2025觀光盃Open Data黑客松 佳作
競賽概述
2025 觀光盃 Open Data 黑客松由交通部觀光署主辦，旨在透過開放資料與數位創新，促進台灣觀光業的數位轉型與升級。我與團隊 Tourgether 參賽後入圍決賽，最終以作品 「Next Stop 智慧旅遊」 獲得 大專院校組佳作 的肯定。
作品說明：Next Stop 智慧旅遊
Next Stop 智慧旅遊 是一款以 LINE 為主要操作介面的智慧旅遊助理，整合「AI 行程規劃」、「我的行程」、「景點推薦」與「旅遊回憶錄」四大核心功能，提供從出發前到旅程結束的完整體驗。
使用者只需在 LINE 聊天介面中輸入旅遊日期、地點與需求條件，系統即能自動推薦合適景點並生成卡片，使用者可自由調整並儲存於「我的行程」。旅途中可透過 LINE 上傳照片與文字，系統會同步記錄位置與時間，行程結束後自動生成可分享的旅遊回憶錄頁面。整體介面結合 LINE 聊天室與 LIFF 網頁，設計直覺、互動順暢，讓使用者在熟悉的對話環境中即可完成旅遊規劃、執行與分享。
作品特點與亮點
1. 一站式體驗：從規劃到回憶
不只做「行程規劃」，而是涵蓋出發前規劃 → 旅途中記錄 → 旅後回顧的完整流程。無需額外下載 App 或註冊帳號，加入 LINE 官方帳號即可在聊天介面中完成所有操作，大幅降低使用門檻。
2. 多源開放資料與 AI 整合
- 政府開放資料：觀光遊憩主題資料集、交通部 TDX（臺鐵、公車、客運時刻與票價）、中央氣象署天氣 API。
- 外部資料：Google Maps API（地理位置、營業時間、評論）、景點部落格文章爬取。
- 資料彙整後存入向量資料庫，透過向量檢索與相似性比對篩選景點，再以 RandomForest / XGBoost 訓練的 Ranking 模型（距離、主題、天氣、評價等特徵）排序出 Top N 景點，最後由 LLM 依 Prompt 生成個人化行程建議並以卡片形式輸出。
3. 技術流程清晰、模組化設計
系統流程為：填寫條件 → 向量檢索 → 篩選結果 → 模型訓練 / Ranking → Prompt + Top N 景點 → LLM 生成 → 輸出行程；並支援使用者回饋回流至 Ranking 模型，形成持續優化。後端以獨立 API 模組（/plan、/recommend、/mytrip、/memo）運作，架構穩定且具擴充彈性。
4. 四大功能與介面整合
- AI 行程規劃：輸入需求 → AI 推薦系統生成行程 → 滿意則存入「我的行程」，不滿意可重新填寫條件。
- 我的行程：以 Flex Message 呈現行程列表與詳細內容，可新增、編輯行程。
- 景點推薦：以 Quick Reply 選擇地區，以 Flex Message 顯示景點列表與詳細介紹，可釘選景點至「我的最愛」。
- 旅遊回憶錄：透過 Rich Menu 新增／查詢回憶錄，選擇行程後可上傳照片與文字，系統自動記錄時間與位置，並生成可分享的旅遊回憶錄頁面。
操作介面以 LINE 聊天室與 LIFF 網頁為主，結合 Rich Menu、Quick Reply、Flex Message，讓規劃與記錄都在同一對話中完成。
5. 與觀光需求的契合
- 依地點與日期自動帶入當地交通、停車、接駁與主題活動、節慶（如花季、展演、市集），讓旅客在有限時間內掌握在地特色。
- 旅途中的照片與紀錄會自動擷取時間、天氣等資訊，解決「拍完照日後忘記地點與當下感受」的困擾，回憶可透過回憶錄查找與分享。
團隊與競賽心得
團隊 Tourgether 由國立臺北教育大學數資系、數位系與國立臺灣科技大學資工所組成，指導老師為蔡智孝、曹修源老師。我們因喜歡旅遊、關心「國旅 vs. 出國」的討論而決定參賽，希望用程式與設計能力協助台灣觀光業數位轉型，讓更多人重新看見國旅的價值。
本次以 Next Stop 智慧旅遊 獲得佳作，是對「直覺化操作 × 多源資料整合 × 自動生成內容」這一條路線的肯定。從資料準備、向量檢索、Ranking 模型到 LLM 生成，整條技術鏈與 LINE 介面緊密結合，讓智慧旅遊助理不只停留在規劃工具，而是能陪伴使用者整趟旅程的導遊與記錄者。感謝團隊成員與師長的支持，也謝謝觀光署與評審的肯定。