Serviço de busca com IA para festivais/eventos em todo o país

Olá!
Como passei a me interessar por desenvolvimento de aplicações com LLM e serviços de RAG, gostaria de compartilhar um serviço que desenvolvi sozinho.

A ideia começou com o objetivo de receber da IA recomendações de pontos turísticos próximos de mim de acordo com o meu gosto,
mas, devido às limitações de dados e custo, acabei criando um serviço para simplesmente buscar informações sobre festivais/eventos regionais.

Estou preparando recursos de recomendação personalizada e oferta de conteúdo com base em login.

Implementei com Flutter com a intenção de lançar nas plataformas web e app,
e o RAG é baseado em busca vetorial do Neo4j + busca com geração de consultas por LLM.

Os dados básicos dos festivais/eventos são fornecidos pela TourAPI da Organização de Turismo da Coreia,
e os documentos que a IA usa como referência para gerar respostas são baseados em busca na web (não em tempo real).

Ficarei muito grato por qualquer feedback sobre usabilidade, recursos de RAG e outros pontos!

Recursos

• Busca de informações sobre festivais/eventos em andamento em todo o país
• Exploração de festivais/eventos no mapa usando o recurso de navegação por mapa com IA
• Consulta sobre informações gerais de festivais/eventos usando o recurso de conversa com IA

Links do serviço

• Link da página web: https://travelgen.kr
• App para iOS: https://apps.apple.com/kr/app/…

[sukosmos]

O recurso de conversa com IA é útil!

[jacde]

Obrigado!

[javafactory]

Você poderia explicar quais funcionalidades a consulta com LLM que você mencionou oferece?

Entrei no site, mas tive a impressão de uma busca comum em mapa. Tenho interesse nessa área e, se possível, gostaria de entender como a tecnologia oferece utilidade.

[jacde]

Tentei aproveitar facilmente as vantagens do GraphRAG com text2cypher (explorar diversas relações entre nós), mas na minha implementação ainda há problemas de consistência na geração pelo LLM e, como o esquema é simples, parece que isso ainda não trouxe grandes vantagens funcionais. Em muitos casos, a busca vetorial por texto simples chegou a apresentar resultados melhores.

Estou implementando melhorias para lidar com mais precisão com as seguintes consultas.

1. Consultas de usuários que exigem vários filtros (casos em que se pede informação que satisfaça simultaneamente várias condições, como dentro de um período específico, sobre um tema específico, em um local específico etc.)
2. Busca por nós gerados internamente que não aparecem no texto do documento (ou seja, não são buscáveis por busca vetorial), como por exemplo o tema de um evento
3. Busca de informações com relações complexas

Acredito que essas funcionalidades sejam possíveis graças à flexibilidade de o LLM gerar automaticamente consultas ao banco de dados com base no esquema.

[aer0700]

Muito bom mesmo kkkkk

[jacde]

Obrigado!

[skhan]

Quais recursos foram usados no RAG?

[jacde]

Baseia-se nas informações descritivas fornecidas por APIs públicas e em documentos da web dos sites oficiais.

[huiya]

Uau, isso é muito bom, hein?

[jacde]

Obrigado pela opinião!

[thkimdev]

Que bom

[jacde]

Obrigado!

[tsboard]

Acho que este serviço vai agradar bastante ao governo. Especialmente os governos locais vão querer muito isso...!

[jacde]

Muito obrigado pelas palavras gentis!

[maneuling]

Muito bom, não é?

[jacde]

Agradeço por ver com bons olhos!

[mhj5730]

Se continuar evoluindo, acho que vai ficar realmente útil.

[jacde]

Obrigado~!