Platform kecergasan dan nutrisi bersepadu yang menyediakan bimbingan peribadi, perancangan hidangan, dan pengurusan senaman dengan cadangan dipacu AI dan sistem bimbingan berbilang ejen.
Mari bincangkan bagaimana kami boleh merealisasikan visi anda dengan tahap kepakaran dan dedikasi yang sama.
MicrocosmWorks membina enjin bimbingan Raeda AI menggunakan LLM prompt engineering dengan berbilang agen AI khusus: agen jurulatih kecergasan yang mereka bentuk rancangan senaman berdasarkan matlamat pengguna dan keupayaan fizikal, agen nutrisi yang mencipta rancangan makan dengan mengambil kira sekatan diet dan sasaran makronutrien, dan agen kesejahteraan yang menyelaras merentasi kedua-dua domain. Pengambilan pangkalan data vektor melalui Pinecone mengasaskan cadangan dalam sains nutrisi dan senaman berasaskan bukti.
MicrocosmWorks menggunakan Raeda AI pada Amazon ECS dengan Fargate dan instans EC2 untuk penskalaan fleksibel, dengan Redis untuk cache sesi dan pra-pengkomputeran respons. Seni bina ini menggunakan AWS Amplify untuk frontend, PostgreSQL untuk data pengguna, dan pangkalan data vektor Pinecone untuk carian semantik merentasi pengetahuan kecergasan dan nutrisi. Gabungan ini membolehkan masa respons AI bawah satu saat walaupun semasa penggunaan puncak sambil memastikan kos infrastruktur terkawal.
MicrocosmWorks melaksanakan enjin perancangan makan berasaskan kekangan yang mengambil alahan yang ditentukan pengguna, pilihan diet (vegan, keto, Mediterranean, dll.), sasaran kalori, dan nisbah makronutrien sebagai input. Agen AI menjana rancangan makan mingguan dengan senarai barangan runcit, pilihan penggantian, dan arahan penyediaan, semuanya berasaskan data nutrisi yang diambil dari pangkalan data vektor Pinecone. Rancangan menyesuaikan secara automatik berdasarkan maklum balas pengguna dan penjejakan kemajuan.
MicrocosmWorks mereka bentuk lapisan integrasi data Raeda AI untuk mengambil data aktiviti dari peranti boleh pakai kecergasan dan aplikasi kesihatan, menggunakan data masa nyata ini untuk memperhalusi cadangan intensiti senaman dan sasaran kalori. Integrasi Twilio membolehkan peringatan dan dorongan bimbingan berasaskan SMS, manakala bahagian belakang Node.js mengagregat data dari pelbagai sumber ke dalam profil kesihatan pengguna yang bersatu yang dirujuk oleh agen AI untuk pemperibadian.
MicrocosmWorks membangunkan Raeda AI selama kira-kira 14-20 minggu, meliputi sistem AI berbilang agen, persediaan pangkalan data vektor, infrastruktur AWS, frontend yang berhadapan dengan pengguna, dan antara muka responsif mudah alih. Pada kadar MicrocosmWorks $20-$45/jam, platform AI kecergasan dan nutrisi yang serupa biasanya berharga antara $25,000-$55,000 bergantung kepada bilangan agen AI, saiz pangkalan pengetahuan, dan keperluan integrasi.