Integrando a Sustentabilidade nas Recomendações de Viagem

Sistemas de recomendação de viagens ajudam a galera a encontrar os melhores lugares pra visitar, ficar e curtir atividades enquanto viajam. Tradicionalmente, esses sistemas focavam principalmente no que o viajante quer, muitas vezes ignorando como essas sugestões afetam o meio ambiente e as comunidades locais. Com a crescente necessidade de viagens responsáveis, é importante que esses sistemas também pensem em Sustentabilidade.

Esse artigo discute um jeito novo de melhorar os sistemas de recomendação de viagens usando tecnologia avançada e com foco em sustentabilidade. Especificamente, vamos explorar como grandes modelos de linguagem (LLMs) e um método chamado Geração Aumentada por Recuperação (RAG) podem melhorar as Recomendações para viagens a cidades que sejam não só divertidas, mas também sustentáveis.

#A Necessidade de Recomendações de Viagens Sustentáveis

O turismo tem um impacto significativo no nosso mundo. Ele afeta o meio ambiente, os negócios locais e as comunidades residentes. Por isso, os sistemas de recomendação de viagens deveriam oferecer opções que ajudem a minimizar efeitos negativos enquanto promovem um turismo responsável. Isso é especialmente importante devido a desafios como padrões de viagem sazonais, mudanças nas regulamentações e recursos limitados, como quartos de hotel e disponibilidade de voos.

Turismo sustentável é definido como aquele que considera seus impactos atuais e futuros na economia, na sociedade e no meio ambiente. Diante das crescentes preocupações sobre mudanças climáticas, integrar sustentabilidade nas recomendações de viagem é crucial para garantir que o turismo beneficie todo mundo envolvido.

Embora pesquisas sobre os diversos interesses em recomendações de viagem tenham sido abundantes, estudos focados especificamente em como gerar opções de viagem sustentáveis ainda são limitados.

#Usando Grandes Modelos de Linguagem e RAG

Grandes modelos de linguagem mostraram potencial em fornecer recomendações personalizadas aos usuários. No entanto, devido à natureza constantemente mutável das informações sobre turismo, esses modelos precisam se adaptar rapidamente. Métodos tradicionais de atualização desses sistemas podem ser demorados e caros. Além disso, LLMs às vezes produzem informações imprecisas ou irrelevantes, chamadas de "alucinações."

Para enfrentar esses problemas, usar um sistema de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é eficaz. Sistemas RAG combinam as forças dos LLMs com informações externas, permitindo recomendações mais precisas e atualizadas. Ao integrar dados relevantes de diferentes bancos de dados, esses sistemas podem oferecer sugestões valiosas para os viajantes.

Na nossa abordagem, pretendemos recomendar destinos de cidades sustentáveis na Europa, usando uma linguagem simples e natural com base no que os viajantes estão buscando nas suas férias. Para isso, criamos uma base de conhecimento com informações detalhadas sobre turismo de 160 cidades europeias, incluindo atrações, hotéis e opções de alimentação.

#Reclassificação Aumentada pela Sustentabilidade (SAR)

Para melhorar as recomendações de viagem, modificamos o sistema RAG adicionando uma pontuação de sustentabilidade. Essa pontuação analisa quão popular uma cidade é e quando ela tem seus períodos de pico de visitantes. Fazendo isso, conseguimos garantir que as recomendações estejam alinhadas com metas de sustentabilidade.

Esse aprimoramento é chamado de Reclassificação Aumentada pela Sustentabilidade (SAR). Ele assegura que o sistema leve em consideração não só as preferências do usuário, mas também quão sustentável é o destino. Avaliações usando LLMs populares mostraram que as recomendações feitas com SAR frequentemente têm um desempenho melhor do que as sem ele, ressaltando os benefícios de integrar a sustentabilidade nas sugestões de viagem.

#Como o Sistema Modificado Funciona

O sistema RAG modificado opera em três etapas principais:

1. Recuperação de Informações: O sistema busca informações em um grande banco de dados de dados de viagem. Esses dados são armazenados em um formato que permite fácil acesso e resultados precisos.

2. Aumento do Prompt: Aqui, o sistema adiciona contexto à consulta do usuário, incluindo informações sobre sustentabilidade. Ao avaliar a pontuação de sustentabilidade, o sistema pode classificar as opções de acordo com seu impacto ambiental e social.

