基于大语言模型重排的库存感知生鲜食谱推荐系统设计与实现产品系统

中央厨房
痛点：原料种类极多、批次繁杂；原料保质期短，损耗成本高；研发新品、排产菜单需要快速组合食材；要严格管控过敏原。
系统落地
原料库存批次管理，新鲜度自动计算，临期预警；过期物料隔离清理。
菜谱库管理预制菜品 BOM 用料；AI 排单，优先使用临近保质期原料生产。
筛选约束：过敏原强制拦截，适合团餐、预制菜标准化生产。

1. 个性化菜品筛选
支持口味、偏好食材自定义筛选，可设置饮食忌口，精准匹配适配菜品，满足不同用户的个性化用餐需求。
2. 过敏原安全过滤
内置过敏原数据库，可自动屏蔽含过敏成分的菜品，从源头规避饮食风险，适配高标准食品安全管理场景。
3. 环境智能适配推荐
自动获取地理位置、气温、季节数据，结合时令特点动态推荐适配菜品，贴合当下用餐场景与体感需求。
4. AI对话式定制配餐
依托AI食谱助手，可识别就餐人数、预算、时长、忌口等需求，智能搭配成套荤素、汤品套餐，实现科学配餐。
5. 菜品可视化展示
以卡片形式清晰展示菜品核心信息，支持一键刷新换批，操作便捷、选择灵活。
二、后台食材库存管理
1. 批次化入库管理
采用一批一档精细化管理，精准记录食材入库时间、数量与保质期，解决库存批次混乱、溯源难的问题。
2. 新鲜度可视化监测
通过专属算法计算食材新鲜度，以进度条直观展示全新、正常、临期、过期四种状态，库存品质一目了然。
3. 临期智能预警消耗
自动识别并高亮临期食材，联动前端配餐模块优先消耗临期食材，有效减少食材浪费、控制运营成本。
4. 高效库存运维
支持过期食材清理、批量进货、库存重置等操作，搭配搜索、分页功能，高效管理海量库存数据。
三、基础资源管理
1. 菜谱库管理
统一维护菜品用料、成本、口味标签等数据，为AI智能推荐提供规范、充足的数据支撑。
2. 食材主数据管理
标准化维护食材分类、过敏原、保质期、成本等基础档案，保障系统数据精准可靠。
四、系统核心优势
系统实现前端配餐与后端库存双向联动，AI推荐兼顾用户需求与食材库存状态，优先推送新鲜、货源充足的菜品，规避劣质、缺货食材，实现安全、高效、低成本的智能化膳食管理。

前端 Vue/React + 后端 Python（Flask）+ 大模型
数据爬取，数据清晰，数据库搭建