Cal AI में वॉयस लॉगिंग क्यों नहीं है?
Cal AI ने अपने उत्पाद को फोटो-प्रथम AI के चारों ओर बनाया है, इसलिए वॉयस लॉगिंग इसकी रोडमैप का हिस्सा नहीं है। यहाँ वॉयस लॉगिंग वास्तव में क्या प्रदान करता है, क्यों Cal AI का इंजीनियरिंग फोकस कहीं और है, और Nutrola कैसे 14 भाषाओं में वॉयस लॉगिंग प्रदान करता है, इसके बारे में जानकारी दी गई है।
Cal AI में वॉयस लॉगिंग नहीं है क्योंकि टीम ने जानबूझकर अपने इंजीनियरिंग और AI बजट को फोटो-प्रथम खाद्य पहचान पर केंद्रित किया है। वॉयस एक अलग विधा है जिसमें अपनी खुद की NLP, भाषा, और सटीकता की चुनौतियाँ हैं, और इसे सही तरीके से बनाना एक अलग उत्पाद ट्रैक है जिसे Cal AI ने प्राथमिकता नहीं दी है। यदि आप वॉयस लॉगिंग पर निर्भर हैं, तो Nutrola 14 भाषाओं में प्राकृतिक भाषा वॉयस इनपुट प्रदान करता है, साथ ही AI फोटो पहचान, बारकोड स्कैनिंग, और मैनुअल खोज — सभी 1.8 मिलियन+ सत्यापित खाद्य डेटाबेस के साथ।
कैलोरी ट्रैकिंग ऐप्स एक-दूसरे के विकल्प नहीं हैं। प्रत्येक ऐप उस विधा से आकारित होता है जिसे उसके संस्थापक मानते हैं कि वह जीतने वाली है — फोटो, टेक्स्ट, वॉयस, पहनने योग्य डेटा, या कुछ संयोजन — और हर subsequent इंजीनियरिंग निर्णय उसी पर आधारित होता है। Cal AI का मानना है कि कैमरा खाद्य लॉग करने का सबसे तेज़ और सटीक तरीका है, और ऐप का डिज़ाइन, मार्केटिंग, और फीचर रोडमैप सभी उसी फोकस को दर्शाते हैं।
यह मान्यता उचित है। फोटो पहचान में नाटकीय रूप से सुधार हुआ है, और कई भोजन के लिए एक ही स्नैप वास्तव में टाइप करने या बोलने से तेज़ है। लेकिन यह कुछ उपयोगकर्ताओं को छोड़ देता है — वे लोग जो रसोई में हाथ से खाना बनाते हैं, ड्राइवर जो रुकने के बीच में एक भोजन लॉग करते हैं, दृष्टिहीन उपयोगकर्ता, बच्चे को पकड़े हुए माता-पिता, और कोई भी जो बस कैमरा की बजाय बात करना पसंद करता है। उन उपयोगकर्ताओं के लिए, वॉयस लॉगिंग केवल एक अतिरिक्त सुविधा नहीं है। यह प्राथमिक इंटरैक्शन मॉडल है, और इसकी अनुपस्थिति यह निर्धारित करती है कि ऐप का उपयोग किया जा सकता है या नहीं।
वॉयस लॉगिंग का अर्थ क्या है
वॉयस लॉगिंग का अर्थ है कि आप प्राकृतिक भाषा में यह बोलें कि आपने क्या खाया — "ब्लूबेरी और एक चम्मच पीनट बटर के साथ ओटमील का एक कटोरा" — और एक कैलोरी ट्रैकर उस वाक्य को समझे, प्रत्येक खाद्य पदार्थ की पहचान करे, मात्रा का अनुमान लगाए, और आपके डायरी में बिना किसी टाइपिंग या टैपिंग के प्रविष्टि लिखे। एक अच्छा वॉयस लॉगिंग सिस्टम भरने वाले शब्दों, सुधारों, इकाइयों, ब्रांड नामों, खाना पकाने के तरीकों, और एक ही वाक्य में कई आइटम वाले भोजन को संभालता है।
इसके पीछे, वॉयस लॉगिंग एक पाइपलाइन है। स्पीच-टू-टेक्स्ट ऑडियो को एक ट्रांसक्रिप्ट में बदलता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण ट्रांसक्रिप्ट को खाद्य आइटम और मात्राओं में विभाजित करता है। एक डेटाबेस लुकअप प्रत्येक आइटम को सत्यापित पोषण डेटा से जोड़ता है। एक भाग अनुमानक "एक कप," "एक मुट्ठी," या "एक डेक के आकार के बारे में" को संभालता है। अंततः, पार्स किया गया भोजन डायरी में लिखा जाता है, जहाँ उपयोगकर्ता समीक्षा और संपादन कर सकता है पहले कि वह इसे सहेजे।
