Edited (version 21)
Megatron on ICE
Auto-fetch, clean JSON to NOSQL, LLAMA-indexed access to real-time building data via NLP prompts, ensuring accuracy.
Auf der sitios Webseite werden umfassende Wnformationen zum Zutritt zu öffentlichen Gebäuden für menschen mit Einschränkung in der Mobilität bereitgestellt. Aufgrund der grossen Menge an Informationen ist es für die Benutzer aber oft schwierig, ihren Besuch zu planen. Unsere Lösung sammelt die vorhandenen Daten, bereinigt diese und speichert diese in einer NOSQL-Datenbank ab. Anschliessend können die Benutzer Fragen zu ihrem Besuch im jeweiligen Gebäude mittels Chatbot stellen und bekommen ihre Antwort ebenfalls als kurzen ganzen Satz. Dies erleichtert die Planung eines Besuchs und macht die Webseite von sitios attraktiver und einfacher zu nutzen.
The video pitch is available at (swiss german): OpenDataHackSG2023/videopitch/MEGATRONONICEvideopitch.mp4 at christoph · clandolt/OpenDataHackSG_2023 (github.com)
The project description is available at: clandolt/OpenDataHackSG_2023 (github.com)
Sitios Accessibility Information System
Überblick
Das Sitios Accessibility Information System wurde entwickelt, um detaillierte Informationen über die Zugänglichkeit von Gebäuden zu liefern. Die Herausforderung besteht darin, die Vielfalt der Bedürfnisse verschiedener Menschen, insbesondere solcher mit besonderen Anforderungen, zu berücksichtigen. Dieses README erklärt den Lösungsansatz und wie die Anwendung verwendet werden kann.
Aufgabenstellung
Die Aufgabenstellung besteht darin, genaue und detaillierte Informationen über die Zugänglichkeit von Gebäuden zu erfassen und für die Nutzer leicht zugänglich zu machen. Unterschiedliche Arten von Rollstühlen und individuelle Bedürfnisse machen es notwendig, dass die Informationen äußerst präzise und vielseitig sind. Das aktuelle Format der Informationen auf der Sitios-Website ist jedoch aufgrund der Menge an informationen teilweise unübersichtlich und schwer zu navigieren.
Lösungsansatz
Um die Herausforderungen der aktuellen Informationsdarstellung zu bewältigen, wurde der folgende Lösungsansatz entwickelt:
1. Auto-fetch und Clean JSON to NOSQL
Die Lösung implementiert einen Webcrawler zum automatischen Herunterlaen der JSON-Dateien über die öffentlichen Gebäude. Diese Daten werden dann bereinigt, in einem klaren JSON-Format organisiert und in einer NOSQL-Datenbank gespeichert. Dieser Prozess gewährleistet, dass die Informationen aktuell und strukturiert sind.
2. LLAMA-Indexed Zugriff auf Echtzeit-Gebäudedaten
Um die Zugänglichkeit der Informationen zu verbessern, verwendet die Lösung ein LLAMA-Indexierungssystem. Dieses System ermöglicht einen schnellen und effizienten Zugriff auf relevante Daten. Die LLAMA-Indexierung ist wichtig, damit das Modell die Antwort anhand der Daten übers Gebäude beantwortet und nicht mittels generativer AI irgendwelche informationen erfindet. Zudem ermöglicht das LLAMA-Indexierungssystem mit der query-Funktion gezielt nach spezifischen Informationen zu suchen.
3. NLP-gesteuerte Abfragen für Genauigkeit
Die Lösung integriert ein GPT 3.5-Turmo Natural Language Processing (NLP)-Modell, um den Nutzern die Möglichkeit zu geben, präzise Abfragen zur Zugänglichkeit von Gebäuden durchzuführen. Dies trägt dazu bei, dass die Informationen genau und relevant sind. Nutzer können Fragen in natürlicher Sprache in unterschiedlichen Sprachen stellen, und das System wird die passenden Informationen liefern.
Anwendung
Die Anwendung ist aktuell nur lokal verfügbar kann aber über dieses Github repo einfach auf einem Webserver integriert werden.
