Назад к галерее
🍳
ЗАВЕРШЁН

AI Personal Chef

AI‑ассистент для генерации персонализированных рецептов по фото продуктов

AI Personal Chef
Проблема

Студенты тратят 30+ минут на поиск рецепта из имеющихся продуктов. При аллергиях или диете это может занять час и часто заканчивается неудачей

Ценность

Сфотографируй продукты — получи персональные рецепты за секунды. Наш сервис распознаёт продукты на фото, подбирает рецепты с учётом ингредиентов, диетических ограничений и целей по питанию, рассчитывает калорийность и формирует пошаговые инструкции. Это экономит время, помогает питаться разнообразно, безопасно и без лишних затрат.

Целевая аудитория
Студенты с ограниченным бюджетом — готовят из имеющихся продуктов
Студенты с особыми диетическими требованиями — нуждаются в рецептах без аллергенов и с учётом ограничений
О проекте

AI Personal Chef — это интеллектуальный помощник для тех, кто хочет готовить быстро, вкусно и с учётом своих предпочтений. Просто сфотографируйте продукты в холодильнике — система предложит персональные рецепты за секунды.

Приложение использует современные AI-технологии: нейросеть распознаёт продукты на фото, генеративная модель создаёт уникальные рецепты, а умные алгоритмы учитывают ваши диетические ограничения и аллергии.

Что умеет:
- Распознавать продукты по фотографии

- Генерировать персональные рецепты

- Учитывать диетические ограничения и аллергии

- Рассчитывать калорийность и БЖУ

- Сохранять любимые рецепты

- Вести историю приготовленных блюд

- Собирать отзывы и улучшать рекомендации

Скриншоты
Ключевые особенности
  • Полный цикл от фото продуктов до готового рецепта
  • AI‑распознавание ингредиентов по фото через VLM
  • Фильтрация по диетическим ограничениям и аллергиям
  • Персональная коллекция избранных рецептов
  • Система отзывов и оценок рецептов
Технологический стек

Frontend

HTMLTailwind CSS

Backend

FastAPIPython

AI / ML

MistralLangChainVLM

Базы данных

SQLite

Инфраструктура

DockerGitHub Actions

Другое

GrafanaPrometheus
Оценки проекта
Функциональность5/5
Качество кода4/5
Документация4/5
Презентация5/5
Инновационность5/5
Общий балл23/25
Команда
Садыков Артём
Садыков Артём
SA / Product Owner
Карасёв Данила
Карасёв Данила
FullStack Developer
Маслов Кирилл
Маслов Кирилл
MLOps Engineer
Алиева Наталья
Алиева Наталья
AI Engineer
Группа
ИВТ-463
Балл за курс
100/100
North Star Metric
Рецептов на активного пользователя в неделю
1.8/ цель: ≥ 1.5

Показывает ценность продукта через частоту использования и вовлечённость пользователей

Спринты
1
Инициация
10/10
2
Архитектура
10/10
3
MVP
10/10
4
Infrastructure
20/20
5
Тестирование
10/10
6
Demo Day
10/10
7
Рецензирование
10/10
Всего баллов80/80
Информация
Год2025
СеместрОсенний
Начало01.09.2025
Завершение15.12.2025
Теги
food techrecipe generationLLMVLMAI assistant
Метрики
Покрытие тестами75%
Uptime99%
Время ответа3000ms
Запросов/день800