3. Geração de Respostas: Por fim, o sistema RAG gera uma resposta com base no prompt aumentado e no contexto. Essa resposta inclui recomendações de destinos de viagem que equilibram as preferências do usuário com preocupações de sustentabilidade.

#Preparação e Análise de Dados

Para nossa base de conhecimento, usamos dados de guias de viagem populares. Cada cidade tem artigos detalhados que cobrem transporte, clima e atrações turísticas. Focamos em informações relacionadas a 160 cidades europeias, utilizando conjuntos de dados que forneceram tanto visões gerais amplas quanto detalhes específicos sobre lugares para visitar.

Para estabelecer a popularidade e a sazonalidade de cada cidade, usamos fontes de dados externas. Esses índices ajudam a avaliar quantos visitantes uma cidade recebe durante diferentes épocas do ano. Por exemplo, cidades como Londres e Paris atraem uma grande quantidade de turistas durante os meses de verão, enquanto cidades como Munique têm picos de visitantes durante eventos específicos como a Oktoberfest.

#Implementando Métricas de Sustentabilidade

Uma vez que as informações são recuperadas, o próximo passo é incluir avaliações de sustentabilidade nas recomendações. A pontuação de sustentabilidade ajuda a escolher destinos que espalham os benefícios do turismo de forma mais equilibrada, garantindo que a comunidade local, o meio ambiente e os negócios se beneficiem.

Ao focar em quão popular e ocupada uma cidade é sazonalmente, o sistema pode incentivar viagens durante períodos menos concorridos, ajudando a reduzir a superlotação. Também podemos sugerir cidades que são menos conhecidas, mas que têm características atraentes. Isso leva a um fluxo mais equilibrado de turistas ao longo do ano.

#Gerando Recomendações

A etapa final envolve o LLM gerando respostas com base no prompt aumentado que agora inclui pontuações de sustentabilidade. O modelo seleciona os três destinos mais adequados com base nas perguntas dos viajantes e explica por que cada um é uma boa escolha. Isso ajuda os usuários a tomarem decisões informadas enquanto também consideram opções de viagem sustentáveis.

O sistema foi testado usando diversos prompts para ver quão eficazes foram as recomendações. Ao comparar resultados com e sem a pontuação de sustentabilidade, conseguimos analisar o quanto a informação adicionada influenciou a saída.

#Avaliação das Recomendações

Para medir quão bem as recomendações funcionaram, comparamos os dois conjuntos de resultados. Usamos diferentes métricas para avaliar:

• Relevância da Resposta: Quão bem a resposta gerada abordou a pergunta do usuário? Descobrimos que as recomendações com pontuação de sustentabilidade tendiam a estar mais alinhadas com as necessidades do usuário.

• Classificação de Sustentabilidade: Verificamos com que frequência as cidades recomendadas tinham as pontuações de sustentabilidade mais baixas. Os resultados mostraram que o modelo aprimorado frequentemente priorizava cidades com melhores classificações de sustentabilidade, levando a sugestões de viagem mais responsáveis.

• Acordo entre Modelos: Também observamos com que frequência ambos os modelos concordavam nas mesmas recomendações. Notamos que a introdução da pontuação de sustentabilidade aumentou a probabilidade de que ambos os modelos sugerissem cidades similares.

#Conclusão

Apresentamos uma nova abordagem para melhorar os sistemas de recomendação de viagens integrando métricas de sustentabilidade durante o processo de recomendação. Usando modelos de linguagem avançados e a arquitetura RAG, conseguimos aprimorar a qualidade das sugestões de viagem enquanto promovemos o turismo responsável.

As descobertas demonstram que incluir considerações de sustentabilidade leva a melhores recomendações que atendem não só às preferências dos viajantes, mas também às necessidades da comunidade local e do meio ambiente. Pesquisas futuras poderiam expandir esse modelo usando dados mais em tempo real e explorando métricas de sustentabilidade adicionais para fortalecer a qualidade geral das recomendações de viagem.

Ao refinarmos esses sistemas, podemos ajudar a garantir que viajar continue sendo uma experiência agradável e responsável para todos os envolvidos.