JUST AI Coach — Никита
RAG-архитектура персонального фитнес-ассистента
Python · FastAPI · Qdrant · OpenRouter · Tavily
Kubernetes · Alibaba Cloud Singapore
Pavel Perelomov CPO / CTO · JUST APP LLC · just.ooo
JUST Move-to-Earn: Контекст Продукта
300K+
Пользователей
в 140 странах мира
TOP-10
Google Play
в категории фитнес
Механика: Тренировка → GPS считает калории → WIN токены → вывод через SPEED (BEP-20 BSC) → USDT → банк.
Проблема: Пользователи не понимают, как зарабатывать максимум, бросают приложение на 3-й день, не знают какой тариф выбрать и не получают мотивацию в нужный момент.
Решение: AI-ассистент, который знает продукт изнутри, знает каждого пользователя персонально и действует проактивно — не ждёт вопроса.
Архитектура Системы Nick
Три точки входа (Telegram Bot, In-App Chat, Push API) подключены к ядру NIKITA-BRAIN на FastAPI, которое обрабатывает запросы через Intent Detector, RAG Pipeline и Judge Anti-Fraud. Ядро опирается на три внешних сервиса: векторную базу Qdrant (38 414 чанков), веб-поиск Tavily в реальном времени и каскадный LLM API через OpenRouter.
RAG Pipeline — Шаг за Шагом
Пример запроса: «Сколько я заработаю если буду бегать час в день?»
01
Intent Detection
12 интентов (nutrition, workout, health, balance, subscription, dsw, withdrawal, referral, gps, general). Результат: intent = "subscription" + "balance", confidence 0.94
02
Контекст Пользователя
Из PostgreSQL: тариф, баланс WIN, история тренировок, уровень DSW, дата последней активности
03
Поиск в KB (Qdrant)
38 414 чанков, top_k=5, threshold=0.7. Источники: UpToDate, MedlinePlus. Результат: 0 релевантных чанков → переход к веб-поиску
04
Web Search (Tavily)
Real-time поиск по документации JUST и научным источникам
05
System Prompt + Контекст
System prompt Никиты v4.0 (520 строк), данные тарификации (420 мин, все тарифы), контекст пользователя, результаты KB + web search
06
LLM Каскад (3 уровня)
Tier 1: Grok 4.1 Fast (<2 сек) → Tier 2: DeepSeek V3.2 → Tier 3: Gemini 3 Flash. Время ответа: 2–8 сек
Ответ: «При беге 60 мин/день на тарифе JUST FITNESS ты заработаешь ~$2,908/мес. С Legend DSW — до $3,088/мес. Твой тариф: JUST STEP. Апгрейд окупится за 4 дня.»
Никита Не Ждёт Вопроса — Действует Первым
🌅 Утренняя Мотивация
Триггер: 9:00, нет тренировки вчера → «За 30 мин ходьбы сегодня — +420 WIN ($0.84). За месяц пропусков = -$25. Поехали? 🔥»
💰 Близко к Выводу
Триггер: баланс 30 000 WIN → «Осталось 5 000 WIN до первого вывода. Это 2 дня активных тренировок. Хочешь план?»
📊 Подбор Тарифа
Триггер: 5 дней бега на JUST STEP → «На JUST FITNESS ты бы зарабатывал в 7 раз больше. Апгрейд окупится за 3 дня.»
🏆 Достижение DSW
Триггер: уровень Expert DSW → «+46% к заработку и +110 мин/день. Комплект $18.90, окупится за 6 дней.»
🔥 Мотивационный Визуал
Триггер: 10 000 калорий за месяц → персональная картинка + призыв поделиться с реферальной ссылкой
База Знаний — 38 414 Чанков
Источники
UpToDate — ведущая медицинская база для врачей. MedlinePlus — официальный ресурс NIH (США).
Категории
- Спортивная медицина и физиология
- Питание и диетология
- MET коэффициенты для 60+ видов активности
- Восстановление и предотвращение травм
- Психология спорта и мотивации
Техническая Реализация
- Vector DB: Qdrant (self-hosted в Kubernetes)
- Embedding: text-embedding-ada-002
- Chunk: 512 токенов, overlap 50
- Index: HNSW, cosine distance, threshold 0.7
- Обновление: автокраулер + ручная верификация
Планы
Спортивная KB (nutrition · workout · tournaments), Neo4j граф для связей между знаниями.
Пример: запрос «MET coefficient cycling 25 km/h» → 3 чанка (score 0.89, 0.84, 0.81) → ответ: «MET = 10.0, при весе 75 кг = 525 ккал/час»
Полный Технический Стек
Backend
Python 3.11 · FastAPI · Flask · Django · PostgreSQL RDS · MongoDB · Redis · RabbitMQ · Kubernetes · Docker · Alibaba Cloud Singapore
Микросервисы
justapi · justgate · justauth · justpayments · justtransactions · nikita-brain
AI / ML
RAG: Qdrant + Tavily + OpenRouter. LLM каскад: Grok 4.1 Fast → DeepSeek V3.2 → Gemini 3 Flash. Embeddings: text-embedding-ada-002. Image: DashScope Wan 2.6. Intent detection: 12 категорий, confidence scoring
Mobile + Blockchain
Android: Kotlin · MVI/MVICore · Jetpack Compose · Koin · RxJava2 · OkHttp · JSON:API. BSC BEP-20 · SPEED token · Twigse P2P exchange
Мониторинг
- Docker image: 710MB (оптимизирован с 6.3GB)
- JWT: 48h access tokens
- GPS anti-spoof: 200 km/h лимит
Планы по Развитию RAG
- Phase A: Neo4j граф знаний
- Phase B: Спортивная + нутриционная KB
- Phase C: Агент тренировок (автоплан на неделю)
- Phase D: Android интеграция (голосовой ввод)
- Phase E: Турнирный агент (JUST BET AI)