sniff_ai

KI schnüffeln

Sniff AI ist eine KI-gestützte Plattform zur Duftkreation, die poetische und beschreibende Texte in individuelle Duftkompositionen übersetzt. Dieses Projekt kombiniert generative KI mit einer kuratierten Duftdatenbank, um Duftprofile zu inspirieren und zu generieren, wobei sowohl Produktmanagement- als auch KI/ML-Engineering-Fähigkeiten demonstriert werden.

---

Inhaltsverzeichnis

• Projektübersicht
• Hauptmerkmale
• Tech-Stack
• Projektphasen und -fortschritt
• Installation
• Verwendung
• Zukünftige Verbesserungen

---

Projektübersicht

Sniff AI generiert individuelle Duftkompositionen basierend auf vom Benutzer bereitgestellten Beschreibungen, die von einfachen Phrasen bis hin zu poetischen Bildern reichen. Die Plattform nutzt einen Datensatz vorhandener Düfte für Modellschulungen und Referenzzwecke und kreiert einzigartige Mischungen, die sich an den Benutzereingaben orientieren.

---

Hauptmerkmale

• Text-zu-Duft-Generierung : Verwandeln Sie die Beschreibungssprache in ein einzigartiges Duftprofil.
• Duftdatenbank : Zugriff auf eine durchsuchbare Datenbank vorhandener Düfte mit detaillierten Duftnoten, Duftfamilien und zusätzlichen Informationen.
• Anpassbare Benutzeroberfläche : Benutzerfreundliche Benutzeroberfläche zum Eingeben von Beschreibungen, Auswählen bevorzugter Noten und Anzeigen generierter Duftkompositionen.
• Feedback-System : Ein Mechanismus, mit dem Benutzer generierte Düfte bewerten können, um die Modellverfeinerung zu unterstützen.

---

Tech-Stack

• Backend : Python, Flask oder Django
• Frontend : React oder Vue.js
• Datenbank : PostgreSQL mit Elasticsearch für schnelle Suche
• Modellierung : Generative KI (z. B. GPT oder benutzerdefinierte Transformatormodelle) und NLP

---

Projektphasen und -fortschritt

Phase 1: Forschung und Datenerfassung

• Sammeln Sie Duftdaten aus Online-Datenbanken und öffentlichen Quellen
• Erstellen Sie einen Datensatz mit Duftnoten, Beschreibungen und Duftfamilien
• Stellen Sie gepaarte Daten poetischer Beschreibungen und Duftkompositionen für die Erstausbildung zusammen

Der Datensatz wurde in diesem Projekt Fragrances erstellt

Phase 2: Erste Modellentwicklung

• Feinabstimmung des Sprachmodells (GPT, BERT oder ähnliches) für gepaarte Text-Duft-Daten
• Trainieren Sie das Duftkompositionsmodell, um Mischungen aus semantischen Interpretationen von Beschreibungen zu erstellen
• Bewerten Sie die Modellausgaben, um Relevanz und Genauigkeit mithilfe von Ähnlichkeitswerten sicherzustellen

Phase 3: Aufbau der Datenbank

• Richten Sie eine relationale Datenbank (PostgreSQL) zum Speichern von Duftdaten ein
• Integrieren Sie Elasticsearch für eine effiziente Duftsuche
• Füllen Sie die Datenbank mit kuratierten Duftdaten

Phase 4: Benutzeroberfläche und Erfahrung

• Entwerfen Sie Benutzeroberflächenmodelle für die Texteingabe und die Anzeige der Duftausgabe
• Implementieren Sie das Frontend in React oder Vue.js
• Integrieren Sie das Modell mit der Benutzeroberfläche für die Echtzeit- oder asynchrone Dufterzeugung

Phase 5: Modellverfeinerung

• Richten Sie Benutzer-Feedbackschleifen ein , die es Benutzern ermöglichen, generierte Düfte zu bewerten oder zu optimieren
• Integrieren Sie Feedback-Mechanismen, um Modellausgaben basierend auf Benutzerinteraktionen zu verfeinern
• Iterieren Sie Modellverbesserungen basierend auf Feedback und Tests

---

Installation

Anweisungen zum lokalen Einrichten des Projekts finden Sie hier.

---

Verwendung

Hier finden Sie Anweisungen zur Verwendung von Sniff AI, einschließlich der Eingabe von Beschreibungen, der Auswahl von Duftnoten und der Anzeige von Ausgaben.

---

Zukünftige Verbesserungen

• Zusätzliche Eingabeanpassung : Ermöglichen Sie Benutzern die Auswahl von Duftintensität, Jahreszeit oder Anlass.
• Verbesserte Duftanpassung : Verfeinern Sie die Ähnlichkeitsbewertung für präzisere Duftausgaben.
• Benutzerkonten und gespeicherte Düfte : Ermöglichen Sie Benutzern, generierte Kompositionen in ihren Profilen zu speichern.
• Mobile Version : Entwickeln Sie eine reaktionsfähige mobile Version der Plattform.

---

Fühlen Sie sich frei, einen Beitrag zu leisten, Funktionen vorzuschlagen oder uns mit Feedback zu kontaktieren. Dieses Projekt ist im Gange und jede Eingabe ist willkommen!

---