AI-система персонализации медитаций и упражнений релаксации

Проектируем и внедряем системы искусственного интеллекта: от прототипа до production-ready решения. Наша команда объединяет экспертизу в машинном обучении, дата-инжиниринге и MLOps, чтобы AI работал не в лаборатории, а в реальном бизнесе.
Показано 1 из 1 услугВсе 1566 услуг
AI-система персонализации медитаций и упражнений релаксации
Простая
от 1 рабочего дня до 3 рабочих дней
Часто задаваемые вопросы
Направления AI-разработки
Этапы разработки AI-решения
Последние работы
  • image_website-b2b-advance_0.png
    Разработка сайта компании B2B ADVANCE
    1218
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании FEEDME
    1161
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Разработка веб-сайта для компании БЕЛФИНГРУПП
    854
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Разработка интернет магазина для компании FURNORO
    1047
  • image_logo-advance_0.png
    Разработка логотипа компании B2B Advance
    561
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании Enviok
    825

AI-система персонализированной медитации и релаксации

Приложения медитации (Calm, Headspace) используют AI для подбора практик под текущее состояние пользователя. Нет смысла предлагать 30-минутную медитацию человеку в режиме «5 минут до встречи». AI определяет контекст и предлагает практику, которую пользователь реально выполнит.

Контекстная рекомендация медитативных практик

from anthropic import Anthropic
import json
from datetime import datetime

def recommend_meditation_session(user_state: dict,
                                  user_history: list[dict]) -> dict:
    """
    Контекстная рекомендация медитации.
    user_state: mood (1-5), stress_level (1-5), available_minutes, time_of_day
    """
    llm = Anthropic()

    # Анализ истории: какие практики пользователь завершает
    if user_history:
        completed = [s for s in user_history if s.get('completed')]
        preferred_types = {}
        for session in completed:
            t = session.get('type', 'breathing')
            preferred_types[t] = preferred_types.get(t, 0) + 1
        top_type = max(preferred_types, key=preferred_types.get) if preferred_types else 'breathing'
        completion_rate = len(completed) / max(len(user_history), 1)
    else:
        top_type = 'breathing'
        completion_rate = 0.5

    # Правила выбора практики
    mood = user_state.get('mood', 3)
    stress = user_state.get('stress_level', 3)
    available_min = user_state.get('available_minutes', 10)
    time_of_day = user_state.get('time_of_day', 'afternoon')

    if stress >= 4:
        session_type = 'breathing'  # Быстрее всего снижает стресс
    elif mood <= 2:
        session_type = 'body_scan'  # Для усталости
    elif time_of_day == 'morning':
        session_type = 'energizing'
    elif time_of_day == 'evening':
        session_type = 'sleep_preparation'
    else:
        session_type = top_type

    # Длительность по доступному времени
    if available_min <= 5:
        duration = 3
    elif available_min <= 15:
        duration = 10
    else:
        duration = min(available_min, 20)

    # LLM для персонализированного введения
    response = llm.messages.create(
        model="claude-3-5-sonnet-20241022",
        max_tokens=150,
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": f"""Write a personalized intro for a meditation session in Russian.

User state: mood {mood}/5, stress {stress}/5, available time {available_min} min
Time of day: {time_of_day}
Session type: {session_type}, duration: {duration} min
Completion rate: {completion_rate:.0%}

Write 2-3 sentences:
1. Acknowledge their current state
2. Explain why this specific practice will help right now
Be warm, non-judgmental, concise."""
        }]
    )

    return {
        'session_type': session_type,
        'duration_minutes': duration,
        'personalized_intro': response.content[0].text,
        'completion_prediction': min(0.95, completion_rate + 0.1) if session_type == top_type else completion_rate,
    }

Персонализированные рекомендации медитации повышают completion rate сессий с 35-45% до 60-75%. Ключевой инсайт: короткая сессия, выполненная до конца, ценнее длинной, брошенной на полпути — AI должен оптимизировать под реалистичные возможности, а не идеальные.