प्रत्येक चरण एक अलग इंजीनियरिंग समस्या है। स्पीच-टू-टेक्स्ट की गुणवत्ता भाषा, लहजे, और पृष्ठभूमि शोर के अनुसार भिन्न होती है। NLP को यह सिखाना पड़ता है कि लोग वास्तव में खाद्य पदार्थों का वर्णन कैसे करते हैं — न कि उन साफ-सुथरे वाक्यांशों का जो रेसिपी किताबों में होते हैं। आकस्मिक भाषा से भाग का अनुमान लगाना कुख्यात रूप से धुंधला होता है। डेटाबेस कवरेज में ब्रांड नाम, अंतरराष्ट्रीय व्यंजन, और क्षेत्रीय खाद्य पदार्थ शामिल होने चाहिए। इनमें से किसी एक को भी गलत करना उन हास्यास्पद गलतियों का कारण बनता है जो उपयोगकर्ताओं को वॉयस इनपुट को स्थायी रूप से छोड़ने के लिए मजबूर कर सकती हैं।
इसीलिए, सही तरीके से वॉयस लॉगिंग करना एक गंभीर निवेश है। यह एक टेक्स्ट फ़ील्ड के शीर्ष पर एक माइक्रोफोन बटन नहीं है। यह एक समर्पित मॉडल है, जो खाद्य शब्दावली के लिए ट्यून किया गया है, और एक ऐसा डेटाबेस जो उपयोगकर्ताओं द्वारा कहे गए शब्दों को सही ढंग से समझने के लिए समृद्ध है। वॉयस को पहले श्रेणी के इनपुट के रूप में समर्थन करने वाले ऐप्स ने जानबूझकर उस स्टैक का निर्माण किया है।
Cal AI ने वॉयस को प्राथमिकता क्यों नहीं दी
Cal AI की उत्पाद पहचान फोटो-प्रथम है। पूरी ऑनबोर्डिंग, मार्केटिंग, और इन-ऐप अनुभव इस विचार के चारों ओर घूमता है कि अपने कैमरे को एक प्लेट पर इंगित करना भोजन लॉग करने का सबसे तेज़ तरीका है। प्रत्येक फीचर को उस प्राथमिक इंटरैक्शन को मजबूत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इंजीनियरिंग संसाधनों को फोटो की सटीकता, छवियों से भाग का अनुमान, और कैमरा प्रवाह में सुधार करने की दिशा में निर्देशित किया गया है।
यह एक उचित रणनीतिक विकल्प है। फोटो पहचान दृश्य रूप से प्रभावशाली है, इसे प्रदर्शित करना आसान है, और — जब यह काम करता है — वास्तव में तेज़ है। टीम ने खाद्य छवियों पर कंप्यूटर विज़न मॉडल को प्रशिक्षित करने, बाउंडिंग बॉक्स को परिष्कृत करने, और दृश्य संकेतों से कैलोरी का अनुमान लगाने में शोध में निवेश किया है। उस काम का एक संचयी प्रभाव है: फोटो स्टैक में हर सुधार मूल चक्र को तेज़ बनाता है, और उपयोगकर्ता ब्रांड को कैमरे के साथ जोड़ते हैं।
वॉयस लॉगिंग, इसके विपरीत, एक समान इंजीनियरिंग ट्रैक की आवश्यकता होगी। इसे अपने स्वयं के मॉडल, अपने स्वयं के डेटासेट, प्रत्येक भाषा के लिए अपने स्वयं के ट्यूनिंग, और समीक्षा और सुधार के लिए अपने स्वयं के UI पैटर्न की आवश्यकता होगी। इसे उसी सत्यापित डेटाबेस के साथ एकीकृत करने की भी आवश्यकता होगी जिसका उपयोग फोटो पहचान करती है, लेकिन यह मात्रा और भाग को एक दृश्य मॉडल की तुलना में अलग तरीके से व्याख्या करेगा। वॉयस का अच्छा समर्थन करना कोई वीकेंड प्रोजेक्ट नहीं है।
