《AI文旅NPC智能角色设计》实训任务

运用五维度人格模型和叙事人格六步流程，为贵州一个具体景区设计一份完整的AI NPC角色方案。

选择贵州任一景区（如黄果树、织金洞、镇远古镇、青岩古镇、肇兴侗寨等），为其设计一个AI NPC角色。你需要研究该景区的文化特色、游客需求和技术条件，完成从角色定位到运营策略的完整设计方案。

• 第一步：景区调研——收集景区文化背景、游客画像、现有导览/服务方式和痛点
• 第二步：角色定位——确定NPC类型（导游型/历史人物型/教育型等）和核心功能
• 第三步：人格设计——运用五维度模型量化人格参数，完成六步流程
• 第四步：对话脚本——编写不少于10组代表性对话（含正常、异常、边界场景）
• 第五步：技术方案——简述推荐的技术栈和部署方式
• 第六步：运营计划——制定上线后的内容更新与质量监控策略

• NPC角色卡（含基本信息、人格维度评分、背景故事、知识范围、语言风格规范、情感反应矩阵、禁忌话题清单）
• 10组对话脚本（含游客提问→NPC应答→情感标注）
• 技术方案简述（1-2页）
• 运营计划（含内容更新节奏、核心指标、应急预案）

模拟"安顺云峰屯堡老兵"案例，为一个文旅场景构建RAG知识库，测试有RAG与无RAG条件下的NPC对话准确性差异。

教材第4章详述了LLM"幻觉"问题及其危害。本实训要求学生为选定的文旅场景（可以是实训一的景区）构建一个小型RAG知识库，并对比验证RAG在抑制幻觉、提升回答准确性方面的作用。

• 第一步：知识素材收集——整理景区相关的历史、文化、地理、民俗等文本资料
• 第二步：文本预处理与切片——将长文本分割为适合向量化的段落
• 第三步：向量化与存储——使用开源Embedding模型生成向量，存入向量数据库
• 第四步：查询测试——准备20个测试问题，分别用纯LLM和RAG+LLM两种模式回答
• 第五步：对比分析——从准确性、完整性、文化真实性三个维度评估两种模式

• 知识库构建报告（数据来源、预处理方法、技术选型）
• 20组对比测试结果表（问题、纯LLM回答、RAG+LLM回答、人工评分）
• 对比分析报告（含准确率统计、典型错误分析、改进建议）

运用场所叙事和游戏化机制，为指定景区设计一套完整的沉浸式叙事体验方案。

参考镇远古镇"镖师老陈"的成功案例，选择贵州一个具有丰富历史文化资源的景区（如青岩古镇、云峰屯堡、肇兴侗寨等），设计一套包含NPC角色体系、任务流程、游戏化元素和AR/空间交互的沉浸式叙事方案。

• 第一步：景区叙事资源挖掘——调研景区历史事件、人物故事、民俗传说
• 第二步：叙事路径设计——设计线性/非线性/涌现叙事相结合的故事线
• 第三步：NPC角色体系——设计2-4个协同NPC的角色卡与互动关系
• 第四步：游戏化机制——设计任务系统、成就系统和奖励机制
• 第五步：空间交互——标注AR触发点、场所叙事锚点和空间叙事流线

• 叙事设计文档（含故事大纲、分支逻辑、情感弧线图）
• NPC角色体系图（角色关系、对话交叉点、协同机制）
• 游戏化机制设计文档（任务列表、成就系统、奖励方案）
• 景区叙事流线地图（标注场所叙事点位和空间动线）

整合前三个实训项目的成果，使用低代码/开源工具搭建一个可交互的AI文旅NPC原型，并进行课堂演示。

本实训为综合实战项目，学生需要在之前设计的基础上，使用可用的工具平台（如Coze、Dify、LangChain等低代码/开源框架），将NPC方案落地为可实际对话的原型系统。原型需体现NICE模型的四个维度：叙事人格、智能交互、对话连续性、具身体验（可用简单UI替代）。

• 第一步：平台选型——根据项目需求选择合适的低代码/开源工具
• 第二步：系统提示词配置——将角色人格转化为系统提示词工程
• 第三步：知识库集成——将实训二的RAG知识库接入对话流程
• 第四步：对话连续性——实现多轮对话上下文管理和记忆机制
• 第五步：界面搭建——构建简单的用户交互界面（含数字人形象或角色头像）
• 第六步：测试与迭代——内部测试+邀请同学测试，根据反馈优化

• 可运行的原型系统（现场演示）
• 技术文档（架构图、技术选型说明、API调用逻辑）
• 测试报告（含Bug列表、用户反馈、改进计划）
• 项目展示PPT（10分钟演示+5分钟问答）