AI_Diet_Assistant开源项目

1. 智能饮食推荐引擎：基于大语言模型（Ollama/DeepSeek/Llama.cpp），结合用户年龄、性别、身高体重等个人信息，自动生成个性化饮食方案。采用二级模型架构，一级模型进行营养分析和用户画像构建，二级模型据此生成具体食谱推荐。
2. RAG 知识库系统：基于 ChromaDB 向量数据库构建食物营养成分知识库，通过语义检索匹配最合适的食材和菜品，支持二十四节气自动识别和季节性饮食调整。
3. 天气感知模块：接入百度天气 API，根据用户所在地的实时天气状况（温度、湿度、空气质量）智能调整饮食推荐策略，如炎热天气推荐清热补水类食谱。
4. 多模型管理：统一接口支持 Ollama 本地模型、DeepSeek 云端 API 和 llama.cpp 三种后端，用户可在前端页面自由切换和配置。
5. 历史对话管理：保存用户全部历史咨询记录，支持查看、删除和继续历史对话，收藏喜欢和不喜欢的菜品形成用户口味画像，持续优化推荐效果。