एक उपयोगकर्ता अधिग्रहण तर्क भी है। Cal AI का लक्षित दर्शक उन उपयोगकर्ताओं की ओर झुका हुआ है जो अपने भोजन की तस्वीरें लेना पसंद करते हैं — एक आदत जो पहले से ही सामाजिक प्लेटफार्मों पर सांस्कृतिक रूप से सामान्य है। वॉयस-प्रथम उपयोगकर्ता एक अलग खंड हैं, अक्सर बड़े, अक्सर पहुंच पर केंद्रित, या अक्सर कार्य-केन्द्रित (खाना बनाना, ड्राइविंग, बाल देखभाल)। उस खंड की अच्छी सेवा करने के लिए अलग मार्केटिंग, अलग ऑनबोर्डिंग, और अलग सफलता मैट्रिक्स की आवश्यकता होती है। एक फोटो-प्रथम कंपनी जो वायरलिटी और सौंदर्य अपील के लिए अनुकूलित है, यह उचित रूप से तय कर सकती है कि वॉयस उसके वर्तमान दायरे के बाहर है।
अंत में, गुणवत्ता का मानक है। आधे-अधूरे वॉयस इनपुट को जारी करना एक ब्रांड को नुकसान पहुँचा सकता है जिसे एक पॉलिश किए गए AI उत्पाद के रूप में स्थापित किया गया है। यदि Cal AI वॉयस लॉगिंग को अपनी फोटो पहचान की सटीकता के बराबर नहीं भेज सकता, तो इसे कमजोर रूप से भेजना बाकी उत्पाद की धारणा को कमजोर कर देगा। इसे तब तक स्थगित करना जब तक स्टैक वास्तव में तैयार न हो, एक उचित निर्णय है — भले ही यह आज एक कमी छोड़ता है।
यह Cal AI की आलोचना नहीं है। यह बस इस बात की पहचान है कि उत्पाद का फोकस वास्तविक परिणाम रखता है, और जो उपयोगकर्ता आज वॉयस लॉगिंग की आवश्यकता रखते हैं, उन्हें कहीं और देखना होगा।
Nutrola का वॉयस लॉगिंग कैसे काम करता है
Nutrola को शुरू से ही वॉयस को पहले श्रेणी के इनपुट के रूप में मानने के लिए बनाया गया था, जो फोटो, बारकोड, और मैनुअल खोज के समान स्तर पर है। वॉयस पाइपलाइन खाद्य शब्दावली के लिए ट्यून की गई है, 14 भाषाओं में स्थानीयकृत है, और उसी सत्यापित डेटाबेस द्वारा समर्थित है जिसका उपयोग ऐप के बाकी हिस्से में किया जाता है। यहाँ यह प्रायोगिक रूप से कैसे दिखता है:
- 14 भाषाओं में प्राकृतिक भाषा NLP: अंग्रेजी, जर्मन, स्पेनिश, फ्रेंच, इतालवी, पुर्तगाली, डच, तुर्की, पोलिश, स्वीडिश, नॉर्वेजियन, डेनिश, जापानी, या कोरियाई में बोलें — मॉडल प्रत्येक भाषा पर ट्यून किया गया है, न कि अनुवाद परत पर।
- एक बार में कई आइटम वाक्यांशों का विश्लेषण: "एक बड़ा कॉफी ओट मिल्क के साथ, दो स्क्रैम्बल अंडे, और एक राई टोस्ट का एक टुकड़ा" एक ही वाक्य में तीन प्रविष्टियों के साथ अनुमानित भागों में हल होता है।
- आकस्मिक इकाइयों से भाग का अनुमान: "बादाम का एक मुट्ठी," "एक चम्मच पीनट बटर," "लगभग एक कप चावल," और "एक छोटा सेब" को कैलिब्रेटेड डिफ़ॉल्ट्स का उपयोग करके ग्राम में मैप किया जाता है।
- ब्रांड और रेस्तरां नाम पहचान: मॉडल "एक ग्रांडे ओट लाटे" या "एक बिग मैक" जैसे ब्रांडेड आइटमों को समझता है और उपलब्ध होने पर सत्यापित पोषण खींचता है, या अन्यथा एक सर्वश्रेष्ठ-मैच समकक्ष।
- खाना पकाने की विधि की जागरूकता: "ग्रिल्ड चिकन ब्रेस्ट" और "फ्राइड चिकन ब्रेस्ट" अलग प्रविष्टियों में हल होते हैं जिनमें अलग वसा सामग्री होती है, न कि एक सामान्य चिकन पंक्ति।
