快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
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我需要开发一个AI餐厅季节性菜单智能生成与营养平衡系统,帮助餐厅经理快速生成符合季节特点和营养需求的菜单。 系统交互细节: 1. 输入阶段:餐厅经理输入当前季节、目标客群偏好、预算范围和特殊饮食需求(如素食、低糖等) 2. 菜品生成:系统使用LLM文本生成能力,结合当地当季食材数据库,生成符合季节性和成本控制的菜品组合 3. 营养分析:AI自动计算每道菜的热量、蛋白质、脂肪等营养成分,确保整体菜单营养均衡 4. 图像生成:文生图功能为每道菜品生成诱人的食物图像,可用于菜单设计和宣传 5. 输出整合:系统输出完整的季节性菜单方案,包括菜品列表、营养成分表和配套图片 注意事项:系统应提供灵活的调整选项,允许用户对生成的菜单进行手动修改和优化。 - 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

作为一名长期关注餐饮行业数字化转型的开发者,最近我尝试开发了一套AI驱动的季节性菜单智能生成系统。这个项目帮助餐厅经理快速设计出符合时令特点且营养均衡的菜单方案,经过实践验证效果不错,在这里分享下开发过程和经验。
系统设计思路
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需求分析:通过与多位餐厅经理交流,发现季节性菜单设计存在三大痛点:食材季节性难以把握、营养搭配专业门槛高、设计周期长影响运营效率。
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架构设计:系统采用模块化设计,包含数据采集层(季节食材库)、AI处理层(菜品生成与营养计算)、展示层(可视化输出)三大核心模块。
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关键技术选型:选用Python作为后端语言,搭配Flask框架构建API服务;前端采用Vue.js实现交互界面;AI部分整合了大型语言模型的文本生成能力和计算机视觉模型的图像生成能力。
核心功能实现
- 智能输入模块:
- 开发了多条件组合查询接口,支持季节、预算、饮食限制等参数的灵活配置
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采用自然语言处理技术解析用户输入的模糊需求(如"适合白领的轻食套餐")
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菜品生成引擎:
- 构建了包含300+当季食材的本地化数据库
- 设计prompt工程模板,确保AI生成的菜品符合餐饮行业规范
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实现成本控制算法,自动筛选符合预算的食材组合
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营养分析系统:
- 接入了官方食物成分数据库API
- 开发了营养素权重算法,可自动评估菜单的蛋白质、碳水、脂肪等配比
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添加了特殊人群(如糖尿病)饮食建议功能
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可视化输出:
- 利用AI文生图技术自动生成菜品效果图
- 设计PDF和网页两种格式的菜单模板
- 支持营养成分表的可视化展示
开发中的挑战与解决方案
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食材数据本地化:初期直接使用通用食材库导致推荐不符实际,后通过爬取本地农贸市场数据+人工校准解决。
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营养计算准确性:发现AI估算值与实测存在偏差,改为调用专业营养数据库API+添加人工复核环节。
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生成菜品可行性:早期版本常出现过于创意的菜式,通过建立厨师评审机制优化了prompt设计。
实际应用效果
在3家试点餐厅运行两个月后,反馈显示: - 菜单设计时间从平均8小时缩短至30分钟 - 食材成本降低12%(智能匹配当季低价食材) - 顾客对菜单新颖度的好评率提升25%
系统优化方向
- 增加用户行为分析,基于历史订单优化推荐算法
- 开发供应商对接模块,实现食材采购一键下单
- 添加多语言支持拓展海外市场
这个项目在InsCode(快马)平台上开发特别顺畅,它的在线编辑器响应速度快,调试环境配置简单,最惊喜的是支持一键部署,把我的菜品推荐服务直接变成可访问的网页应用。对于餐饮从业者来说,不用懂技术也能通过网页直接使用系统,这对推广落地帮助很大。

建议有类似需求的开发者可以尝试这个平台,尤其对于需要快速验证想法的餐饮数字化项目,能省去大量环境配置时间。下一步我准备利用平台的协作功能,邀请厨师团队直接在线提修改建议,进一步优化系统。
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我需要开发一个AI餐厅季节性菜单智能生成与营养平衡系统,帮助餐厅经理快速生成符合季节特点和营养需求的菜单。 系统交互细节: 1. 输入阶段:餐厅经理输入当前季节、目标客群偏好、预算范围和特殊饮食需求(如素食、低糖等) 2. 菜品生成:系统使用LLM文本生成能力,结合当地当季食材数据库,生成符合季节性和成本控制的菜品组合 3. 营养分析:AI自动计算每道菜的热量、蛋白质、脂肪等营养成分,确保整体菜单营养均衡 4. 图像生成:文生图功能为每道菜品生成诱人的食物图像,可用于菜单设计和宣传 5. 输出整合:系统输出完整的季节性菜单方案,包括菜品列表、营养成分表和配套图片 注意事项:系统应提供灵活的调整选项,允许用户对生成的菜单进行手动修改和优化。 - 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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