Integrace datového rozhraní, jazykového modelu a komunikační platformy pro predikci sportovních výsledků

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a realizací Telegram-bota, který automaticky získává aktuální fotbalové statistiky pěti největších evropských lig prostřednictvím API football-data.org a na jejich základě generuje předpovědi pomocí jazykového modelu Google Gemini. Jádrem systému je víceúrovňový pipeline zpracování dat: shromažďování statistik o týmech, jejich vzájemných zápasech a aktuální formě, vytváření strukturovaného promptu a jeho předávání modelu Gemini, který generuje tři typy předpovědí: výsledek zápasu, celkový počet gólů a skórování obou týmů. Aplikace je implementována v jazyce TypeScript v prostředí Node.js s využitím frameworku grammY, databáze PostgreSQL přes Prisma ORM a tříúrovňového systému ukládání do mezipaměti pro optimalizaci výkonu. Systém také zahrnuje správu uživatelských odběrů zápasů pro zasílání oznámení před začátkem a po skončení zápasů, zobrazení turnajových tabulek a podporu šesti jazyků.

This bachelor’s thesis focuses on the design and implementation of a Telegram bot that automatically retrieves current football statistics from the five biggest European leagues via the football-data.org API and generates predictions using the Google Gemini language model. The core of the system is a multi-level data processing pipeline: collecting statistics on teams, their head-to-head records and current form, constructing a structured prompt and passing it to the Gemini model, which generates three types of predictions: match outcome, total number of goals, and both teams to score. The application is implemented in TypeScript on Node.js using the grammY framework, a PostgreSQL database via Prisma ORM, and a three-level caching system for performance optimization. The system also includes match subscription management for sending notifications before and after matches, league table display, and support for six languages.