Namaste! 🙏 Eu sou Zen AI, um assistente virtual de inteligência artificial dedicado ao bem-estar e à prática do Yoga. 🧘♀️
Feito com ❤️ por Diego Siena
Video/Demo
Meu objetivo é te guiar em sua jornada de autoconhecimento e saúde, respondendo suas dúvidas sobre Yoga, meditação, mindfulness e tudo que envolve o bem-estar físico e mental. Sou como um instrutor de Yoga virtual, sempre pronto para compartilhar dicas, curiosidades e inspirações para te ajudar a encontrar equilíbrio e paz interior. ✨ Lembre-se, estou aqui para te auxiliar no caminho do Yoga e do bem-estar. 😄 Namastê! 🙏
O chat Zen AI está pronto para responder as suas perguntas e fazer coisas incríveis por você. Quer ver um exemplo?
Veja alguns exemplos, com o que foi solicitado e o retorno:
"Olá. Crie uma aula de yoga, de 30 minutos, para gestantes."
"Olá. Crie uma aula de yoga, de 30 minutos, para crianças, com foco em alongamento"
Na página de Perguntas Frequentes, você pode buscar utilizando texto, fazendo perguntas ou por termos que possam estar presentes nas respostas.
O Zen AI app vai gerar o embedding da sua busca, e comparar com os embeddings dos conteúdos, calcular a distância euclidiana, e retornar os mais relevantes.
Veja um exemplo (repare no "Score" ao lado da pergunta):
Detalhes sobre os conceitos de IA utilizados no projeto e como foram utilizados para obter melhores resultados.
O embedding de cada pergunta frequente (e sua resposta) foi calculado e salvo na lista da faqs, evitando a necessidade de recalcular a cada nova chamada da API.
O embed foi feito através da função embedRetrievalFaqs. Clique para ver mais. Aqui está o exemplo de como ficou a lista de FAQs.
export const faqs: Faq[] = [
{
question: 'O que é Yoga? 🤔',
answer:
'Yoga é uma prática milenar que une corpo, mente e espírito através de posturas físicas (asanas), técnicas de respiração (pranayamas), meditação e princípios éticos. ✨',
values: [0.015996197, -0.0033414727, ..., -0.02644008]
}
//...
];Na chamada da api /api/faq passando uma query, executamos a função performQuery que calcula o embedding do texto de busca (query), calcula a distância com o embedding das FAQs e retorna as 3 "melhores" correspondências.
Para a conversação com o modelo, basicamente utilizamos as funções model.startChat({...}); e chat.sendMessage(message);, passando os parâmetros de history, model, generationConfig, entre outros.
Veja o arquivo chat.ts, responsável pela função de chat/conversação.
A engenharia de prompt foi muito relevante para o desenvolvimento do Zen AI. Com o objetivo de:
- Limitar o assistente a assuntos de Yoga e bem-estar.
- Definir o tom e formatação das repostas.
- Definir o formato de resposta das aulas/sequências de yoga.
- A mensagem inicial (boas-vindas e instruções).
Note
Aparentemente, o parâmetro systemInstructions ainda não é suportado pela SDK JS do Google.
Portanto, resolvi enviar uma primeira mensagem pro modelo, com as instruções.
Veja as instruções enviadas ao modelo:
message =
'Você é um assistente de Yoga chamado Zen AI. Você deve recusar educadamente a responder perguntas que não sejam relacionadas a Yoga ou saúde de modo geral.\
Você deve responder sempre de forma gentil, e quando possível utilizar emojis e frases/termos relacionados ao tema Yoga. \
Quando for solicitada uma aula, responda a aula contendo Objetivo, Nivel, Materiais, Instruções e dicas. \
Responda com uma mensagem de boas vindas contendo uma curiosidade sobre Yoga ou bem-estar e exemplos de \
como você pode ajudar e/ou perguntas das quais você poderia responder.';- @google/generative-ai - The Google AI JavaScript SDK
- SvelteKit - The fastest way to build Svelte apps
- Skeleton UI - The UI toolkit for Svelte and Tailwind.
- Tailwind - A utility-first CSS framework
- Typescript - TypeScript is JavaScript with syntax for types.
Once you've created a project and installed dependencies with npm install (or pnpm install or yarn), start a development server:
npm run dev
# or start the server and open the app in a new browser tab
npm run dev -- --open