Raeda AI: Omfattende Fitness- og Ernæringsplatform

En integreret fitness- og ernæringsplatform, der leverer personlig coaching, måltidsplanlægning og træningsstyring med AI-drevne anbefalinger og et multi-agent coaching-system.

Besøg Live Projekt Se Flere Projekter

17+

Technologies

Key Features

Web, iOS, Android

Nøglefunktioner

AI-drevne anbefalingsmotorer til træning og måltiderMulti-agent AI coaching-systemPersonaliseret trænings- og måltidsplanlægningFunktioner til styring af træner-elevRealtids kommunikation og chatSporing af fremskridt og analyse

Teknologistak

LLM Prompt EngineeringRedisAmazon ECSAWS FargateAWS EC2Vector DatabasePineconeAWS AmplifyNode.jsPostgreSQLTwilioPythonFirebaseNestJS

Vores Bidrag

Udviklet en full-stack løsning, herunder både mobil- og webapplikationer
Bygget skalerbare backend-systemer til at understøtte brugerstyring, træning, måltider og realtidsdata
Designet og implementeret AI-drevne anbefalingsmotorer til personlige trænings- og måltidsplaner
Oprettet et multi-agent AI coaching-system til at simulere dynamiske, adaptive coaching-oplevelser
Udviklet funktioner til styring af træner-elev for onboarding, sporing af fremskridt og tildeling af indhold
Integreret realtids kommunikationsværktøjer, herunder chat, opdateringer og in-app notifikationer
Sikret datasikkerhed og brugerbeskyttelse på tværs af platformen med sikker godkendelse og krypteret datahåndtering
Muliggjort problemfri synkronisering mellem enheder, der understøtter mobil- og web-interoperabilitet

Resultater

Fully personalized health and fitness experienceEfficient trainer-client management systemEngaging and scalable cross-device experienceReliable offline support

Har Du et Lignende Projekt i Tankerne?

Lad os drøfte, hvordan vi kan bringe din vision til live med samme niveau af ekspertise og dedikation.

Kontakt Os Se Flere Projekter

Ofte stillede spørgsmål

MicrocosmWorks har bygget Raeda AIs coaching-motor ved hjælp af LLM prompt engineering med flere specialiserede AI-agenter: en fitnesscoach-agent, der designer træningsplaner baseret på brugerens mål og fysiske kapacitet, en ernæringsagent, der udarbejder kostplaner under hensyntagen til kostrestriktioner og makronæringsstofmål, og en wellness-agent, der koordinerer på tværs af begge domæner. Vektordatabasehentning via Pinecone forankrer anbefalinger i evidensbaseret ernærings- og træningsvidenskab.

MicrocosmWorks udrullede Raeda AI på Amazon ECS med Fargate og EC2-instanser til fleksibel skalering, med Redis til sessionscache og forudberegning af svar. Arkitekturen bruger AWS Amplify til frontend, PostgreSQL til brugerdata og Pinecone vektordatabase til semantisk søgning på tværs af viden om fitness og ernæring. Denne kombination muliggør AI-svartider på under et sekund selv under spidsbelastning, samtidig med at infrastrukturomkostningerne holdes håndterbare.

MicrocosmWorks har implementeret en begrænsningsbaseret madplanlægningsmotor, der tager brugerdefinerede allergier, kostpræferencer (vegansk, keto, middelhavskost osv.), kaloriemål og makronæringsforholds som input. AI-agenten genererer ugentlige madplaner med indkøbslister, udskiftningsmuligheder og tilberedningsinstruktioner, alt sammen baseret på ernæringsdata hentet fra Pinecone vektordatabasen. Planer justeres automatisk baseret på brugerfeedback og fremskridtssporing.

MicrocosmWorks designede Raeda AI's dataintegrationslag til at indhente aktivitetsdata fra fitness wearables og sundhedsapps, ved at bruge disse realtidsdata til at forfine anbefalinger om træningsintensitet og kaloriemål. Twilio-integrationen muliggør SMS-baserede coaching-puf og påmindelser, mens Node.js backend samler data fra flere kilder i en samlet brugersundhedsprofil, som AI-agenterne refererer til for personalisering.

MicrocosmWorks udviklede Raeda AI over cirka 14-20 uger, dækkende multi-agent AI-systemet, opsætning af vektordatabase, AWS-infrastruktur, brugerrettet frontend og mobilresponsive grænseflader. Med MicrocosmWorks' timepriser på $20-$45/time koster en lignende AI-fitness- og ernæringsplatform typisk mellem $25.000-$55.000 afhængigt af antallet af AI-agenter, størrelsen af vidensbasen og integrationskravene.