Розробка багаторівневого хмарного Телеграм-бота засобами Aiogram та FastAPI з використанням VertexAI

Abstract

UA : Робота викладена на 55 сторінках друкованого тексту, містить 29 рисунків, 16 таблиць, 13 джерел. Об’єкт дослідження – процес обліку, інтелектуального аналізу та оптимізації режиму сну користувачів з використанням хмарних технологій та моделей штучного інтелекту. Мета роботи: розробити багаторівневий хмарний Telegram-бот із вебінтерфейсом, серверною частиною на FastAPI, централізованою базою даних та інтеграцією VertexAI для формування персоналізованих рекомендацій щодо режиму сну. Методи дослідження – аналіз предметної області та аналогів, об’єктноорієнтоване проєктування, моделювання архітектури та даних, проєктування REST API, контейнеризація, інтеграційне та модульне тестування. У кваліфікаційній роботі розглянуто проблему створення зручної системи для регулярного обліку сну користувача, яка поєднує швидку взаємодію через Telegram-бота з повноцінним вебінтерфейсом для перегляду історії, статистики та налаштувань. Проведено аналіз наявних рішень для моніторингу сну, формування звичок і використання чат-ботів, на основі якого визначено функціональну прогалину: відсутність єдиної системи, що одночасно підтримує Telegram-інтерфейс, вебдоступ, централізоване сховище даних, нагадування, статистику та ШІ-рекомендації.

EN : The work is presented on 55 pages of printed text, 29 figures, 16 tables, 13 references. Object of research is the process of tracking, intelligent analysis, and optimization of users' sleep patterns using cloud technologies and artificial intelligence models. The objective of the work is to develop a multi-tier cloud-based Telegram bot with a web interface, a FastAPI-powered backend, a centralized database, and VertexAI integration to generate personalized sleep schedule recommendations. Research methods include domain and competitive analysis, object-oriented design, data and architecture modeling, REST API design, containerization, as well as integration and unit testing. The qualification thesis addresses the challenge of creating an intuitive system for regular user sleep tracking that combines rapid interaction via a Telegram bot with a comprehensive web interface for viewing history, statistics, and configurations. An analysis of existing solutions for sleep monitoring, habit formation, and chatbot utilization was conducted, which helped identify a functional gap: the lack of a single system that simultaneously supports a Telegram interface, web access, centralized data storage, reminders, statistics, and AI-driven recommendations.