ИИ-помощник туриста

Веб-сервис, который создает персональные пешеходные маршруты, понимая свободную речь пользователя. Наш AI-гид анализирует ваши желания, текущее местоположение и время, чтобы построить уникальную прогулку, которая подходит именно вам. Сервис доступен здесь: https://gorkycode.nikidze.ru/.

Дополнительное описание доступно тут.

Понимание контекста

В отличие от конкурентов, которые просто ищут по тегам, наш сервис понимает логику и последовательность запроса. Мы не просто находим "музей" и "кофе", мы строим маршрут так, как этого хотел пользователь.

Как система обработает внешне похожие запросы:

Запрос пользователя	Интерпретация AI и результат
«Хочу сходить в музей и попить кофе»	Найдет музей и кофейню рядом. Порядок не важен.
«Хочу попить кофе, потом в музей»	Построит маршрут сначала в кофейню, а уже потом в музей.
«Хочу походить по музеям, потом зайти за кофе»	Включит в маршрут несколько музеев, а кофейня будет финальной точкой.
«Хочу в музей или попить кофе, потом на канатку»	Выберет одно из двух (музей или кафе), а затем обязательно добавит канатную дорогу.

Эта способность понимать нюансы делает наш сервис по-настоящему персональным и умным.

Основные возможности

Пошаговый интерфейс — Удобный опрос в несколько шагов, который не перегружает пользователя и позволяет легко вернуться для корректировки.
Диалоговый режим — Если данных не хватает, система задаст уточняющие вопросы, пока не получит всю необходимую информацию.
Умная маршрутизация — Алгоритм учитывает время на дорогу пешком и посещение локаций, отсекая нерелевантные точки.
Гибкий анализ запроса — AI (Gemini 2.5 Flash) извлекает теги, время и адрес, даже если они указаны неточно (например, «свободен до 6 вечера» или адрес с опечаткой).
Микросервисная архитектура — Проект разбит на независимые Docker-контейнеры, что обеспечивает надежность и масштабируемость.

Как это работает: от запроса до маршрута

Сбор данных (UI + AI) Пользователь в свободной форме отвечает на вопросы о своих предпочтениях, времени и местоположении. Данные отправляются в основной сервис input_to_route.
Анализ и структурирование (AI: Gemini 2.5 Flash) С помощью модели Gemini 2.5 Flash через OpenRouter API текстовый запрос преобразуется в структурированные данные:
```
{
  "tags": [["Музей"], ["Кофейня"]],
  "user_location": "улица Ошарская, дом 14",
  "time": 180
}
```
На этом же этапе нормализуется адрес пользователя с помощью отдельного сервиса на базе libpostal.
Поиск кандидатов (База данных) Сервис находит в базе данных все объекты, соответствующие извлеченным тегам.
Построение маршрута (OSRM)
- Координаты пользователя и найденных точек передаются в navigation-engine (кастомная сборка OSRM с картой Нижнего Новгорода).
- Алгоритм отсекает слишком удаленные точки.
- Строится матрица временных затрат на перемещение между оставшимися точками.
- На основе матрицы и логики тегов ("и", "или", "потом") генерируется список подходящих по времени маршрутов.
- Из списка выбирается один (на данный момент — случайный).
Генерация описания (AI) На основе выбранных точек маршрута Gemini 2.5 Flash генерирует красивое и связное текстовое описание прогулки для пользователя.

Архитектура и технологии

Проект построен на основе микросервисной архитектуры и развернут в Docker-контейнерах на платформе dockhost. Такой подход обеспечивает изоляцию компонентов и простоту масштабирования.

Компонент	Технологии	Роль
web-ui	Vue 3, JavaScript	Пользовательский интерфейс: пошаговый опрос и отображение результата.
input_to_route	FastAPI (Python)	Мозг системы. Оркестрирует весь процесс: общается с UI, AI, базой данных и другими сервисами.
engine-wrapper	FastAPI (Python)	Упрощенная обертка над движком OSRM для удобства взаимодействия.
navigation-engine	OSRM Backend (C++)	Высокопроизводительный движок для построения пешеходных маршрутов.
libpostal-service	libpostal, REST API	Сервис для нормализации и парсинга географических адресов. Вынесен в отдельный контейнер из-за большого веса библиотеки.
AI-провайдер	OpenRouter API (Gemini 2.5 Flash)	Предоставляет доступ к LLM для анализа запросов и генерации текста.
Платформа	Dockhost	Облачная платформа для хостинга Docker-контейнеров.

Почему наш стек эффективен

FastAPI — Идеально подходит для создания асинхронных API, которые связывают разные сервисы. Быстрый, современный и легок в освоении.
Vue 3 — Реактивный фреймворк, который позволяет создавать динамичные и отзывчивые пользовательские интерфейсы, как наш пошаговый опросник.
OSRM — Один из самых быстрых open-source движков для маршрутизации. Использование кастомной сборки только для Нижнего Новгорода делает его еще более производительным.
Gemini 2.5 Flash через OpenRouter — Экономически эффективное решение. Модель обеспечивает высокую скорость, отличное качество понимания русского языка и следование сложным инструкциям, что является ядром нашего проекта.
Микросервисы на Docker — Стандарт индустрии. Позволяет независимо разрабатывать, обновлять и масштабировать части приложения. libpostal в отдельном контейнере — классический пример правильного применения этого подхода.

9.2 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape