archie0732/healthy-diet-ai-agent

解決する課題

このプロジェクトは、栄養と健康的な食事のサポートに特化したAIバックエンドを提供します。対話型AIに、構造化された知識検索、食品画像分析、および公的な健康データ（厚生労働省などのデータ）との同期を組み合わせることで、正確な食事アドバイスを提供するという課題を解決します。

仕組み

BunとTypeScriptで構築されたこのシステムは、LangChainとLangGraphを使用してAIエージェントとして動作します。正確性を確保するために、以下の主要なメカニズムを採用しています：

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): 取り込まれた栄養学の文書やガイドラインを検索し、根拠に基づいた回答を提供します。
• バージョン認識型RAG: 時間の経過とともに変化する異なるバージョンの食事ガイドライン間の矛盾を解決するために設計された専用エンジンです。
• ナレッジグラフ: 健康と食事の概念間の構造化された関係を抽出して検索します。
• マルチモーダル分析: 食品画像を処理して食事を理解し、栄養に基づいたインタラクションを提供します。
• データ同期: パイプラインがMOHWからの公的な健康情報の更新や参照コンテンツを自動的にインポートします。

対象者

• パーソナライズされた食事アドバイスや食事計画を求めるユーザー。
• 健康と栄養のためのデプロイ可能なAIエージェントフレームワークを探している開発者。
• 構造化された食事知識ベースを管理・照会するツールを必要とする栄養士や健康管理者。

ハイライト

• 柔軟なデプロイ: スタンドアロンモード（SQLiteを使用）と統合モード（Supabaseを使用）の両方をサポートしています。
• ポリシー認識型RAG: 進化する健康政策に対応するための、パラメータ化可能な検索ルールフレームワークが含まれています。
• PDF処理: 公式ガイドラインのPDFを、テーブルデータを保持したまま構造化されたMarkdownに変換するツールを備えています。
• デュアルインターフェース: エージェントと対話するためのREST HTTP APIとターミナルCLIの両方を提供します。
• ナレッジ管理: 文書の取り込み、再インデックス、およびナレッジグラフ抽出のためのツールが含まれています。