- उच्चारण के मध्य सुधार: "दो ब्रेड के टुकड़े, वास्तव में तीन" को सही ढंग से व्याख्या किया जाता है न कि दोनों दो और तीन को लॉग किया जाता है।
- तीन सेकंड से कम में पार्सिंग समय: प्रत्येक वॉयस प्रविष्टि को एक आधुनिक फोन पर तीन सेकंड से कम समय में समीक्षा पैन में पार्स और प्रदर्शित किया जाता है।
- कमिट करने से पहले समीक्षा: प्रत्येक पार्स किया गया भोजन एक संपादन योग्य समीक्षा स्क्रीन में दिखाई देता है इससे पहले कि इसे आपकी डायरी में लिखा जाए, ताकि आप भागों को समायोजित कर सकें, प्रविष्टियों को स्वैप कर सकें, या उन आइटमों को हटा सकें जिन्हें मॉडल ने गलत समझा।
- खाना पकाने और ड्राइविंग के लिए हैंड्स-फ्री लॉगिंग: एक बड़ा माइक्रोफोन बटन, वॉयस सक्रियण, और कारप्ले समर्थन इसे उपयोगी बनाते हैं जब आपके हाथ व्यस्त होते हैं।
- पहुँच-प्रथम डिज़ाइन: वॉयसओवर लेबल, डायनामिक टाइप समर्थन, और उच्च-प्रतिवर्ती समीक्षा स्क्रीन इसे दृष्टिहीन और कम दृष्टि वाले उपयोगकर्ताओं के लिए विश्वसनीय रूप से उपयोगी बनाते हैं।
- फोटो और बारकोड लॉग के साथ समन्वय: एक वॉयस प्रविष्टि फोटो प्रविष्टि या बारकोड स्कैन के समान प्रकार का लॉग है — यह डायरी में दिखाई देता है, दैनिक कुल में योगदान करता है, और आपके स्वास्थ्य एकीकरण के लिए 100+ पोषक तत्व लिखता है।
- 1.8 मिलियन+ सत्यापित डेटाबेस द्वारा समर्थित: वॉयस द्वारा हल की गई प्रत्येक प्रविष्टि सत्यापित खाद्य डेटाबेस के खिलाफ क्रॉस-चेक की जाती है ताकि आप जो पोषक तत्व देखते हैं वे वास्तव में वही हों जो आपने खाया, न कि कोई मोटा अनुमान।
Nutrola पर वॉयस एक जोड़ नहीं है। यह उसी इनपुट दर्शन का हिस्सा है जो फोटो, बारकोड, वॉयस, और खोज को समान पथ के रूप में मानता है — प्रत्येक एक ही डायरी में फिट होने के क्षण के लिए अनुकूलित है।
Cal AI बनाम Nutrola: इनपुट मोड्स पर एक नज़र
| इनपुट विधि | Cal AI | Nutrola |
|---|---|---|
| AI फोटो पहचान | हाँ (फोटो-प्रथम फोकस) | हाँ — तीन सेकंड से कम |
| वॉयस लॉगिंग (NLP) | नहीं | हाँ — 14 भाषाएँ |
| बारकोड स्कैनर | हाँ | हाँ — 1.8M+ सत्यापित |
| मैनुअल खोज | हाँ | हाँ — 1.8M+ सत्यापित |
| मल्टी-आइटम वॉयस उच्चारण | समर्थित नहीं | हाँ |
| आकस्मिक इकाइयों से भाग का अनुमान | केवल फोटो | फोटो और वॉयस |
| हैंड्स-फ्री / कारप्ले लॉगिंग | सीमित | हाँ |
| समर्थित भाषाएँ | सीमित | 14 भाषाएँ |
| ट्रैक किए गए पोषक तत्व | कैलोरी और मैक्रोज़ | 100+ पोषक तत्व |
| सत्यापित डेटाबेस | आंशिक | 1.8M+ सत्यापित |
| विज्ञापन | स्तर के अनुसार भिन्न | सभी स्तरों पर शून्य |
| प्रारंभिक मूल्य | भुगतान | EUR 2.50/माह से, मुफ्त स्तर उपलब्ध |
Cal AI का फोटो अनुभव मजबूत है — यही वह जगह है जहाँ टीम ने निवेश किया है। Nutrola उस फोटो अनुभव को मेल खाता है और वॉयस, बारकोड, मैनुअल, और सत्यापित पोषक तत्वों की गहराई को जोड़ता है जो फोटो-प्रथम ऐप्स मेल नहीं खा सकते।
आपके लिए कौन सा विकल्प सही है?
