title	SmaCoFit Backend API (FastAPI)
emoji	🏋️
colorFrom	green
colorTo	blue
sdk	docker
pinned	false

SmaCoFit Backend API (FastAPI)

SmaCoFit adalah solusi Smart Coach Fitness inovatif yang menggunakan kecerdasan buatan untuk bertindak sebagai Personal Trainer 24/7. Repositori web-app ini adalah inti dari seluruh kecerdasan tersebut.

Layanan backend berbasis Python (FastAPI) ini menangani fungsi-fungsi krusial berikut:

• LLM Integration (Gemini/OpenAI): Bertanggung jawab mengevaluasi performa workout pengguna, menyusun jadwal pelatihan harian, dan menganalisis asupan nutrisi secara dinamis.
• RAG Chatbot Engine: Chatbot kebugaran dengan teknologi Retrieval-Augmented Generation (menggunakan ChromaDB & Gemini) yang memungkinkan LLM membaca konteks riwayat olahraga dan kalori pengguna, sehingga konsultasi terasa sangat personal.
• Data Persistence: Pengoperasian database PostgreSQL (melalui SQLModel/Alembic) untuk menyimpan profil klien, log latihan (Reps/Duration), dan kalender diet pengguna.
• Authentication: Pengelolaan sesi pengguna menggunakan JWT yang diintegrasikan dengan Firebase/SSO dari sisi Mobile App.

---

🛠️ Prerequisites

• Python 3.10+
• PostgreSQL database (installed and running locally)

🚀 Setup Instructions

1. Create Virtual Environment Disarankan untuk memisahkan dependencies. Buat dan aktifkan virtual environment:

   # Windows
   python -m venv venv
   venv\Scripts\activate
   
   # macOS/Linux
   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate

2. Install Dependencies Instal FastAPI, SQLModel, Alembic, dan library LLM lainnya:

   pip install -r requirements.txt

3. Configure Environment Variables Kredensial sensitif tidak akan pernah di-push ke repositori ini.

   • Copy file template: cp .env.example .env
   • Buka .env, masukkan password PostgreSQL kamu ke dalam DATABASE_URL, dan tambahkan SECRET_KEY serta GEMINI_API_KEY.
   • Catatan: Backend akan crash dan menolak menyala jika SECRET_KEY atau GEMINI_API_KEY tidak disetel!

4. Run Database Migrations (Alembic) Terapkan skema model SmaCoFit ke dalam PostgreSQL:

   alembic upgrade head

   Jika kamu baru saja mengubah arsitektur database di models.py:

   alembic revision --autogenerate -m "describe_your_change"
   alembic upgrade head

5. Setup GenAI & Knowledge Base Pastikan .env memiliki GEMINI_API_KEY. Jalankan skrip ini untuk mengisi (populasi) vector store ChromaDB agar AI Chatbot memiliki pengetahuan dasar seputar SmaCoFit:

   python ingest.py

6. Run the Server Jalankan server FastAPI:

   fastapi dev main.py

   (Atau bisa juga dengan uvicorn main:app --reload)

   Setelah berjalan, API endpoints SmaCoFit dapat diakses pada http://127.0.0.1:8000. Untuk mengecek ketersediaan rute (API Docs interaktif), silakan buka http://127.0.0.1:8000/docs.