AI Консультант по коже и Рекомендатор продуктов (Экосистема FOREO)

AI Skin Advisor — это интеллектуальная система на базе больших языковых моделей (LLM), разработанная для предоставления персонализированных советов по уходу за кожей и автоматизированного подбора продуктов экосистемы FOREO. Проект работает по принципу диалогового ассистента, который анализирует индивидуальные запросы пользователей, состояние их кожи и предлагает оптимальные решения для ежедневного ухода.
Ключевой функционал системы

Интеллектуальный чат-интерфейс: Реализация диалогового окна в стиле ChatGPT, позволяющего пользователям получать мгновенные ответы на вопросы по дерматологическому уходу.

Персонализированная диагностика: Анализ введенных данных пользователя (тип кожи, возраст, текущие проблемы) для формирования уникального "цифрового профиля" кожи.

Умные рекомендации FOREO: Алгоритмический подбор гаджетов (LUNA, UFO, BEAR) и косметических средств бренда, интегрированных в персонализированную рутину.

Образовательный контент: Генерация инструкций и советов по правильному использованию технологий микротоков, T-Sonic пульсаций и LED-терапии.

Стек технологий и архитектура

NLP/LLM: Использование моделей GPT-4 или Claude для ведения контекстных диалогов.

Data Science & Machine Learning: Разработка алгоритмов ранжирования продуктов на основе ингредиентов и технических характеристик устройств.

Backend: Python (FastAPI/Flask) для обработки запросов и интеграции с базой данных продуктов.

Frontend: React/Next.js или интеграция в мобильное приложение FOREO For You.

Хранение данных: Векторные базы данных (Pinecone/Milvus) для быстрого поиска релевантных дерматологических знаний (RAG-архитектура).

Мой вклад (Data Science)

В рамках проекта я отвечал за аналитическую часть и разработку логики рекомендаций:

Разработка рекомендательной модели: Создание системы мэппинга между дерматологическими проблемами пользователей и спецификациями линейок FOREO.

Fine-tuning и Prompt Engineering: Настройка поведения языковой модели для обеспечения высокой точности медицинских советов и соблюдения tone-of-voice бренда.

Обработка и структурирование данных: Формирование и подготовка датасетов с ингредиентами косметики и техническими параметрами гаджетов для обучения алгоритмов.

Валидация ответов: Разработка метрик для оценки безопасности и релевантности советов ассистента, чтобы избежать ложных дерматологических рекомендаций.