Nutrify: Как мы создали AI-коуча по питанию

Эта история про то, как «с дивана» можно зарыгнуть в тему ИИ и быстро пройти путь от прототипа до работающего AI-бота и первых пользователей.

Последнее время я залипал в новости про ChatGPT, AI и испытывал FOMO на эту тему. Наткнувшись на курс, который сделали Таня Савельева (победитель Forbes 30/30) и Ришат Исхаков (кофаундер AI-стартапа), который так и назывался STOP AI FOMO — я не раздумывая в него запрыгнул. Основная идея курса была в том, чтобы разобраться, что можно делать при помощи развивающихся с огромной скоростью возможностей AI и сделать что-то практическое, работающие, полезное.

Вначале курса мы обменялись идеями и выбрав темы по интересам, разбились на команды. Наша команда решила сделать бота, который поможет следить за здоровым питанием, даст рекомендации по подходящим полезным блюдам или поможет понять насколько мне подходит то, что я ем сейчас.

Сформировав команду, мы обсудили чего бы нам самим хотелось, как пользователям и кто наша аудитория.

Мы остановились на понятной и близкой нам аудитории:

Нам захотелось создать коуча, который не будет мучить тебя изнурительными диетами, просить голодать или есть невкусную еду. Он будет анализировать твое текущее питание, и постепенно предлагать разные идеи по его улучшению, основываясь на том, какие продукты ты любишь или хотел бы использовать в своем рационе.

При запуске, бот собирает информацию о пользователе — пол, возраст, аллергии, текущий вес, желаемый вес и далее использует эти пользовательские данные в промте.

Пообщавшись с ЦА, мы выбрали несколько самых востребованных запросов для первой версии бота.

Бот помогает насколько та или иная еда мне подходит, если я хочу добиться указанных выше целей. СhatGPT на основе сформированных и зашитых в код промтов анализирует и дает рекомендации по каждому блюду, которое ты в него отправляешь.

Бот дает рекомендации по употребляемым блюдам под конкретные цели пользовали с учетом всех ограничений. Мы разделили все блюда на — завтрак, обед и ужин.

Кстати, пользователям очень понравилась возможность запрашивать у бота идеи для блюд из конкретных продуктов, которые есть у тебя в холодильнике.

Возможность задать любой вопрос про питание

Эту функцию мы решили оставить для того, чтобы закрыть все остальные кейсы пользователей и смотреть, что именно будет интересно пользователям.

После того как стало ясно какие запросы должен решать бот, в Miro мы отрисовали архитектуру работы бота:

Далее, мы развернули бота на Digital Ocean c базой данных на MongoDB. Общение с Telegram API сделали через aiogram для Python (здесь подробная инструкция).

Для того чтобы бот мог давать развернутые ответы под разные пользовательские сценарии, мы связали бота с СhatGPT через OpenAI API. Мы использовали метод OpenAI ChatCompletion, который представляет собой технологию использующие мощные алгоритмы искусственного интеллекта для генерации текстовых ответов на основе введенного пользователем контекста. Он основан на модели GPT-3.5, которая обучена на огромном объеме текстовых данных.

При использовании метода ChatCompletion пользователь может вводить свои вопросы, предложения или команды, и модель будет генерировать ответы на основе введенного пользователем сообщения. Модель будет пытаться понять контекст введенного текста и предоставить ответы, которые максимально соответствуют заданному запросу. Также, ChatCompletion позволяет хранить историю общения, что делает генерацию ответов более точной в плане контекста общения.

Мы написали на Python строчки с заготовленными промтами (promt с англ. — подсказка), в которые подставляются пользовательские данные и передали их как переменную в код. При активации запроса пользователем в телеграм-боте, мы отправляем запрос через API СhatGPT и возвращаем ответ в бот. Кто хочет подробностей, вам сюда:

https://github.com/spaceiling/aiogram_api_example

Привлечение пользователей в бот мы начали с классического FFF — friends, followers, family. Проще говоря, мы запостили ссылки в своих соц сетях, написали в чатики друзьям. А также, написали статью, которую вы читаете :)

Далее, мы планировали распространять ботика через тематические чаты, фудблогеров и фитнес тренеров.

Модель монетизации — это подписка для пользователей, после пробного периода. Но добавлять ее планируем только тогда, когда увидим, что есть хороший retention.

За первые сутки ботом воспользовались более 160 человек.

Пользователи стали активно присылать нам обратную связь про свой опыт взаимодействия коучем.

Первый фидбек оказался таким:

Лена — идея, вдохновение, дизайн, продукт

Ярослав — промты, продукт, тестирование

Саша — техническая часть, бэкенд

Юра — название, продукт, продвижение

Мы не знаем как дальше будет развиваться наше озорное детище, но хочется, чтобы этот бот и дальше помогал пользователям вкусно и полезно питаться. Для нас это оказалось классным опытом про то, как быстро запустить pet project и как AI может помочь улучшить жизнь в конкретной сфере.

В плане дальнейшего развития продукт, мы хотели начать логировать ответы AI пользователям, собирать фидбек пользователей внутри бота и на основе обучать систему более точным ответам, а при необходимости добавлять новые функции.

P.S. Потестировать бота можно по ссылке:

Обязательно напишите нам свой фидбек! До связи)