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Autores
Resumo(s)
O setor do turismo tem demonstrado uma recuperação vigorosa no período pós-pandemia, contudo, o planeamento de viagens permanece uma tarefa complexa e frequentemente fragmentada devido à dispersão de informação e à predominância de sugestões genéricas que não atendem às especifiocidades do utilizador. A presente disserrtação aborda o desenvolvimento da Travel Buddy, uma aplicação web centralizada e inovadora, concebida para simplificar, auxiliar e personalizar todo o processo de planeamento de viagens. A solução foi desenvolvida seguindo uma arquitetura de microsserviços, promovendo a escalabilidade e a modularidade, com uma clara separação entre o frontend, implementado em Next.js, e o backend, desenvolvido em Spring Boot utilizando o MongoDB para a persistência de dados. A aplicação integra funcionalidades essenciais de gestão, permitinmdo aos utilizadores organizar itinerários, alojamentos e controlar o orçamento da viagem numa única plataforma. O elemento diferenciador da Tavel Buddy reside no seu assistente inteligente, que integra o modelo GPT-4o mini da OpenAI para gerar recomendações personalizadas de atividades, tendo em consideração os interesees do utilizador, a meteorologia e as restrições orçamentais. A valiadação da solução foi realizada através de uma metodologia de testes abrangente,incluindo testes unitários, funcionais e de desempenho. Os resultados obtidos demonstraram a robustez técnica da aplicação, destacando-se a obtenção de pontuações superiores a noventa nos parâmetros de desempenho, acessibilidade e SEO da ferramenta Google Lighthouse. A Travel Buddy posiciona-se assim como uma ferramenta capaz de responder eficazmente aos desafios dos viajantes modernos, oferecendo uma experiência de planeamento integrada, intuitiva e suportada por tecnologias recentes.
Abstract: The tourism sector has showned a vigorous recovery in the post-pandemic period; however, trip planning remains a complex and often fragmented task due to the dispersion of information and the prevalence of generic suggestions that do not meet the user specifics. This dissertation proposes the development of Travel Buddy, a centralized and innovative web application designed to simplify, assist, and personalize the entire trip planning process. The solution was developed following a microservices architecture, promoting scalability and modularity, with a clear separation between the frontend, implemented in Next.js, and the backend, developed in Spring Boot, using MongoDB for data persistence. The application integrates essential management functionalities, allowing users to organize itineraries, accommodations, and control the trip budget on a single platform. The differentiating element of Travel Buddy lies in its intelligent assistant, which integrates OpenAI's GPT-4o mini model to generate personalized activity recommendations, considering user interests, weather conditions, and budget constraints. The validation fo the solution was carried out through a comprehensive testing methodology, including unit, functional, and performance tests. The results obtained demonstrated the technical robustness of the application, highlighting the achievement of scores above ninety in the performance, accessibility, and SEO parameters of the Google Lighthouse tool. Travel Buddy thus positions itself as a tool capable of effectively respoinding to the challenges of modern travelers, offering an integrated, intuitive planning experience supported by recent technologies.
Abstract: The tourism sector has showned a vigorous recovery in the post-pandemic period; however, trip planning remains a complex and often fragmented task due to the dispersion of information and the prevalence of generic suggestions that do not meet the user specifics. This dissertation proposes the development of Travel Buddy, a centralized and innovative web application designed to simplify, assist, and personalize the entire trip planning process. The solution was developed following a microservices architecture, promoting scalability and modularity, with a clear separation between the frontend, implemented in Next.js, and the backend, developed in Spring Boot, using MongoDB for data persistence. The application integrates essential management functionalities, allowing users to organize itineraries, accommodations, and control the trip budget on a single platform. The differentiating element of Travel Buddy lies in its intelligent assistant, which integrates OpenAI's GPT-4o mini model to generate personalized activity recommendations, considering user interests, weather conditions, and budget constraints. The validation fo the solution was carried out through a comprehensive testing methodology, including unit, functional, and performance tests. The results obtained demonstrated the technical robustness of the application, highlighting the achievement of scores above ninety in the performance, accessibility, and SEO parameters of the Google Lighthouse tool. Travel Buddy thus positions itself as a tool capable of effectively respoinding to the challenges of modern travelers, offering an integrated, intuitive planning experience supported by recent technologies.
Descrição
Dissertação apresentada à Escola Superior de Tecnologia do Instituto Politécnico de Castelo Branco para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática - Área de Especialização de Desenvolvimento de Software e Sistema Interativos.
Palavras-chave
Planeamento de viagens Single Page Application Microsserviços Inteligência Artificial Turismo inteligente Travel planning Microsservices Artificial Intelligence Tourim