Servicio de búsqueda con IA de festivales/eventos en todo el país

¡Hola!
Quería compartir un servicio que desarrollé por mi cuenta después de interesarme en el desarrollo de aplicaciones con LLM y en el desarrollo de servicios RAG.

Empezó con la idea de pedirle a una IA que me recomendara lugares turísticos cercanos según mis gustos,
pero por limitaciones de datos y costos terminé creando un servicio para buscar de forma simple información sobre festivales/eventos regionales.

Estoy preparando funciones de recomendación y provisión de contenido basadas en personalización mediante inicio de sesión.

Lo implementé en Flutter con la intención de lanzar plataformas web y app,
y el RAG se basa en la búsqueda vectorial de Neo4j + búsqueda con generación de consultas por LLM.

Los datos básicos de festivales/eventos se obtienen de TourAPI de la Organización de Turismo de Corea,
y los documentos que la IA usa como referencia al generar respuestas se basan en búsquedas web (no en tiempo real).

¡Les agradecería mucho cualquier feedback sobre usabilidad, funciones RAG y demás!

Funciones

• Búsqueda de información de festivales/eventos que se celebran en todo el país
• Exploración de festivales/eventos en el mapa usando la función de navegación con IA
• Consultas sobre información general de festivales/eventos mediante la función de chat con IA

Enlaces del servicio

• Enlace de la página web: https://travelgen.kr
• App de iOS: https://apps.apple.com/kr/app/…

[sukosmos]

¡La función de chat con IA es útil!

[jacde]

¡Gracias!

[javafactory]

¿Podrían contarme qué funciones ofrece la consulta con llm que mencionaron?

Entré al sitio, pero me dio la impresión de ser una búsqueda en mapa bastante común. Es un tema que me interesa, así que, si es posible, me gustaría entender cómo la tecnología aporta utilidad.

[jacde]

Intenté aprovechar fácilmente las ventajas de GraphRAG con text2cypher (explorar diversas relaciones entre nodos), pero en mi implementación parece que todavía no aporta grandes ventajas funcionales porque hay problemas de consistencia en la generación del LLM y el esquema es simple. En muchos casos, una búsqueda vectorial de texto simple incluso daba mejores resultados.

Estoy implementándolo para que pueda manejar con mayor precisión las siguientes consultas.

1. Consultas de usuarios que requieren varios filtros (cuando se necesita información que cumpla simultáneamente varias condiciones, como dentro de un período específico, sobre un tema específico, en un lugar específico, etc.)
2. Búsqueda sobre nodos generados internamente que no están en el texto del documento (por lo que no es posible con búsqueda vectorial), por ejemplo, el tema de un evento
3. Búsqueda de información con relaciones complejas

Parece que estas funciones son posibles gracias a la flexibilidad con la que el LLM genera automáticamente consultas a la base de datos basándose en el esquema.

[aer0700]

Está buenísimo jajaja

[jacde]

¡Gracias!

[skhan]

¿Qué recursos usaron para RAG?

[jacde]

Se basa en la información descriptiva proporcionada por la API pública y en los documentos web del sitio oficial.

[huiya]

Vaya, ¿esto está buenísimo, no?

[jacde]

¡Gracias por tu opinión!

[thkimdev]

Está bien.

[jacde]

¡Gracias!

[tsboard]

Creo que a este servicio le va a encantar mucho al gobierno. ¡Sobre todo, parece algo que los gobiernos locales van a querer mucho...!

[jacde]

¡Gracias por tus amables palabras!

[maneuling]

¿Está muy bueno, no?

[jacde]

¡Gracias por verlo con buenos ojos!

[mhj5730]

Si sigue mejorando, de verdad parece que será muy útil.

[jacde]

¡Gracias~!