archie0732/healthy-diet-ai-agent

해결하는 문제

이 프로젝트는 영양 및 건강한 식단 지원을 위한 전문적인 AI 백엔드를 제공합니다. 대화형 AI를 구조화된 지식 검색, 식품 이미지 분석 및 공식 건강 데이터(예: 보건복지부 데이터)와의 동기화와 결합하여 정확한 식단 조언을 제공하는 문제를 해결합니다.

작동 방식

Bun과 TypeScript로 구축된 이 시스템은 LangChain과 LangGraph를 사용하여 AI 에이전트로 작동합니다. 정확성을 보장하기 위해 다음과 같은 핵심 메커니즘을 사용합니다:

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): 수집된 영양 문서 및 가이드라인을 검색하여 근거 있는 답변을 제공합니다.
• 버전 인식형 RAG: 시간이 지남에 따라 변화하는 다양한 버전의 식단 가이드라인 간의 충돌을 해결하도록 설계된 전문 엔진입니다.
• 지식 그래프: 건강 및 식단 개념 간의 구조화된 관계를 추출하고 검색합니다.
• 멀티모달 분석: 식품 이미지를 처리하여 식사를 이해하고 영양 가이드 기반의 상호작용을 제공합니다.
• 데이터 동기화: 파이프라인이 MOHW의 공공 보건 설명 및 참조 콘텐츠를 자동으로 가져옵니다.

대상 사용자

• 개인 맞춤형 식단 조언 및 식단 계획을 원하는 사용자.
• 건강 및 영양을 위한 배포 가능한 AI 에이전트 프레임워크를 찾는 개발자.
• 구조화된 식단 지식 베이스를 관리하고 쿼리할 도구가 필요한 영양사 또는 보건 관리자.

주요 특징

• 유연한 배포: 독립 모드(SQLite 사용)와 통합 모드(Supabase 사용)를 모두 지원합니다.
• 정책 인식형 RAG: 진화하는 보건 정책을 처리하기 위한 매개변수화 가능한 검색 규칙 프레임워크를 포함합니다.
• PDF 처리: 공식 가이드라인 PDF를 테이블 데이터를 보존하면서 구조화된 Markdown으로 변환하는 기능을 제공합니다.
• 이중 인터페이스: 에이전트와 상호 작용하기 위한 REST HTTP API와 터미널 CLI를 모두 제공합니다.
• 지식 관리: 문서 수집, 재인덱싱 및 지식 그래프 추출을 위한 도구를 포함합니다.