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精确营养监控用户记录饮食后我们会计算出食用的营养成分与分量并反馈给用户。饮食建议有效大模型经过我们训练具备大量专业知识它给出的饮食建议科学有效。「伴伴」情感陪伴小程序的核心亮点在于伴伴我们把伙伴的元素融入了饮食管理中给予用户情绪价值。提供一套前后端uniapp、算法源码开源可学习 技术架构 技术选型
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本开源项目基于「Apache LICENSE」
特别得在里面我们提出了两个附加要求
禁止将该软件用作任何学术作品或出版物的一部分。禁止将该软件作为任何比赛或竞赛的产品参赛。 运行标准版 demo视频演示 以下列举了核心文件的结构 |-- food-buddy/|-- LICENSE # 许可证书|-- README.en.md|-- README.md|-- diet_manage_user/|-- src/|-- diet_return/ # 后端工程目录|-- src/|-- main.java/|-- com.example/|-- DietReturnApplication # 启动类|-- Contrller/|-- ChatAdviceController # 饮食建议控制层|-- ChatReturnController # 聊天模块|-- DietAnalyseController # 饮食分析控制层|-- DietController # 饮食信息控制层|-- RecommendController # 菜品推荐控制层|-- entity/ # 实体类|-- Diet # 饮食信息|-- NutritionStr # 基础营养|-- Result # 统一接口|-- User # 用户信息|-- Mapper/|-- ChatAdviceMapper # 饮食建议查询用户目标|-- DataMapper # 查询当天饮食信息和菜品|-- DietMapper # 查询当周饮食信息和新增信息|-- Service/|-- ChatAdviceService # 饮食建议逻辑层|-- DietAnalyseService # 饮食分析逻辑层|-- DietService # 饮食信息逻辑层|-- RecommendService # 菜品推荐逻辑层|-- main.resources/|-- com.example.Mapper/ # 映射文件|-- ChatAdviceMapper.xml|-- DataMapper.xml|-- DietMapper.xml|-- application.properties # 配置文件|-- pom.xml # 配置文件|-- llm_server/ # 大模型服务工程目录|-- chat_response/ |-- memory_db # 用户记忆库|-- base_memory_chat.py # 聊天对话模块|-- dietary_advice/|-- dietary_advice.py # 饮食建议模块|-- recommended_dishes/|-- add_in_userdb.py|-- recommended_dishes.py # 菜品推荐模块|-- recommended_judgment.py # 饮食干预评估模块|-- config_ai.py # AI配置文件|-- requirements.txt # AI的库依赖|-- tuniao_uniapp/ # 前端工程目录|-- src/|-- App.vue # 项目启动文件|-- pages|-- chat/chat.vue # 大模型聊天页面|-- diet/diet.vue # 饮食管理主页面|-- addDiet/addDiet.vue # 添加饮食记录|-- personal/personal.vue # 个人中心页|-- login/login.vue # 登录页|-- env.d.ts|-- main.ts # 项目全局文件|-- manifest.json uniapp # 小程序配置(appid等)|-- pages.json # 全局路由导航配置|-- shime-uni.d.ts|-- shime-vue.d.ts|-- uni.scss # 全局样式文件新手强烈建议听我录制的教程视频托管平台上里面会科普知识希望大家都能跑起来 致谢
感谢湖北师范大学董元和老师、熊旭辉老师的指导感谢湖北师范大学青鸟工作室对本项目的大力支持感谢上海人工智能实验室对本项目提供的算力支持 联系方式
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