PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG DI ĐỘNG ĐẶT MÓN ĂN TÍCH HỢP AI GỢI Ý CÁ NHÂN HÓA

Abstract

Bối cảnh: Trong những năm gần đây, nhu cầu đặt món ăn trực tuyến ngày càng phổ biến. Tuy nhiên, khi số lượng món ăn và cửa hàng ngày càng đa dạng, người dùng có thể gặp khó khăn trong việc tìm kiếm món ăn phù hợp với cá nhân. Các phương thức tìm kiếm truyền thống chủ yếu dựa trên từ khóa, danh mục hoặc khoảng giá, chưa đáp ứng tốt nhu cầu tư vấn và cá nhân hóa trong quá trình lựa chọn món ăn. Bên cạnh đó, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo mở ra khả năng xây dựng các hệ thống có thể hiểu yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên và hỗ trợ người dùng đưa ra quyết định phù hợp. Từ thực tế đó, đề tài “Phát triển ứng dụng di động đặt món ăn tích hợp AI gợi ý cá nhân hóa” được thực hiện nhằm xây dựng một ứng dụng đặt món ăn kết hợp giữa các chức năng thương mại điện tử và công nghệ AI. Mục tiêu: Đề tài hướng đến việc xây dựng một ứng dụng đặt món ăn trên nền tảng di động, hỗ trợ người dùng thực hiện đầy đủ các thao tác từ tìm kiếm, lọc, xem thông tin món ăn, quản lý giỏ hàng, đặt hàng, thanh toán đến theo dõi đơn hàng. Đồng thời, hệ thống tích hợp AI nhằm hỗ trợ người dùng tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận các gợi ý món ăn phù hợp với nhu cầu. Bên cạnh nhóm người dùng khách hàng, hệ thống còn cung cấp một số chức năng quản lý dành cho cửa hàng và quản trị viên. Phương pháp: Đề tài thực hiện theo quy trình phân tích, thiết kế, xây dựng và kiểm thử hệ thống. Phía ứng dụng di động được phát triển bằng Flutter, trong khi Backend được xây dựng bằng Java Spring Boot theo kiến trúc Client-Server và Layered Architecture. PostgreSQL được sử dụng để lưu trữ và quản lý dữ liệu của hệ thống. Đề tài tích hợp Gemini AI để xây dựng chức năng Chatbot và hỗ trợ gợi ý món ăn; đồng thời sử dụng các dịch vụ bên ngoài như Goong Maps và PayOS nhằm hỗ trợ bản đồ, tìm kiếm địa điểm và thanh toán. Hệ thống được kiểm thử bằng Manual Testing. Kết quả: Đề tài đã xây dựng được ứng dụng đặt món ăn với các chức năng chính cho khách hàng như mục tiêu đặt ra. Đối với cửa hàng và quản trị viên, hệ thống hỗ trợ quản lý tài khoản và cửa hàng. Chức năng Chatbot AI đã được tích hợp, cho phép người dùng nhập yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận các gợi ý món ăn phù hợp. Kết luận: Đề tài đã xây dựng được một ứng dụng đặt món ăn trên nền tảng di động có khả năng đáp ứng các nghiệp vụ cơ bản của quá trình đặt món, đồng thời bước đầu ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào việc hỗ trợ người dùng lựa chọn món ăn. Background: In recent years, the demand for online food ordering has become increasingly popular. However, as the number of food items and restaurants continues to grow, users may face difficulties in finding food that suits their individual preferences. Traditional search methods mainly rely on keywords, categories, or price ranges, which do not adequately meet users’ needs for consultation and personalization during the food selection process. At the same time, the development of artificial intelligence has opened up the possibility of building systems that can understand natural language requests and assist users in making suitable decisions. Based on this context, the topic “Development of an AI-Powered Personalized Food Ordering Mobile Application” was conducted to develop a food ordering application that combines e-commerce functionalities with AI technology. Objective: The project aims to develop a mobile food ordering application that supports users in performing the complete ordering process, including searching, filtering, viewing food information, managing the shopping cart, placing orders, making payments, and tracking orders. At the same time, the system integrates AI to support natural language interaction and provide food recommendations that match users’ needs. In addition to customers, the system also provides several management functions for stores and administrators. Methodology: The project was carried out through the processes of system analysis, design, development, and testing. The mobile application was developed using Flutter, while the Backend was built with Java Spring Boot using Client-Server and Layered Architecture. PostgreSQL was used to store and manage system data. The project integrates Gemini AI to implement the Chatbot and support food recommendations. In addition, external services such as Goong Maps and PayOS were integrated to support mapping, location search, and payment functionalities. The system was tested using Manual Testing. Results: The project successfully developed a food ordering application with the main customer functionalities as initially planned. For stores and administrators, the system provides account and store management functions. The AI Chatbot has also been integrated, allowing users to enter requests in natural language and receive suitable food recommendations. Conclusion: The project successfully developed a mobile food ordering application capable of supporting the basic operations of the food ordering process while initially applying artificial intelligence to assist users in selecting suitable food.