Створення чат-боту для планування подорожей

Abstract

Актуальність роботи зумовлена стрімким розвитком цифрових технологій у туристичній сфері, зростанням попиту на персоналізовані сервіси для планування подорожей та необхідністю інтеграції різних джерел інформації у єдину платформу. В роботі досліджено особливості створення інтелектуального Telegram-бота для допомоги мандрівникам, який забезпечує оперативний доступ до інформації про локації, погоду, визначні місця та інші сервіси для подорожей. Об’єктом роботи є процеси планування подорожей, тобто сукупність дій і рішень, які приймає людина під час підготовки до поїздки. Це охоплює вибір напрямку, визначення маршруту, врахування погодних умов, підбір локацій для відвідування та організацію логістики, що в цілому формує ефективний та комфортний план майбутньої подорожі. Предметом роботи є програмні засоби й технології, які використовуються для розробки чат-ботів, здатних допомагати користувачам у плануванні подорожей. Він охоплює інструменти, програмні рішення та методи, за допомогою яких створюються функції для автоматизації пошуку інформації, інтеграції з сервісами погоди, картографії та рекомендацій, а також забезпечення зручної взаємодії мандрівника з ботом. Метою роботи є розробка ефективного, масштабованого і безпечного Telegram-бота для мандрівників із використанням стеку Python, Aiogram, MongoDB, інтеграцією погодних та картографічних сервісів, а також впровадженням рекомендаційних модулів. У результаті проведеної роботи проаналізовано сучасні тревел-застосунки та їх функціональність, порівняно ключові картографічні та погодні API, обґрунтовано вибір MongoDB для зберігання користувацьких даних. Реалізовано архітектуру Telegram-бота, описано ключові функціональні модулі: навігацію, рекомендації цікавих місць, прогнозування погоди, збереження історії запитів та вподобань користувача. Також визначено перспективи розвитку системи: розширення бази знань, інтеграція аналітики та використання елементів штучного інтелекту для глибшої персоналізації. The relevance of this research is determined by the rapid development of digital technologies in the tourism industry, the increasing demand for personalized travel services, and the need to integrate diverse information sources into a single platform. This thesis explores the development of an intelligent Telegram bot designed to assist travelers by providing real-time access to location information, weather forecasts, points of interest, and other essential travel services. The object of this work is the processes of travel planning, meaning the set of actions and decisions a person makes while preparing for a trip. This includes choosing a destination, determining the route, taking weather conditions into account, selecting places to visit, and organizing logistics, all of which together form an effective and comfortable travel plan. The subject of this work is the software tools and technologies used to develop chatbots that assist users in travel planning. It covers the tools, software solutions, and methods employed to create functions for automating information search, integrating weather and mapping services, providing recommendations, and ensuring convenient interaction between the traveler and the bot. The main goal of the thesis is to develop an efficient, scalable, and secure Telegram bot for travelers using Python, Aiogram, MongoDB, as well as integration with mapping and weather APIs, and the implementation of recommendation modules. As a result of the research, current travel applications and their functionality were analyzed, key mapping and weather APIs were compared, and the choice of MongoDB for user data storage was substantiated. The Telegram bot’s architecture was implemented, and the main functional modules were described: navigation, attraction recommendations, weather forecasting, and storage of user preferences and query history. Prospects for further development were outlined, including expanding the knowledge base, integrating analytics, and using artificial intelligence elements for deeper personalization.