Νικόλαος Λυμπιτάκης, Κατασκευή ενός RAG Chatbot για 
Ξενοδοχειακή Υποστήριξη 

 

 

 

vi 

Abstract 

 

This undergraduate thesis addresses the design and implementation of an intelligent 

chatbot based on the Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture, applied to the 

hospitality sector. 

 

The  motivation  behind  the  development  of  this  system  lies  in  the  significant 

limitations of traditional human customer service, such as high operational costs, restricted 

availability hours, and inconsistency in service quality. The RAG architecture was selected 

as the most suitable approach, as it combines the advantages of Large Language Models 

(LLMs)  with  information  retrieval  mechanisms  from  external  knowledge  bases,  thereby 

overcoming the static knowledge constraints of conventional models. 

 

The  implementation  leverages  modern  technologies  including:  Python  as  the 

primary programming language, LangChain for managing the data flow and interfacing with 

the  DeepSeek  language  model,  the  FAISS  library  for  storing  vector  representations 

(embeddings)  and  enabling  fast  semantic  search,  Streamlit  for  building  a  user-friendly 

graphical  interface,  and  SQLite  as  a  lightweight  database  for  hotel  information  and 

reservations. 

 

The  system  was  designed  according  to  specific  requirements  and  use  cases,  and 

evaluated through a structured methodology using quantitative metrics. The final chatbot is 

capable of answering questions related to hotel amenities, policies, and room availability, 

in both Greek and English. 

 

The results confirm the effectiveness of the RAG architecture as a complete solution 

for  hospitality  applications,  delivering  direct  reductions  in  operational  costs  and  an 

improved user experience. The thesis concludes with a SWOT analysis and proposals for 

future extensions, laying the groundwork for further development of intelligent customer 

service systems in the tourism sector. 

 

Keywords  

RAG, Chatbot, Large Language Models, Artificial Intelligence