Il nostro progetto mira a pianificare i pasti aziendali per i dipendenti, utilizzando il menù di Planeat e tenendo conto di preferenze, diete e intolleranze dichiarate. La pianificazione può essere effettuata per più giorni, considerando le giornate di presenza comunicate, e garantisce pasti vari e adatti alle esigenze individuali. La nostra web app interagisce con l'AI tramite funzioni Lambda che raccolgono e analizzano i dati, generando suggerimenti di pasti personalizzati in base a un sistema RAG che restringe la conoscenza necessaria per ogni richiesta specifica.
Nel nostro processo, abbiamo organizzato i dati in fase di pre-processing per estrarre le preferenze e filtrare in base a dieta e allergeni, strutturando poi i prompt per l'AI durante la fase di processing. Dopo la generazione dei menù, il post-processing assicura che tutti i pasti rispettino le preferenze e le restrizioni dichiarate. I test automatici sono stati adattati per verificare la precisione e l'affidabilità del sistema, garantendo che le esigenze dei dipendenti siano sempre soddisfatte.
Durante lo sviluppo, abbiamo affrontato difficoltà nel calcolo dei punti e nella gestione della knowledge base. Abbiamo imparato quanto sia importante essere gentili, i costi elevati del progetto, e le performance variabili dei modelli AI per la lingua italiana. Abbiamo capito come sfruttare al meglio i modelli Sonnet e Haiku, utilizzandoli nei contesti più appropriati.