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乞力之巅
AI 算力引擎
这不是普通旅游网站的聊天机器人，而是面向东非游猎和乞力马扎罗业务打造的 AI 决策基础设施： 用大模型、向量知识库、多智能体编排和资源数据图谱，把游客需求直接推进到可报价、可询价、可执行的业务结果。
RAG
知识增强
AGENT
业务编排
VECTOR
资源记忆
Agentic Orchestration
多智能体业务编排
把游客自然语言、路线工具、酒店资源、合同价格和资源端任务编排成连续决策链。
Domain RAG
东非垂直知识增强
面向 Kilimanjaro、Serengeti、Ngorongoro、Lodge、车辆、合同与本地操作经验的专用检索增强。
Vector Intelligence
资源向量化理解
把游猎知识、报价经验、酒店条款和游客需求向量化，让系统能搜索、比较、推理和复用。
Real-time Data Fabric
实时资源数据织网
将酒店、路线、公园、车辆、季节和用户行为变成可计算、可追踪、可运营的数据资产。
技术压强来自一整套系统
单个模型不构成壁垒。真正的壁垒是资源数据、操作经验、实时反馈和 AI 编排能力叠加形成的业务操作系统。
游客需求进入引擎
中文、英文或混合表达都先进入语义解析层，识别时间、人数、预算、路线偏好、住宿等级和风险点。
知识库与资源库联合推理
系统从东非知识库、酒店合同、路线数据、历史经验和实时资源状态里召回上下文。
生成可执行业务对象
游客问题不只变成回答，而是变成 itinerary draft、quote request、lodge inquiry、resource task。
资源端承接与闭环学习
SafariHub 资源端继续处理英文任务，操作反馈、价格变化和真实经验再回流训练系统。
服务端大脑
统一承接 DiscoverSimba、SafariHub 资源端、数据库、存储和 AI 任务。
可信数据护城河
资源合同、操作经验和本地知识持续沉淀，不依赖公开信息拼凑答案。
Token 商业化引擎
用户和资源端在使用 AI 工具时产生 token 消耗，形成底层盈利结构。
实时资源雷达
价格、酒店、季节、车辆、路线变化都可以成为系统感知和自动运营对象。
决策级输出
不是给游客一段泛泛回答，而是给比较、预算、风险、下一步动作。
竞争壁垒
越多真实业务发生在系统内，数据越厚，模型越懂，后来者越难复制。
我们把东非资源行业，
直接推进到 AI-Native 时代。
传统旅游公司卖行程，DiscoverSimba 输出决策；传统客服回答问题，乞力之巅 AI 算力引擎把问题变成结构化业务；传统平台展示资源，我们让资源变成数据，让数据驱动业务。
体验 AI 对话