Розроблення та донавчання ШІ-агента для роботи з туристичним бізнесом
Автор: Кичук Ольга Олегівна
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні технології проектування
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Кичук О.О., Юрчак І.Ю. (керівник). Розроблення та дослідження ШІ-агента для роботи з туристичним бізнесом. Магістерська кваліфікаційна робота – Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2025. Розширена анотація. Магістерська кваліфікаційна робота присвячена розробленню та дослідженню інтелектуального агента для автоматизації взаємодії користувача з туристичними продуктами та веб-ресурсами туристичних компаній. Об’єкт дослідження – процеси автоматизації взаємодії з туристичними веб-ресурсами для надання користувачам інформації про тури, календарі поїздок, ціни та інші туристичні сервіси. Предмет дослідження – методи побудови, донавчання та інтеграції ШІ-агентів, що здатні працювати з веб-даними туристичного бізнесу та формувати коректні, структуровані відповіді відповідно до запитів користувачів. Мета дослідження – розроблення, реалізація та аналіз ефективності інтелектуального агента, здатного автоматизовано отримувати, обробляти та структурувати туристичні дані з веб-джерел, а також забезпечувати користувачу зручну взаємодію із системою через простий веб-інтерфейс. Наукова новизна одержаних результатів полягає у запропонованому авторському підході до поєднання методів промпт-інжинірингу, контекстного донавчання та оновлюваної інтеграції з веб-даними через n8n для отримання достовірної інформації в реальному часі. У роботі сформовано узагальнену схему комбінованого підходу до навчання моделі, який забезпечує підвищення релевантності відповідей агента у сфері туристичного бізнесу. У роботі проаналізовано особливості туристичної галузі та вимоги до систем, що надають користувачам інформацію про тури. Розглянуто типові проблеми універсальних ВММ у таких задачах, зокрема схильність до галюцинацій, нечіткість фактології та нестабільність відповідей під час роботи з динамічними веб-даними. Досліджено можливості використання n8n для отримання, очищення та структурування HTML-даних туристичних сайтів, а також різні способи їх передачі у ВММ — поелементний розбір, поділ блоків, промпт-шаблони та контекстні інструкції. Показано, що поєднання цих підходів підвищує точність витягнення даних про тури та зменшує кількість помилок у відповідях моделі. У межах роботи реалізовано інтерактивний веб-інтерфейс агента у форматі HTML-чату, що забезпечує зручну взаємодію користувача з системою. Впроваджено механізм обробки повідомлень, індикацію друку, структурування відповідей та обробку помилок підключення. Окрему увагу приділено поведінковим аспектам агента — інформативності, узгодженості стилю та підвищенню детермінованості відповідей. У цілому, робота демонструє можливість створення ефективного ШІ-агента для туристичного бізнесу на основі сучасних мовних моделей, інструментів інтеграції та авторських методів донавчання. Отримані результати можуть слугувати основою для подальшої автоматизації туристичних сервісів та впровадження інтелектуальних рекомендаційних систем у галузі. Загальний обсяг роботи: 126 сторінок, з них 3 додатки обсягом 6 сторінок, 11 рисунків, 7 таблиць, 4 формули, 6 рамок. Ключові слова – штучний інтелект, туристичний бізнес, ШІ-агент, ВММ, донавчання моделі, n8n, HTML-парсинг, промпт-інжиніринг, автоматизація туристичних сервісів. Перелік використаних літературних джерел Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (3d ed., 2021) [Електронне джерело] – Режим доступу до ресурсу: https://people.engr.tamu.edu/guni/csce625/slides/AI.pdf (Дата звернення: 02.10.2025) Siqi Wang, Qingjin Wang, Qian Cui, Tian Lan. Artificial Intelligence in Tourism: A Systematic Literature Review and Future Research Agenda (2025) [Електронне джерело] – Режим доступу до ресурсу: https://www.mdpi.com/2071-1050/17/20/9080 (Дата звернення: 08.10.2025)