Назад к галерее
😴
ЗАВЕРШЁН

AI Sleep Tracker

Умное приложение для анализа и улучшения качества сна с использованием AI

Проблема

Люди часто не осознают, насколько качественно они спят и какие факторы влияют на их сон, что может привести к хронической усталости, снижению продуктивности и проблемам со здоровьем

Ценность

Получайте персональные рекомендации по улучшению сна на основе анализа ваших данных и научных исследований

Целевая аудитория
Люди среднего возраста (35-55 лет, испытывают проблемы со сном из-за изменения биоритмов)
Пожилые люди (60+ лет, качество сна ухудшается с возрастом)
Спортивные люди (20-50 лет, хотят оптимизировать циклы сна для восстановления после тренировок)
О проекте

AI Sleep Tracker — это инновационное веб-приложение, которое помогает пользователям анализировать и улучшать качество своего сна.

Система использует две взаимосвязанные AI-модели: первая оценивает качество сна на основе данных пользователя, а вторая генерирует персонализированные рекомендации с использованием RAG (Retrieval-Augmented Generation) на основе научных статей о сне.

Ключевые возможности:
- Отслеживание режима сна и его визуализация

- AI-оценка качества сна на основе пользовательских данных

- Персонализированные рекомендации по улучшению сна

- Анализ паттернов сна с течением времени

- Интеграция с популярными трекерами сна

Ключевые особенности
  • Две AI-модели: для оценки сна и генерации рекомендаций
  • RAG-система с базой научных статей о сне
  • Полный мониторинг через Prometheus, Grafana, Loki и Langfuse
  • Микросервисная архитектура на Kubernetes
  • CI/CD пайплайн с автоматическими тестами
Технологический стек

Frontend

HTML5CSS3JavaScriptBootstrap 5jQueryHighcharts.js

Backend

Django 4.2Python 3.10+CeleryGunicorn

AI / ML

OllamaRAGВекторная база данных

Базы данных

PostgreSQLRedisClickHouse

Инфраструктура

DockerKubernetesNginxGitHub Actions

Другое

LangfuseGrafanaPrometheus
Оценки проекта
Функциональность5/5
Качество кода5/5
Документация4/5
Презентация5/5
Инновационность4/5
Общий балл23/25
Отзывы команд
AI Personal Chef
Плюсы: Отличная архитектура, Качественная документация, Работающий RAG
Минусы: Можно улучшить UI

"Один из лучших проектов курса"

Команда
Васильев Павел
Васильев Павел
FullStack Developer
Таранов Виктор
Таранов Виктор
AI Engineer
Тихонов Дмитрий
Тихонов Дмитрий
MLOps Engineer
Карпов Александр
Карпов Александр
SA / Product Owner
Группа
ИВТ-463
Балл за курс
100/100
North Star Metric
Точность рекомендаций по улучшению сна
75%/ цель: 80%

Процент пользователей, отметивших улучшение качества сна после следования рекомендациям

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
Достижения
🤖
Интеграция с Ollama
Внедрение локальных AI-моделей для анализа сна
📊
Полный стек мониторинга
Комплексное решение для логирования и мониторинга
Информация
Год2025
СеместрОсенний
Начало01.09.2025
Завершение15.12.2025
Теги
sleep trackinghealth techAIRAGpersonal recommendations
Метрики
Покрытие тестами78%
Uptime99.5%
Время ответа450ms
Запросов/день1,200