智能菜谱与饮食管理助手
系统以忌口、过敏原、器具和人数作为硬约束，生成安全可行的菜谱。AI 结果必须经过后端校验后才能展示，图像预览必须有失败兜底。
1. 课题的意义、目的
- 掌握多条件约束下的内容生成、硬约束校验、食材数据建模和结果持久化方法。
- 熟悉大语言模型 API 与图像生成 API 的协同调用、超时处理和失败恢复。
- 理解忌口、过敏原、预算、器具、人数、营养和烹饪时间等现实约束在 AI 应用中的重要性。
- 培养学生面向宿舍、家庭和健康饮食场景的系统设计与产品思维能力。
- 提升学生对 AI 生成结果进行安全校验和可用性评估的能力。
2. 课题任务
设计并开发一个智能菜谱生成系统。用户勾选现有食材、设置忌口、过敏原、用餐人数、烹饪时间、预算、辣度、厨房器具和饮食目标后，系统通过大语言模型生成多套可行菜谱。每套菜谱必须包含菜名、简介、食材清单、用量、步骤、预计耗时、难度、热量估算、忌口校验结果和剩余食材利用建议。
系统必须在后端维护忌口和过敏原黑名单，生成后逐项校验食材名称、别名和配料描述；发现禁用食材时必须标记失败并重新生成。系统同时调用图像生成 API 为每道菜生成成品预览图。系统需包含用户注册登录、冰箱食材管理、忌口设置、菜谱生成、菜品图预览、菜谱详情、一周食谱、购物清单、收藏、历史记录、个人中心等功能模块。
3. 课题要求
- 系统包含注册登录、食材选择、忌口设置、菜谱生成、菜品图预览、菜谱收藏、历史记录等关键页面。
- 至少支持 20 种常见食材、10 种忌口或过敏原、4 类饮食目标；食材和忌口必须可扩展。
- 忌口和过敏原必须作为硬约束传入提示词，并在后端再次校验；含禁用食材的结果不得展示为可用菜谱。
- 菜谱必须按 JSON 结构保存，字段包括菜名、食材、用量、步骤、耗时、热量估算、难度、标签和校验状态。
- 菜品图由服务端调用 Agnes 图像模型生成，必须有排队提示、失败重试、默认占位图和图片地址有效性检查。
- 支持根据用餐人数换算用量，支持生成购物清单和一周食谱概览。
- 数据库合理设计用户、食材、忌口、菜谱、菜品图、收藏、历史记录之间的关系。
- API Key 只存放在服务端，完成功能测试、忌口校验测试和异常测试，撰写毕业设计说明书。
4. 四人同题差异化矩阵
| 方向 | 使用场景 | 差异化重点 | 特色功能 |
|---|---|---|---|
| A | 减脂餐 | 低油、低糖、高蛋白、热量区间控制 | 每日热量统计图表 |
| B | 宿舍电煮锅版 | 限用电煮锅、迷你锅、免煎炒设备 | 器具兼容性检查 |
| C | 广式家常菜 | 常见粤菜口味、清淡蒸煮、家庭用餐 | 广式菜名与口味标签 |
| D | 学生食堂搭配 | 食堂常见食材、成本控制、批量出餐 | 一周餐费预算表 |
四个方向必须使用不同默认食材库、忌口规则和评分权重，不得只替换示例数据。
5. 参考资料
- Agnes 3.0 Flash 文本模型文档：https://agnes-ai.com/zh-Hans/docs/agnes-30-flash
- Agnes Image 2.5 Flash 图像模型文档：https://agnes-ai.com/zh-Hans/docs/agnes-image-25-flash
- Flask 官方文档：https://flask.palletsprojects.com/
- Vue 3 官方教程：https://cn.vuejs.org/guide/introduction.html
- GitHub 参考项目 Smart Recipe Generator：https://github.com/Dereje1/smart-recipe-generator
- 食物营养成分与膳食指南公开资料。
- 《毕业实践综合项目设计说明书撰写规范》。
6. 完成形式
- 系统源代码一份。
- 毕业实践综合项目设计说明书电子稿和打印版各一份。