यदि आप मुख्य रूप से फोटो द्वारा लॉग करते हैं
Cal AI। यदि आपकी ट्रैकिंग आदत "प्लेट की तस्वीर लेना, आगे बढ़ना" है, और आपको वॉयस, मल्टी-भाषा समर्थन, या 100+ पोषक तत्व ट्रैकिंग की आवश्यकता नहीं है, तो Cal AI का फोटो-प्रथम प्रवाह केंद्रित और पॉलिश किया गया है। समझौता यह है कि आप एकल-विधा इनपुट और संकीर्ण पोषक तत्व दृश्य को स्वीकार करते हैं।
यदि वॉयस लॉगिंग आपके कार्यप्रवाह के लिए आवश्यक है
Nutrola। खाना बनाना, ड्राइविंग, पालन-पोषण, पहुंच की आवश्यकताएँ, या सरल पसंद — यदि वॉयस वह तरीका है जिससे आप लॉग करना चाहते हैं, तो Nutrola आपके लिए बनाया गया विकल्प है। 14 भाषाओं में प्राकृतिक भाषा, मल्टी-आइटम पार्सिंग, भाग का अनुमान, और कमिट करने से पहले समीक्षा वॉयस को एक विश्वसनीय पहले इनपुट बनाते हैं न कि एक गिमिक।
यदि आप एक ही स्थान पर हर इनपुट विधा चाहते हैं
Nutrola। वॉयस, AI फोटो तीन सेकंड के भीतर, बारकोड, और मैनुअल खोज सभी पहले श्रेणी के इनपुट हैं जो एक ही सत्यापित 1.8 मिलियन+ डेटाबेस और 100+ पोषक तत्व ट्रैकिंग से जुड़े हैं। हर स्तर पर शून्य विज्ञापन, एक मुफ्त योजना, और EUR 2.50/माह से भुगतान।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या Cal AI वॉयस लॉगिंग का समर्थन करता है?
नहीं। Cal AI ने खुद को एक फोटो-प्रथम AI कैलोरी ट्रैकर के रूप में स्थापित किया है और वॉयस इनपुट फीचर जारी नहीं किया है। टीम का इंजीनियरिंग फोकस कंप्यूटर विज़न और फोटो से भाग का अनुमान लगाने पर रहा है, जो वॉयस लॉगिंग के लिए आवश्यक स्पीच-टू-टेक्स्ट और खाद्य-NLP पाइपलाइन से अलग है।
एक आधुनिक AI ऐप में वॉयस इनपुट क्यों नहीं है?
वॉयस लॉगिंग एक विशिष्ट इंजीनियरिंग निवेश है जो मजबूत फोटो पहचान से स्वचालित रूप से नहीं आता। इसके लिए स्पीच-टू-टेक्स्ट मॉडल, खाद्य-विशिष्ट NLP, आकस्मिक इकाइयों से भाग का अनुमान, बहुभाषी ट्यूनिंग, और पहुंच कार्य की आवश्यकता होती है। फोटो-प्रथम प्रवाह पर केंद्रित कंपनियाँ अक्सर वॉयस को तब तक स्थगित करती हैं जब तक वे इसे अपनी मुख्य विधा के समान गुणवत्ता मानक पर भेजने में सक्षम न हों — या यह तय करें कि यह पूरी तरह से उनके दायरे के बाहर है।
क्या वॉयस लॉगिंग फोटो लॉगिंग से अधिक सटीक है?
कोई भी विधा सार्वभौमिक रूप से बेहतर नहीं है। वॉयस मिश्रित व्यंजनों, ब्रांड-नाम आइटमों के लिए तेज़ है जहाँ एक वाक्य फोटो से सरल है। फोटो एकल-प्लेट भोजन के लिए तेज़ है जहाँ एक स्नैप सब कुछ एक साथ कैप्चर करता है। सबसे अच्छा ट्रैकर दोनों का समर्थन करता है ताकि आप उस इनपुट का चयन कर सकें जो भोजन से मेल खाता है।
क्या मैं अपनी भाषा में वॉयस लॉगिंग का उपयोग कर सकता हूँ?
