NutriFit RAG es un sistema de generación aumentada por recuperación (RAG) agéntico diseñado para el ámbito de la nutrición y el fitness. A diferencia de un chatbot convencional, este agente toma decisiones activas sobre qué fuentes consultar, cómo combinar la información y cuándo pedir aclaraciones al usuario.
Arquitectura
- Base de conocimiento curada: Artículos científicos sobre nutrición, guías de entrenamiento, tablas de composición de alimentos y protocolos de suplementación
- Retrieval multimodal: Búsqueda semántica en documentos de nutrición + recuperación estructurada en bases de datos de alimentos
- Razonamiento agéntico: El agente descompone consultas complejas (“¿qué dieta sigo si entrenó por la mañana y soy intolerante a la lactosa?”) en sub-tareas, consulta múltiples fuentes y sintetiza una respuesta coherente
- Memoria conversacional: Mantiene contexto de la conversación para sugerencias progresivas y seguimiento de objetivos
Capacidades
- Planes nutricionales personalizados según objetivos, restricciones y preferencias
- Recomendaciones de rutinas de gimnasio adaptadas al nivel y equipamiento disponible
- Análisis de suplementación con interacciones y dosificaciones basadas en evidencia
- Seguimiento de progresión y ajuste dinámico de recomendaciones
- Explicación de cada sugerencia con referencias a la fuente consultada
Tecnología
- LLM con capacidades de razonamiento y function calling
- Base de datos vectorial para embeddings de documentos nutricionales
- Pipeline de ingesta automática de nuevas fuentes
- API REST para integración con apps móviles y web
