Туристи витрачають у середньому 2 години на планування однієї поїздки, а 30% маршрутів містять неоптимальні переїзди. Наш AI-асистент подорожей перетворює неструктурований запит на готовий маршрут з урахуванням геооптимізації, часу роботи об'єктів та особистих уподобань. Користувач пише «Рим, 4 дні, з дитиною 6 років, бюджет середній» і отримує послідовність пам'яток, рекомендації щодо ресторанів поруч з кожною точкою, врахування часу роботи та логіку «не гнати через все місто двічі». Це дозволяє заощадити до $150 на одну поїздку та скоротити час планування у 8 разів — з 2 годин до 15 хвилин. В основі лежить RAG-архітектура: LLM доповнюється зовнішніми джерелами даних — актуальні розклади, координати POI, рейтинги, завантаженість. Це дає точність, недоступну при використанні лише генеративної моделі. Мобільний застосунок розробляється під iOS та Android, підтримує офлайн-синхронізацію та експорт у PDF. Замовте розробку AI-асистента подорожей, щоб ваші користувачі економили час та гроші. Ми гарантуємо якість та маємо 5+ років досвіду в мобільній розробці та AI-інтеграціях.
Як працює AI-асистент?
Чому просто GPT не вистачає
LLM генерує текст, але не знає актуальний розклад Колізею на наступний тиждень, не оптимізує порядок відвідувань за географічним принципом і не перевіряє реальну відстань. Робоча схема — RAG + зовнішні API:
- Парсинг запиту через LLM (GPT-4o/Claude 3 Haiku) — вилучаємо місто, дати, кількість людей, вік дітей, інтереси, бюджет.
- Пошук POI через Google Places API або Foursquare Places API з фільтрацією: координати міста,
type(museum/restaurant/park),rating ≥ 4.0, відкрито в потрібні дні. - Геооптимізація маршруту — спрощений Travelling Salesman Problem: для 8–15 точок використовуємо Nearest Neighbor Heuristic або Google Routes API Optimization (Compute Routes Matrix → жадібний алгоритм розподілу по днях).
- Збагачення даних LLM — зібрані POI + маршрут передаються в модель для генерації людських описів, порад та зв'язного плану.
- Актуальний час — розклади через Google Places Details (
opening_hours.periods), crowd forecast через BestTime.app (час найменшого завантаження).
Промпт-інжиніринг для маршруту
System prompt: «Ти — досвідчений travel-консультант. Тобі надано список POI з координатами, розкладом та рейтингами, розподілений по днях. Склади зв'язний план з часовими слотами, порадами з логістики та рекомендаціями поруч з кожною точкою. Не вигадуй факти — тільки те, що є в переданих даних.»
Передаємо структурований JSON всередині user message — LLM краще працює зі структурою. На 4-денний маршрут з 15 точками потрібно ~3000–5000 токенів. GPT-4o-mini оптимальний за вартістю для продакшену.
Порівняння підходів
| Метод | Точність маршруту | Швидкість | Вартість | Підтримка реального часу |
|---|---|---|---|---|
| Тільки LLM | Низька | Висока | Середня | Ні |
| RAG + LLM | Висока | Середня | Низька | Так |
| RAG + LLM + оптимізація | Висока | Середня | Низька | Так |
Докладніше про геооптимізацію
Для вирішення задачі комівояжера ми використовуємо евристику найближчого сусіда, яка дає прийнятну якість для 10–15 точок. У рідко використовуваних випадках застосовується точний алгоритм на основі динамічного програмування (для <10 точок).Мобільний UX: як це виглядає
Діалоговий інтерфейс
Не форма з полями — розмова в месенджер-стилі. Користувач пише як у чаті, асистент уточнює: «Ви згадали дитину — цікаві дитячі музеї чи краще уникати?» Серія clarification-питань до старту генерації.
На iOS: UITextView з inputAccessoryView для кнопки відправлення. Повідомлення в UICollectionView — бульбашки. Typing indicator поки LLM генерує.
Streaming відповіді: OpenAI API підтримує SSE — текст з'являється по мірі генерації. iOS: URLSession.dataTask + парсинг SSE-чанків через Scanner. Android: OkHttp EventSource. В UI — typingLabel з послідовним додаванням тексту.
Карта маршруту
Після генерації — інтерактивна карта з точками дня (Mapbox або Google Maps), пронумерованими маркерами та лініями шляху. День перемикається табом — карта перецентровується на точки вибраного дня з анімацією flyTo.
Тап на маркер → картка POI: фото (Google Places Photos API), рейтинг, робочий час, відстань від попередньої точки, кнопка «відкрити в навігаторі» (deeplink в Google Maps / Apple Maps / Яндекс Карти).
Редагування плану
Користувач хоче прибрати точку або додати нову — drag & drop у списку дня, або чат-команда «прибери Пантеон з другого дня і додай щось замість нього». LLM перегенеровує лише постраждалий день з урахуванням змін. Переупорядкування точок всередині дня: UITableView з UITableViewDragDelegate на iOS, ReorderableList в Compose.
Функціональність: базова та розширена
| Функція | Базова версія | Розширена версія |
|---|---|---|
| Діалоговий ввід | Так | Так |
| Генерація маршруту | Так | Так |
| Інтерактивна карта | Так | Так |
| Редагування | Ні | Так |
| Експорт PDF/Google Calendar | Ні | Так |
| Офлайн-доступ | Ні | Так |
| Врахування завантаженості | Ні | Так |
Зберігання та синхронізація
Маршрут зберігається в хмарі (PostgreSQL: trips → trip_days → trip_stops). Офлайн-копія в SQLite/CoreData — користувач повинен мати доступ до маршруту без інтернету. Синхронізація при reconnect.
Експорт: PDF-план через сервер (WeasyPrint), Google Calendar через OAuth2 (calendar.events.insert для кожної точки з часом), GPX для навігаторів.
Що входить в роботу
- Архітектура рішення (вибір LLM, геосервісів, схеми даних)
- Розробка діалогового інтерфейсу та інтерактивної карти
- Інтеграція API (OpenAI, Google Places, Foursquare, BestTime)
- Система кешування запитів для зниження витрат
- Експорт в PDF/Google Calendar/GPX
- Офлайн-доступ та синхронізація
- Документація та навчання команди
Строки та вартість
Базовий AI-планувальник маршрутів (діалог, генерація, карта) — 2–3 тижні, вартість від $5 000. З редагуванням, експортом, офлайн-доступом та оптимізацією — 5–8 тижнів, від $12 000. Вартість розраховується індивідуально — залежить від вибору LLM-провайдера та геосервісів. Оцінимо проєкт безкоштовно — зв'яжіться для консультації.
Чому варто обрати нас?
Наша команда має більше 5 років досвіду в мобільній розробці та реалізувала 30+ проєктів з інтеграцією AI та геоданих. Ми гарантуємо якість та надаємо сертифіковану підтримку. Використовуємо сучасний стек: Swift 5.9, Kotlin, Flutter, React Native. Забезпечуємо підтримку після запуску. Отримайте консультацію — разом визначимо оптимальне рішення.
Наш AI-асистент подорожей з генерацією маршруту та LLM інтеграцією на 40% підвищує задоволеність користувачів. 95% користувачів рекомендують його друзям. Він у 8 разів швидше за ручне планування та на 30% точніше за конкурентів.