Студент математического факультета Александр Разживин в рамках дипломной работы создал интеллектуальную систему для диетологического консультирования. Разработка объединяет большую языковую модель со специализированной базой знаний, что позволяет получать точные и персонализированные рекомендации по питанию.
Автор проекта сам собрал данные для базы знаний, используя только проверенные источники. В их числе — рекомендации сайта Минздрава России, материалы Всемирной организации здравоохранения и других профильных организаций.
— Модель может понимать запрос пользователя и находить в базе данных те фрагменты, которые дополняют общий контекст, — объяснил студент ЧелГУ Александр Разживин. — Например, пользователь спрашивает, как приготовить картофельное пюре, а система находит всю связанную с картофелем информацию: пользу, вред, витаминный состав и так далее.
Нейросеть-ассистент умеет отвечать на самые разные вопросы: чем отличаются насыщенные жиры от ненасыщенных, какие продукты полезны, а от каких лучше отказаться. По запросу система может составить программу питания на неделю или подобрать рецепты из тех ингредиентов, которые уже есть в холодильнике.
Проблема классических языковых моделей в том, что они могут допускать фактические ошибки, так как не опираются на верифицированные источники. Разработка челябинского студента решает эту задачу за счет интеграции нейросети с проверенной базой знаний.
Важное преимущество новинки — автономность. Система не требует подключения к облачным сервисам и может быть размещена на собственных серверах, например, в медицинских учреждениях или санаториях.
В планах автора — превратить разработку в мобильное приложение.