Izgradnja Ličnog AI Asistenta: Zašto Svi Trebaju Jednog?

Table of Contents

1. Ključne Tačke
2. Uvod
3. Prvi Korak: Mapiranje Podataka o Rutini
4. Drugi Korak: Dodavanje Inteligencije sa LLM-ima
5. Treći Korak: Svijest o Kontekstu
6. Četvrti Korak: Kanal Interakcije
7. Peti Korak: Automatizacija Radnih Tokova
8. Zašto Ovaj Mali AI Asistent Radi Bolje za Mene
9. Šta je Sledeće?
10. Često Postavljana Pitanja (FAQ)

Ključne Tačke

• Razvijen je lični AI asistent koji se prilagođava korisnikovoj rutini koristeći Python, OpenAI modele i Telegram.
• Asistent nudi personalizovane savete i podsećanja, održavajući privatnost podataka lokalnim.
• U procesu razvoja koristi se integracija različitih API-ja, čineći asistenta pametnijim i sposobnijim za interakciju s korisnikom.

Uvod

U modernom svijetu dominira sve više digitalnih asistenata. Siri, Google Assistant i Alexa postali su svakodnevni alati, ali postavljamo pitanje: koliko od njih zaista poznaje nas i naše navike? Mnogi od tih asistenata mogu zakazati sastanke ili puštati muziku, ali se često gube u detaljima kada je potrebno više personalizacije. Ovaj nedostatak inspirisao je izradu ličnog AI asistenta koji neće samo služiti kao alat, već će postati suštinski deo svakodnevnice, pomažući u organizaciji i donošenju odluka na osnovu individualnih potreba.

U ovom članku istražićemo kako se može izgraditi sopstveni AI asistent koji je prilagođen vašim svakodnevnim aktivnostima. Kroz nekoliko jednostavnih koraka biće prikazano kako prikupiti informacije, omogućiti razumevanje, kao i kako postaviti interfejs i automatizovati radne procese.

Prvi Korak: Mapiranje Podataka o Rutini

Osnovni korak u razvoju ličnog AI asistenta je definisanje svakodnevnih aktivnosti korisnika. Ovo uključuje:

• Kalendar – Integrisanje podataka putem Google Calendar API-ja omogućava asistentu da zna sve događaje koji su na programu.
• Obične Rutine – Čuvanje podataka o ponavljajućim aktivnostima u formatu kao što je JSON. Ovi podaci su ključni za razumevanje korisničkih navika.
• Zadaci – Sinhronizacija beležaka iz aplikacija kao što je Todoist omogućava praćenje prioriteta.

Na primer, JSON struktura može izgledati ovako:

{
 "Ponedjeljak": ["Provjeri e-mailove 9h", "Tim sastanak 11h", "Teretana 18h"],
 "Utorak": ["Intenzivan rad 10h", "Poziv s klijentom 14h"]
}

Ova struktura omogućava asistentu da razume i analizira dan korisnika.

Drugi Korak: Dodavanje Inteligencije sa LLM-ima

Nakon mapiranja rutine, sledeći korak je dodavanje inteligencije pomoću velikih jezičnih modela (LLM). U ovom slučaju, koristeći OpenAI-ov model GPT-4o-mini, asistent može interpretirati raspored na mnogo kompleksniji način.

Kratki kod za implementaciju može izgledati ovako:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

def ask_assistant(prompt):
 response = client.chat.completions.create(
 model="gpt-4o-mini",
 messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
 )
 return response.choices[0].message.content

Ovime omogućujemo asistentu da analizira dnevne obaveze, kao što su:

• Ulaz: "Danasnji događaji: e-mailovi u 9h, intenzivan rad u 10h, poziv u 14h."
• Izlaz: "Najbolji vreme za ručak je oko 12:30. Imaš 90-minutni fokus ujutro."

Treći Korak: Svijest o Kontekstu

Za da asistent deluje "mali ali pametan", potrebno je dodati nekoliko funkcionalnosti za kontekstualno razumevanje:

• Integracija API-ja za vremensku prognozu – Ako pada kiša, asistent će predložiti uzimanje kišobrana na putu do posla.
• Zapisi o navikama – Ukoliko se teretana preskoči dva puta zaredom, asistent će podsjetiti korisnika.
• Parsiranje e-mailova – Provjerava da li su u subject linijama istaknuti rokovi.

Četvrti Korak: Kanal Interakcije

Umesto da kreira novu aplikaciju koja bi dodatno opteretila telefon, asistent koristi Telegram Bot API kao interfejs. Ovaj pristup omogućava jednostavnu komunikaciju i pristup informacijama. Primjer jednostavnog bota može izgledati ovako:

import telebot

bot = telebot.TeleBot("TELEGRAM_API_KEY")

@bot.message_handler(commands=['today'])
def send_today(message):
 routine = "E-mailovi 9h, Sastanak 11h, Teretana 18h"
 suggestion = ask_assistant(f"Moja rutina: {routine}. Optimizuj je.")
 bot.reply_to(message, suggestion)
bot.polling()

Sada korisnik može jednostavno poslati poruku /today i primiti personalizovani plan za taj dan.

Peti Korak: Automatizacija Radnih Tokova

Zadnji korak uključuje korišćenje cron poslova za slanje proaktivnih poruka:

• Jutro: "Evo tvoj dan u pregledu."
• Popodne: "Ne zaboravi na teretanu danas."
• Večer: "Završio si 70% zadataka, želiš li da prepravim one preostale?"

Ova automatizacija osigurava da korisnik ne zaboravi na važne aktivnosti i omogućava mu da bude efikasniji.

Zašto Ovaj Mali AI Asistent Radi Bolje za Mene

Jedinstvenost ovog asistenta leži u nekoliko ključnih elemenata:

• Privatnost – Svi podaci ostaju lokalni (kalendar + navike u mojoj bazu podataka).
• Prilagodljiva pravila – Mogućnost dodavanja ličnih pravila (npr. "podseti me da zalijem cveće svaka 3 dana ako je sunčano 🌱").
• Bez suvišnih opcija – Umesto generičkog glasovnog asistenta, fokusira se na korisnikov raspored.

Šta je Sledeće?

Planuju se dodatne karakteristike koje će saradnju učiniti još boljom:

• Dodavanje interfejsa za glasovno upravljanje (SpeechRecognition + gTTS).
• Pametnije preplaniranje zadataka koristeći metode učenja ojačanjem.
• Širenje na finansijske i zdravstvene podatke kako bi zaista postao moj suvozač u životu.

Često Postavljana Pitanja (FAQ)

1. Kako da koristim svog AI asistenta u svakodnevnom životu? Možete koristiti svog asistenta da pratite dnevne zadatke, primate obaveštenja na vremenske promene ili planirate vaš dan.

2. Koliko je teško implementirati ovaj sistem? Iako je potrebno osnovno znanje programiranja, uz uputstva, većina korisnika može uvideti kako funkcioniše i kako ga prilagoditi svojim potrebama.

3. Da li je ovaj asistent siguran za korišćenje? Da, podaci se čuvaju lokalno što osigurava privatnost i sigurnost vaših informacija.

4. Kakve API-jeve je potrebno integrisati? Potrebni su API-jevi za Google Calendar, OpenAI, Telegram i eventualno dodatni API-ji za vreme ili druga relevantna područja.

5. Mogu li proširiti funkcionalnosti asistenta? Apsolutno! Postoji mnogo potencijala za dodatne funkcionalnosti kao što su analitika zadataka, finansijsko upravljanje i druge personalizovane karakteristike.