CASES
项目案例
大模型增强 POI 推荐理由生成
背景与问题
用户在出行前决策时需要了解目的地信息，但地图中 POI 展示仅为"XXX篇笔记"的数量形式，缺乏内容表达，点击吸引力弱。
解决思路
1
拆解 3 类信息来源，判断 POI 相关用户内容最适合提炼推荐理由
→
2
对比多方案后，基于 LLM 个性化与质量可控优势，设计 workflow
→
3
输入筛选 → 亮点提炼 → 兜底生成，推动内容价值表达上线
评测与迭代
评测 Rubric 设计
基础可用性
一票否决
+
内容质量
0–3 分阶梯
+
语言风格
0–3 分阶梯
构建 50+ 多场景评测集，归因至输入筛选 / Prompt / 展示规则三类链路
AI 生成的个性化 POI 推荐理由
+5pp
灰度 CTR 提升
22%→6%
bad case 率下降
48%→61%
高质量内容占比
+8pp
内容驱动召回 CTR
+16pp
动态召回范围 CTR
海外骑手端基础能力建设
配送流程安全体验
定位抢单场景频繁看屏安全痛点，设计倒计时缓冲与差异化提示机制，平衡效率与安全。
骑手安全评分预估 +20%
多国规则配置化
抽象证件准入通用能力，拆解为可配置模板，支持新市场快速上线，降低重复开发成本。
支持 4-5 个国家扩张
状态治理与触达闭环
打通"识别-触达-更新"全链路，协同业务对齐状态定义与处理规则，降低合规罚款风险。
覆盖亿级合规风险
运力增长链路搭建
从 0 到 1 搭建线上招募入口，打通"线索→注册"承接链路，补充关键埋点支持数据驱动优化。
支撑千人规模运力增长