数据和服务评价、景点、玩法等专有数据，打造出一套丰富的旅游数据集，一方面有助于将旅游规划的专业知识和经验融入到 AI 决策的各个节点，提升思维链效率和产出质量，另一方面为 AI训练提供丰富的数据支撑，从而显著降低基础模型幻觉率，保障旅行规划的准确性和可用性。
