У роботі обґрунтовано розробку кросплатформного застосунку для трекінгу тренувань із рекомендаційною системою на базі штучного інтелекту. Досліджено та реалізовано гібридну RAG-архітектуру з використанням LLM-технологій для безпечної, фізіологічно обґрунтованої та контекстно-залежної генерації тренувальних планів. Реалізований застосунок забезпечує динамічну адаптацію рекомендацій до стану користувача та підтверджує ефективність обраних архітектурних і технологічних рішень.
