Decade-qiu/CookHero

CookHero是一个基于 LLM + RAG + Agent + 多模态的智能饮食与烹饪管理平台,支持智能菜谱查询、个性化饮食计划、AI 饮食记录、营养分析、Web 搜索增强,以及可扩展的 ReAct Agent / Subagent 工具体系,帮助厨房新手轻松成为“烹饪英雄”。

解決的問題

CookHero 是一個個人化飲食管理平台,將烹飪與健康目標轉化為可執行的日常習慣。它解決了健康飲食計畫困難、從文字或影像中追蹤營養攝取量困難,以及難以取得針對特定飲食限制或健康目標(如減重或血糖控制)的專業烹飪指導等問題。

工作原理

該系統結合多種先進 AI 架構來管理營養與烹飪:

  • 智能體工作流程:使用帶有「工具中心」和專業子智能體系統的 ReAct(推理與行動)循環,實現自主決策並調用工具進行規劃、搜尋與分析。
  • 混合 RAG:結合向量搜尋(Milvus)、關鍵字搜尋(BM25)與重排序器(如 Qwen3-Reranker),從全球資料庫與使用者上傳的個人菜譜中檢索精確的食譜。
  • 多模態處理:整合視覺模型,從上傳的影像中識別食材與菜餚,並將結果輸入飲食記錄與營養估算系統。
  • 營養追蹤:自動計算 AI 解析的飲食記錄中的卡路里與宏量營養素,並與使用者設定的目標進行對比。
  • 基礎設施:基於 FastAPI、React、PostgreSQL、Milvus 與 Redis 建構的全端架構。

適用對象

  • 尋求專業指導的廚房新手。
  • 關注健身、減重或血糖管理的人群。
  • 有食物過敏或特定飲食需求的人。
  • 健康意識強,希望有系統方式規劃與追蹤每周飲食的使用者。

核心亮點

  • 智能飲食管理代理:一個 AI 代理,透過 Tavily 實現即時網路搜尋,負責餐食規劃、營養分析。
  • 自動飲食記錄:透過文字或影像一鍵記錄餐食,自動估算卡路里與宏量營養素。
  • 專家子代理系統:支援內建與使用者自訂專家代理,每個代理擁有獨立的系統提示。
  • RAG 質量控制:整合 RAGAS 框架,監控忠實度與答案相關性。
  • 安全層:使用 NeMo Guardrails 實現提示注入防護、速率限制與結構化審計日誌。
  • MCP 支援:相容 Model Context Protocol,支援工具擴充,包含 Amap 等整合。

相關

  • 專案
  • 專案
  • 專案
  • 專案
  • 專案