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ai_functions.py

@@ -0,0 +1,66 @@
+from openai import OpenAI
+
+client = None
+
+Meal2Json = """
+對於每道菜的描述，請提取關鍵資訊並轉化為JSON格式。請確保輸出包含菜品名稱、主要成分、估計的卡路里含量，以及可能的飲食限制。飲食限制請基於成分進行推斷，如海鮮過敏、紅肉限制、乳糖不耐症、麩質過敏等。如果沒有特別的飲食限制，請標注為"無"。在評估卡路里時，請考慮到菜品的主要成分和準備方式，提供一個合理的估計值。
+
+例如，給定菜品描述：
+
+"櫻花漂浮壽司 - 描述：精選當季最新鮮的生魚片，搭配上以櫻花葉醃製的特製醋飯，壽司表面點綴以食用櫻花花瓣，呈現春天的氣息與美麗。"
+
+根據以上描述，請生成以下JSON輸出：
+
+```Json
+{
+    "name": "櫻花漂浮壽司",
+    "ingredients": ["生魚片", "醋飯", "櫻花葉", "食用櫻花花瓣"],
+    "calories": 200,
+    "dietary_restrictions": ["海鮮過敏"]
+}
+```
+請直接輸出 Json 本體 不需要多餘的內容，並且請確保輸出的Json格式是正確的。請注意，輸出的Json格式必須與上述範例一致，並且
+請依此格式處理以下菜品描述：
+"""
+
+AnylizeJson = """
+給定一位使用者的個人信息、飲食偏好、健康目標和餐飲計畫，請計算推薦的每日卡路里攝入量，並根據使用者的飲食偏好和餐飲計畫推薦合適的餐點。請確保推薦的餐點遵守使用者的飲食限制並考慮其偏好。最後，請提供一份綜合考量後的飲食計畫的推薦。
+
+請使用以下格式輸出結果：
+
+```json
+{
+    "recommended_daily_calories": "XXXX kcal",
+    "meal_recommendations": {
+        "meal": ["推薦的配餐1", "推薦的配餐2"],
+    },
+    "nutrition_notes": "根據使用者的目標和限制，這裡是一些營養上的注意事項和建議。"
+}
+```
+請注意，輸出的Json格式必須與上述範例一致，並且請確保輸出的Json格式是正確的。不要包含多餘的內容。尤其是，meal_recommendations 中的餐點名稱必須是具體的菜品名稱，並且請確保輸出僅有Json。
+根據這些使用者資訊和菜品資料，請首先計算出適合該使用者的每日推薦卡路里攝入量。接著，請檢視使用者的飲食偏好和餐飲計畫，從菜品資料中選擇符合使用者需求的餐點，並提出具體的餐點推薦。最後，請提出一些營養上的注意事項和建議，幫助使用者達成其健康目標。
+"""
+
+def ai_function(Mode, Description):
+    system_message = {
+        "role": "system",
+        "content": (
+            "You are an AI that assists the user in generating meal recommendations."
+        )
+    }
+
+    user_message = {
+        "role": "user",
+        "content": (
+            f"{Mode == 'Meal2Json' and Meal2Json or AnylizeJson} {Description}"
+        )
+    }
+
+    messages = [system_message, user_message]
+    
+    response = client.chat.completions.create(model="gpt-4",
+    messages=messages,
+    temperature=0.2,
+    max_tokens=2000)
+    
+    return response.choices[0].message.content

main.py

@@ -0,0 +1,73 @@
+import gradio as gr
+import ai_functions
+import os
+from openai import OpenAI
+import json
+
+def transform_meal_description_to_json(description):
+    return ai_functions.ai_function("Meal2Json", description)
+
+def analyze_user_data(likes, dislikes, allergens, diet_plan, calorie_intake, meal_description_json):
+    user_data = {
+        "likes": likes,
+        "dislikes": dislikes,
+        "allergens": allergens,
+        "diet_plan": diet_plan,
+        "calorie_intake": calorie_intake
+    }
+    description = json.dumps({"meal_data": meal_description_json, "user_data": user_data})
+    return ai_functions.ai_function("AnylizeJson", description)
+
+def verify_api_key(api_key):
+    try:
+        if os.environ.get("PASSWORD") == api_key:
+            ai_functions.client = OpenAI(api_key=os.environ.get("API_KEY"))
+        else:
+            ai_functions.client = OpenAI(api_key=api_key)
+
+        return f"OpenAI API is verified."
+    except Exception as e:
+        return f"OpenAI API isn't verified."
+
+with gr.Blocks() as app:
+    with gr.Tab("OpenAI API Settings"):
+        with gr.Row():
+            api_key_input = gr.Textbox(label="OpenAI API Key",password=True)
+            api_key_ioutput = gr.Textbox(label="OpenAI API isn't verified yet. Please enter the password to verify.",interactive=False)
+            Verify_button = gr.Button("Verify")
+
+        Verify_button.click(
+            verify_api_key,
+            inputs=[api_key_input],
+            outputs=[api_key_ioutput]
+        )
+            
+    with gr.Tab("添加餐點描述"):
+        with gr.Row():
+            meal_description_input = gr.Textbox(label="餐點描述", placeholder="請輸入餐點描述...")
+            meal_description_json_output = gr.Textbox(label="餐點 Json", interactive=False)
+            transform_button = gr.Button("轉換為 JSON 格式")
+
+        transform_button.click(
+            transform_meal_description_to_json,
+            inputs=[meal_description_input],
+            outputs=[meal_description_json_output]
+        )
+
+    with gr.Tab("使用者資訊"):
+        with gr.Column():
+            likes_input = gr.Textbox(label="喜歡的餐點")
+            dislikes_input = gr.Textbox(label="不喜歡的餐點")
+            allergens_checklist = gr.CheckboxGroup(label="選擇過敏原", choices=["海鮮", "麩質", "堅果", "乳糖"])
+            diet_plan_input = gr.Textbox(label="飲食計畫")
+            calorie_intake_input = gr.Textbox(label="卡路里攝取標準")
+            analyze_output = gr.Textbox(label="分析結果", interactive=False)
+            analyze_button = gr.Button("分析並推薦餐點")
+
+        analyze_button.click(
+            analyze_user_data,
+            inputs=[likes_input, dislikes_input, allergens_checklist, diet_plan_input, calorie_intake_input, meal_description_json_output],
+            outputs=[analyze_output]
+        )
+
+app.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1 @@
+openai