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  1. ai_functions.py +66 -0
  2. main.py +73 -0
  3. requirements.txt +1 -0
ai_functions.py ADDED
@@ -0,0 +1,66 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ from openai import OpenAI
2
+
3
+ client = None
4
+
5
+ Meal2Json = """
6
+ 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。
7
+
8
+ 例如,給定菜品描述:
9
+
10
+ "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。"
11
+
12
+ 根據以上描述,請生成以下JSON輸出:
13
+
14
+ ```Json
15
+ {
16
+ "name": "櫻花漂浮壽司",
17
+ "ingredients": ["生魚片", "醋飯", "櫻花葉", "食用櫻花花瓣"],
18
+ "calories": 200,
19
+ "dietary_restrictions": ["海鮮過敏"]
20
+ }
21
+ ```
22
+ 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
23
+ 請依此格式處理以下菜品描述:
24
+ """
25
+
26
+ AnylizeJson = """
27
+ 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。
28
+
29
+ 請使用以下格式輸出結果:
30
+
31
+ ```json
32
+ {
33
+ "recommended_daily_calories": "XXXX kcal",
34
+ "meal_recommendations": {
35
+ "meal": ["推薦的配餐1", "推薦的配餐2"],
36
+ },
37
+ "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。"
38
+ }
39
+ ```
40
+ 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。
41
+ 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。
42
+ """
43
+
44
+ def ai_function(Mode, Description):
45
+ system_message = {
46
+ "role": "system",
47
+ "content": (
48
+ "You are an AI that assists the user in generating meal recommendations."
49
+ )
50
+ }
51
+
52
+ user_message = {
53
+ "role": "user",
54
+ "content": (
55
+ f"{Mode == 'Meal2Json' and Meal2Json or AnylizeJson} {Description}"
56
+ )
57
+ }
58
+
59
+ messages = [system_message, user_message]
60
+
61
+ response = client.chat.completions.create(model="gpt-4",
62
+ messages=messages,
63
+ temperature=0.2,
64
+ max_tokens=2000)
65
+
66
+ return response.choices[0].message.content
main.py ADDED
@@ -0,0 +1,73 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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+ import gradio as gr
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+ import ai_functions
3
+ import os
4
+ from openai import OpenAI
5
+ import json
6
+
7
+ def transform_meal_description_to_json(description):
8
+ return ai_functions.ai_function("Meal2Json", description)
9
+
10
+ def analyze_user_data(likes, dislikes, allergens, diet_plan, calorie_intake, meal_description_json):
11
+ user_data = {
12
+ "likes": likes,
13
+ "dislikes": dislikes,
14
+ "allergens": allergens,
15
+ "diet_plan": diet_plan,
16
+ "calorie_intake": calorie_intake
17
+ }
18
+ description = json.dumps({"meal_data": meal_description_json, "user_data": user_data})
19
+ return ai_functions.ai_function("AnylizeJson", description)
20
+
21
+ def verify_api_key(api_key):
22
+ try:
23
+ if os.environ.get("PASSWORD") == api_key:
24
+ ai_functions.client = OpenAI(api_key=os.environ.get("API_KEY"))
25
+ else:
26
+ ai_functions.client = OpenAI(api_key=api_key)
27
+
28
+ return f"OpenAI API is verified."
29
+ except Exception as e:
30
+ return f"OpenAI API isn't verified."
31
+
32
+ with gr.Blocks() as app:
33
+ with gr.Tab("OpenAI API Settings"):
34
+ with gr.Row():
35
+ api_key_input = gr.Textbox(label="OpenAI API Key",password=True)
36
+ api_key_ioutput = gr.Textbox(label="OpenAI API isn't verified yet. Please enter the password to verify.",interactive=False)
37
+ Verify_button = gr.Button("Verify")
38
+
39
+ Verify_button.click(
40
+ verify_api_key,
41
+ inputs=[api_key_input],
42
+ outputs=[api_key_ioutput]
43
+ )
44
+
45
+ with gr.Tab("添加餐點描述"):
46
+ with gr.Row():
47
+ meal_description_input = gr.Textbox(label="餐點描述", placeholder="請輸入餐點描述...")
48
+ meal_description_json_output = gr.Textbox(label="餐點 Json", interactive=False)
49
+ transform_button = gr.Button("轉換為 JSON 格式")
50
+
51
+ transform_button.click(
52
+ transform_meal_description_to_json,
53
+ inputs=[meal_description_input],
54
+ outputs=[meal_description_json_output]
55
+ )
56
+
57
+ with gr.Tab("使用者資訊"):
58
+ with gr.Column():
59
+ likes_input = gr.Textbox(label="喜歡的餐點")
60
+ dislikes_input = gr.Textbox(label="不喜歡的餐點")
61
+ allergens_checklist = gr.CheckboxGroup(label="選擇過敏原", choices=["海鮮", "麩質", "堅果", "乳糖"])
62
+ diet_plan_input = gr.Textbox(label="飲食計畫")
63
+ calorie_intake_input = gr.Textbox(label="卡路里攝取標準")
64
+ analyze_output = gr.Textbox(label="分析結果", interactive=False)
65
+ analyze_button = gr.Button("分析並推薦餐點")
66
+
67
+ analyze_button.click(
68
+ analyze_user_data,
69
+ inputs=[likes_input, dislikes_input, allergens_checklist, diet_plan_input, calorie_intake_input, meal_description_json_output],
70
+ outputs=[analyze_output]
71
+ )
72
+
73
+ app.launch()
requirements.txt ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
 
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+ openai