¡Cocinando el Jarvis de la Nutrición: la Hackathon de Morfit!

Cómo todo empezó...

Todo comenzó con una idea simple pero poderosa: desarrollar un chatbot de inteligencia artificial que pudiera ayudarnos a comer de la manera más óptima. Llamémoslo, el "Jarvis de la Nutrición". Sí, así mismo, como el amigo inteligente de Tony Stark, pero si Iron Man buscase salvar al planeta desde una buena nutrición. La misión no era fácil, pero el equipo de Morfit, junto con los desarrolladores de Penguin, un aliado, estuvieron dispuestos a tomar el desafío. Se establecieron dos etapas para este proyecto. En la primera etapa, se trabajó en la construcción del modelo de clasificación de texto y las interfaces de usuario. Y luego, la segunda etapa, que se llevó a cabo en un proceso intenso de hackathon que duró tres días.

El Hackathon: un festín de ideas y códigos

El hackathon se llevó a cabo durante tres días completos, del 10 al 12 de abril. Fue un evento intensivo de programación en el que los participantes trabajaron juntos para desarrollar un sistema de chatbot nutricional, un asistente personalizado que pudiera brindar interacciones personalizadas y eficientes con los usuarios. ¡Y se logró!

Día 1…

El primer día comenzó con una introducción y revisión del código fuente para poner a todos en la misma página. Luego de la introducción, el equipo se dividió en grupos y empezó a profundizar en los desafíos técnicos. Los objetivos clave del primer día eran perfeccionar el sistema de clasificación de texto que había sido desarrollado en la primera etapa y comenzar a implementar el sistema de recuperación basado en vectores. El sistema de clasificación de texto era fundamental para que el chatbot entendiera y categorizara correctamente las consultas de los usuarios. Este sistema usaba técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural para analizar las preguntas de los usuarios y categorizarlas en distintos temas relacionados con la nutrición y la salud. En paralelo, el otro grupo de trabajo se centró en desarrollar e implementar el sistema de recuperación basado en vectores. Este sistema permite al chatbot buscar y recuperar la información más relevante de una base de datos en respuesta a las consultas de los usuarios.

Día 2…

Durante el segundo día de la hackathon, el enfoque principal fue la integración del agente personalizado en el sistema de chatbot. Este agente es el responsable de procesar las entradas del usuario, recuperar los vectores apropiados de la base de datos vectorial y generar una respuesta adecuada.

Día 3…

El tercer y último día estuvo dedicado a definir las personalidades y modos de interacción del chatbot. Para cada personalidad, se desarrolló un 'prompt' o comando de entrada que define el comportamiento esperado, tono de voz, limitaciones, contexto y ejemplos de interacción. Estos prompts fueron utilizados para entrenar al agente, permitiendo que el chatbot interactúe con los usuarios de una manera más amigable y personalizada.

Cómo termino…

Al finalizar la hackathon, el equipo logró una integración exitosa del agente personalizado en el sistema de chatbot y una serie de 'prompts' para definir las diferentes personalidades y modos de interacción. Aunque todavía quedan aspectos por mejorar y optimizar, estamos seguros de que Morfit estará listo para ofrecer una experiencia de usuario excepcional y ser una herramienta valiosa para aquellos que buscan un asistente de salud y nutrición personalizado y efectivo. ¡El Hackathon de Morfit fue un éxito! El equipo está muy entusiasmado con los resultados obtenidos y emocionado por presentar al Jarvis de la Nutrición a un público mucho más amplio. ¡No te pierdas este increíble desarrollo y sigue atento a los próximos avances del equipo de Morfit!