บริการค้นหาเทศกาล/อีเวนต์ทั่วประเทศด้วย AI
(travelgen.kr)สวัสดีครับ!
หลังจากเริ่มสนใจการพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM และบริการ RAG ผมเลยอยากมาแชร์บริการที่ลองพัฒนาด้วยตัวเองครับ
เดิมทีเริ่มต้นจากแนวคิดที่อยากให้ AI แนะนำสถานที่ท่องเที่ยวใกล้ตัวตามความชอบของผม
แต่ด้วยข้อจำกัดด้านข้อมูลและต้นทุน จึงได้ลองสร้างบริการที่สามารถค้นหาข้อมูลเทศกาล/อีเวนต์ในแต่ละพื้นที่แบบง่าย ๆ ขึ้นมาครับ
ตอนนี้กำลังเตรียมฟีเจอร์แนะนำและให้คอนเทนต์แบบเฉพาะบุคคลผ่านการล็อกอินอยู่ครับ
เพื่อเปิดตัวทั้งบนแพลตฟอร์มเว็บและแอป จึงพัฒนาด้วย Flutter
ส่วน RAG ใช้พื้นฐานจากการค้นหาเวกเตอร์ของ Neo4j + การค้นหาด้วยการสร้างคิวรีโดย LLM
ข้อมูลพื้นฐานของเทศกาล/อีเวนต์ได้รับจาก TourAPI ขององค์การส่งเสริมการท่องเที่ยวเกาหลี
และเอกสารที่ AI ใช้อ้างอิงในการสร้างคำตอบอิงจากการค้นหาบนเว็บ (ไม่ใช่แบบเรียลไทม์)
หากมีข้อเสนอแนะเรื่องการใช้งานหรือฟังก์ชัน RAG ด้านต่าง ๆ จะขอบคุณมากครับ!
ฟีเจอร์
- ค้นหาข้อมูลเทศกาล/อีเวนต์ที่กำลังจัดขึ้นทั่วประเทศ
- สำรวจเทศกาล/อีเวนต์บนแผนที่ด้วยฟีเจอร์ AI map exploration
- สอบถามข้อมูลโดยรวมเกี่ยวกับเทศกาล/อีเวนต์ผ่านฟีเจอร์แชต AI
ลิงก์บริการ
- ลิงก์หน้าเว็บ: https://travelgen.kr
- แอป iOS: https://apps.apple.com/kr/app/…
18 ความคิดเห็น
ฟีเจอร์แชต AI มีประโยชน์ดีนะ!
ขอบคุณครับ!
พอจะช่วยอธิบายได้ไหมว่า llm query ที่กล่าวถึงนั้นให้ความสามารถอะไรบ้าง?
ผมลองเข้าไปดูเว็บไซต์แล้ว แต่รู้สึกว่าเป็นการค้นหาบนแผนที่แบบทั่วไป เนื่องจากเป็นเรื่องที่ผมสนใจ ถ้าเป็นไปได้อยากทราบว่าเทคโนโลยีนี้สร้างประโยชน์ได้อย่างไร
ผมพยายามใช้ประโยชน์จากข้อดีของ GraphRAG ได้อย่างง่ายดายด้วย
text2cypher(การสำรวจความสัมพันธ์ที่หลากหลายระหว่างโหนด) แต่ในการพัฒนาใช้งานของผมยังมีปัญหาเรื่องความสม่ำเสมอของการสร้างโดย LLM และสคีมาก็เรียบง่ายเกินไป จึงดูเหมือนว่ายังไม่ได้ให้ข้อได้เปรียบด้านฟังก์ชันอย่างชัดเจนนัก หลายครั้งการค้นหาเวกเตอร์จากข้อความแบบธรรมดากลับให้ผลลัพธ์ดีกว่าด้วยซ้ำตอนนี้กำลังพัฒนาให้รองรับคำถามต่อไปนี้ได้แม่นยำยิ่งขึ้น
ฟังก์ชันเหล่านี้น่าจะเป็นไปได้เพราะ LLM มีความยืดหยุ่นในการสร้าง db query อัตโนมัติโดยอิงจากสคีมา
ดีมากเลย 5555
ขอบคุณครับ!
ใช้รีซอร์สอะไรกับ RAG บ้าง?
อ้างอิงจากข้อมูลคำอธิบายที่ให้ผ่าน Public API และเอกสารบนเว็บของเว็บไซต์ทางการ
ว้าว อันนี้ดีนะ?
ขอบคุณสำหรับความคิดเห็น!
ดีเลย
ขอบคุณครับ!
บริการนี้ดูเหมือนรัฐบาลจะชอบมากเลยครับ/ค่ะ โดยเฉพาะองค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น น่าจะอยากได้กันมาก...!
ขอบคุณสำหรับคำพูดดี ๆ ครับ!
ดีมากเลยนะครับ?
ขอบคุณที่มองในแง่ดีครับ!
ถ้าพัฒนาขึ้นเรื่อย ๆ ก็น่าจะมีประโยชน์มากจริง ๆ
ขอบคุณครับ~!