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[Wildlife] - AWS Bartender Mixologist

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Le projet en image

Résumé du projet

Dans le cadre de ma collaboration avec Wildlife.LA, j'ai eu l'opportunité de développer une application unique combinant l'expertise d'un mixologue professionnel et l'intelligence artificielle pour créer une expérience innovante de génération de cocktails.

Le Projet

AWS Bartender Mixologist est né de la fusion entre expertise humaine et technologie de pointe. En collaborant avec un mixologue professionnel, nous avons créé un système capable de générer des recettes de cocktails authentiques et créatives.

Concept et Innovation

Expertise Mixologie

  • Collaboration étroite avec un mixologue professionnel
  • Définition des règles et principes de création de cocktails
  • Validation des combinaisons d'ingrédients
  • Assurance de la faisabilité des recettes générées

Intelligence Artificielle

  • Système de génération basé sur l'expertise mixologie
  • Analyse des combinaisons de saveurs
  • Adaptation des proportions
  • Suggestions personnalisées selon les préférences

Architecture Technique

Infrastructure Cloud

  • Déploiement sur AWS avec architecture serverless
  • Utilisation de AWS Bedrock pour l'IA
  • Stockage des données dans DynamoDB
  • Gestion des médias via S3

Application Frontend

  • Interface développée en Next.js
  • Expérience utilisateur intuitive
  • Visualisation interactive des recettes
  • Système de filtres et préférences

Backend Robuste

  • API RESTful pour la génération de recettes
  • Système de validation des compositions
  • Gestion des contraintes d'ingrédients
  • Cache intelligent des recettes populaires

Process de Génération

  1. Analyse des Préférences
  • Goûts de l'utilisateur
  • Contraintes spécifiques
  • Niveau de complexité souhaité
  1. Génération IA
  • Utilisation des règles de mixologie
  • Validation des combinaisons
  • Ajustement des proportions
  1. Validation et Affinage
  • Vérification de la faisabilité
  • Optimisation des proportions
  • Suggestions de présentation

Stack Technique

Frontend         Cloud            IA              DevOps
- Next.js        - AWS S3         - AWS Bedrock   - GitHub Actions
- React          - DynamoDB       - Claude 3.5    - Terraform
- TailwindCSS    - Lambda                         - Vercel

Les technologies utilisées

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Les sites et les ressources associées

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