Mitwirkende
- Christoph Landolt
- Noah Lüchinger
- Ruwen Frick
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Project
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Repository updated
1 year ago
~
gaston_wey
new video (@christophlandolt)
readme update (umbrüche) (@christophlandolt)
readme finished (@christophlandolt)
Project
video pitch created (@christophlandolt)
Merge pull request #2 from clandolt/noah
layout changed (@noahluech)
layout changed (@noahluech)
Project
backend and frontend connected (@christophlandolt)
backend observer connected (@christophlandolt)
Merge branch 'christoph' of https://github.com/clandolt/OpenDataHackSG_2023 into christoph (@christophlandolt)
observer added (@christophlandolt)
Merge pull request #1 from clandolt/noah
Noah (@noahluech)
Merge branch 'christoph' into noah (@noahluech)
dash app finished (@noahluech)
query the query engine (@christophlandolt)
web crawler updatet to drop unnecessary info (@christophlandolt)
Schema of json data added (@christophlandolt)
get json data from data handler (@christophlandolt)
dash app initialized (@noahluech)
Calling the data handler class from main (@christophlandolt)
data handler package created (@christophlandolt)
Abstraction class to the database created (@christophlandolt)
call the query engine from main (@christophlandolt)
query engine package (@christophlandolt)
Query engine class (@christophlandolt)
Joined the team
1 year ago
~
ruwen_frick
Project
Joined the team
1 year ago
~
noah_lüchinger
Challenge shared
Tap here to review.
1 year ago
~
noah_lüchinger
using project settings for WebCrawler (@christophlandolt)
env.template created (@christophlandolt)
requirements update for dot env (@christophlandolt)
Package definition ProjectSettings (@christophlandolt)
Start
All attendees, sponsors, partners, volunteers and staff at our hackathon are required to agree with the Hack Code of Conduct. Organisers will enforce this code throughout the event. We expect cooperation from all participants to ensure a safe environment for everybody.
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Category
Umfassende Informationen - einfach erklärt.
Challenge Owner
Christoph Inhelder, Sitios
Ausgangslage
Nicht alle Orte sind für Menschen mit Behinderungen zugänglich. Um eine Reise, einen Arztbesuch oder ein Essen mit Freunden selbständig planen zu können, benötigen Menschen mit unterschiedlichen Behinderungen Informationen über die Zugänglichkeit von Gebäuden. Sitios ermöglicht es, diese Informationen auf einfache Weise zu sammeln, zu veröffentlichen und in verschiedenen Anwendungen zu nutzen.
Aufgabenstellung
Informationen über die Zugänglichkeit von Gebäuden müssen sehr detailliert sein, um nützlich zu sein. Zum Beispiel gibt es verschiedene Arten von Rollstühlen. Was für den einen zugänglich ist, kann für den anderen nicht zugänglich sein. Sitios erfasst daher Hotels, Bahnhöfe oder Restaurants im Detail und veröffentlicht diese Informationen auf seiner Website. Aufgrund der vielen Details sind die Informationen jedoch nur bedingt übersichtlich. Es kann schwierig sein, schnell die relevanten Informationen zu finden, insbesondere für Personen, die einen Screenreader verwenden (z.B. Blinde). Das aktuelle Format ist dafür nicht geeignet.
Anforderungen
Wie können wir für Menschen mit Behinderungen die Informationen auf einer Webseite / in einer App so darstellen, dass sie die für sie relevanten Informationen, schnell und benutzerfreundlich auffinden? Besucher der Webseiten können, Rollstuhlfahrer oder Personen mit Sehbehinderung sein, oder auch jemand, der das Geburtstagsessen für seine Großmutter organisiert, die nicht mehr so gut zu Fuss ist.
Ziele & Erwartungen
Hacker mit ganz unterschiedlichem Hintergrund können diese Aufgabe lösen:
- Grafisch Begabte können die Informationen visuell verständlicher aufbereiten.
- Softwareentwickler könnten Lösungen finden, wie die Information mit Hilfe von künstlicher Intelligenz sinnvoll aufbereitet werden kann.
- Vielleicht macht es Sinn aus den Daten automatisch eine Grafik zu generieren?
- Vielleicht könnten Menschen mit einem Gespür für gute Texte die Informationen in kurze und knackige Prosa umformulieren (Stichwort “Einfache Sprache”)
Ein gemischtes Team mit vielen Fähigkeiten wird es schaffen, verschiedene Lösungsansätze geschickt zu kombinieren.
Die Ergebnisse fliessen in die Weiterentwicklung der Smartphone- und Web-Apps von Sitios ein. Entsprechende Erweiterungen sind für die zweite Jahreshälfte 2023 geplant.
Ressourcen
Es sind strukturierte Informationen zur Zugänglichkeit verschiedener Gebäude als Webseiten und im JSON-Format vorhanden sowie ein Github-Repository.
Weitere Informationen
Challengeübersicht auf der Eventwebseite
