Raeda AI: 종합 피트니스 및 영양 플랫폼

MicrocosmWorks는 LLM prompt engineering을 사용하여 Raeda AI의 coaching engine을 구축했으며, 여기에는 여러 전문 AI agents가 포함됩니다. 이 agents들은 사용자 목표 및 신체 능력에 기반하여 운동 계획을 설계하는 fitness coach agent, 식단 제한 및 다량 영양소 목표를 고려하여 식사 계획을 생성하는 nutrition agent, 그리고 두 도메인에 걸쳐 조율하는 wellness agent입니다. Pinecone을 통한 Vector database 검색은 근거 기반 영양 및 운동 과학에 기반한 추천을 제공합니다.

MicrocosmWorks는 유연한 확장을 위해 Fargate 및 EC2 인스턴스와 함께 Amazon ECS에 Raeda AI를 배포했으며, 세션 캐싱 및 응답 사전 계산을 위해 Redis를 사용했습니다. 이 아키텍처는 프런트엔드에 AWS Amplify를, 사용자 데이터에 PostgreSQL을, 그리고 피트니스 및 영양 지식 전반에 걸친 시맨틱 검색을 위해 Pinecone vector database를 사용합니다. 이러한 조합은 최대 사용량 시에도 초고속 AI 응답 시간을 가능하게 하며, 인프라 비용을 관리 가능한 수준으로 유지합니다.

MicrocosmWorks는 사용자가 지정한 알레르기, 식단 선호도 (vegan, keto, Mediterranean 등), 칼로리 목표, 다량 영양소 비율을 입력값으로 받는 제약 기반 식단 계획 엔진을 구현했습니다. AI 에이전트는 장보기 목록, 대체 옵션, 준비 지침이 포함된 주간 식단 계획을 생성하며, 이 모든 것은 Pinecone 벡터 데이터베이스에서 검색된 영양 데이터에 기반합니다. 계획은 사용자 피드백과 진행 상황 추적에 따라 자동으로 조정됩니다.

MicrocosmWorks는 Raeda AI의 데이터 통합 레이어를 설계하여 피트니스 웨어러블 및 건강 앱에서 활동 데이터를 수집하고, 이 실시간 데이터를 사용하여 운동 강도 권장 사항 및 칼로리 목표를 개선했습니다. Twilio 통합은 SMS 기반 코칭 알림 및 미리 알림을 가능하게 하며, Node.js 백엔드는 여러 소스의 데이터를 집계하여 AI 에이전트가 개인화를 위해 참조하는 통합된 사용자 건강 프로필로 만듭니다.

MicrocosmWorks는 멀티 에이전트 AI 시스템, 벡터 데이터베이스 설정, AWS 인프라, 사용자 대면 프런트엔드 및 모바일 반응형 인터페이스를 포함하여 Raeda AI를 약 14-20주에 걸쳐 개발했습니다. MicrocosmWorks의 시간당 $20-$45 요율로 볼 때, 유사한 AI 피트니스 및 영양 플랫폼은 AI 에이전트 수, 지식 기반 크기 및 통합 요구 사항에 따라 일반적으로 $25,000-$55,000 사이의 비용이 듭니다.