Nutrola में, वॉयस लॉगिंग 14 भाषाओं में काम करता है, प्रत्येक को अलग से ट्यून किया गया है न कि अनुवाद परत पर। इसमें अंग्रेजी, जर्मन, स्पेनिश, फ्रेंच, इतालवी, पुर्तगाली, डच, तुर्की, पोलिश, स्वीडिश, नॉर्वेजियन, डेनिश, जापानी, और कोरियाई शामिल हैं। Cal AI वर्तमान में किसी भी भाषा में वॉयस लॉगिंग की पेशकश नहीं करता है।
क्या वॉयस लॉगिंग पहुँच के लिए सहायक है?
हाँ। वॉयस लॉगिंग अक्सर कम दृष्टि, सीमित मोटर कौशल, या संज्ञानात्मक बोझ के साथ उपयोगकर्ताओं के लिए प्राथमिक इनपुट होता है। एक अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई वॉयस पाइपलाइन जिसमें वॉयसओवर लेबल, डायनामिक टाइप, और उच्च-प्रतिवर्ती समीक्षा स्क्रीन होती हैं, कैलोरी ट्रैकिंग को उन लोगों के लिए उपयोगी बना सकती हैं जो विश्वसनीय रूप से कैमरा या ऑन-स्क्रीन कीबोर्ड का उपयोग नहीं कर सकते। Nutrola इसे पहले श्रेणी की डिज़ाइन आवश्यकता के रूप में मानता है।
यदि वॉयस पार्सर मेरी प्रविष्टि को गलत करता है तो क्या होगा?
Nutrola में, प्रत्येक पार्स की गई वॉयस प्रविष्टि को आपकी डायरी में लिखे जाने से पहले एक समीक्षा पैन में दिखाया जाता है। आप भागों को संपादित कर सकते हैं, प्रविष्टियों को स्वैप कर सकते हैं, मॉडल द्वारा गलत समझे गए आइटमों को हटा सकते हैं, या गायब आइटम जोड़ सकते हैं। कुछ भी चुपचाप नहीं किया जाता है। समय के साथ, पार्सर उन सुधारों से सीखता है जो आप सबसे अधिक बार करते हैं, जो दोहराए गए भोजन पर सटीकता में सुधार करता है।
Nutrola की लागत Cal AI की तुलना में कितनी है?
Nutrola की लागत भुगतान स्तरों पर EUR 2.50 प्रति माह से शुरू होती है, जिसमें एक मुफ्त स्तर उपलब्ध है और सभी योजनाओं पर शून्य विज्ञापन हैं। उस मूल्य निर्धारण में 14 भाषाओं में वॉयस लॉगिंग, तीन सेकंड के भीतर AI फोटो पहचान, बारकोड स्कैनिंग, 1.8 मिलियन+ सत्यापित खाद्य पदार्थों में मैनुअल खोज, और 100+ पोषक तत्व ट्रैकिंग शामिल हैं। Cal AI की कीमत योजना और क्षेत्र के अनुसार भिन्न होती है और पहले दिन से भुगतान की जाती है। वर्तमान विवरण के लिए Nutrola की मूल्य निर्धारण पृष्ठ देखें।
अंतिम निर्णय
Cal AI में वॉयस लॉगिंग नहीं है क्योंकि इसकी उत्पाद पहचान, इंजीनियरिंग फोकस, और उपयोगकर्ता अधिग्रहण रणनीति फोटो-प्रथम AI के चारों ओर निर्मित है। यह एक वैध दांव है और, उन उपयोगकर्ताओं के लिए जो हर भोजन की तस्वीर लेने में खुश हैं, यह एक केंद्रित और पॉलिश अनुभव प्रदान करता है। यह भी, सीधे तौर पर, उन लोगों के लिए एक कमी है जो हाथ से खाना बनाते हैं, भोजन के बीच में ड्राइव करते हैं, पहुंच की सुविधाओं पर निर्भर करते हैं, या बस बात करना पसंद करते हैं। Nutrola उस कमी को 14 भाषाओं में वॉयस NLP, मल्टी-आइटम पार्सिंग, भाग का अनुमान, और समीक्षा-से-पूर्व कमिट कार्यप्रवाह के साथ भरता है — सभी 1.8 मिलियन+ सत्यापित डेटाबेस, 100+ पोषक तत्व ट्रैकिंग, सभी स्तरों पर शून्य विज्ञापन, एक मुफ्त योजना, और EUR 2.50/माह से भुगतान योजनाओं के साथ। यदि आपकी लॉगिंग आदत आपकी आवाज़ पर निर्भर करती है, तो Nutrola वह ट्रैकर है जो इसके लिए बनाया गया है।
क्या आप अपने पोषण ट्रैकिंग को बदलने के लिए तैयार हैं?
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