导语： 大模型技术日新月异，它们真的能理解你的味蕾吗？能否根据你的饮食偏好、过敏史和营养目标，提供量身定制的膳食推荐？本文将深入探讨如何利用 GenAI (生成式人工智能) 技术，构建一个名为 AI Chef 的个性化膳食助手，并将它通过 Docker 容器化，部署到 Google Cloud Run 上，为你揭示 Vertex AI 和 Gemini Flash 001 模型在实际应用中的强大能力。这个项目不仅展现了 LLM (大型语言模型) 的潜力，更强调了 Prompt Engineering (提示工程) 在人机交互中的重要性。
个性化膳食推荐：GenAI 的新应用场景
随着健康意识的日益增强，人们对个性化服务的需求也水涨船高。一个能够根据个人口味和需求提供膳食建议的智能助手，无疑具有巨大的市场潜力。AI Chef 的设计初衷，正是探索 GenAI 在此领域的应用。
- 理解自然语言输入： 用户可以用自然语言描述自己的需求，例如“我想吃一份低碳水化合物的鸡肉晚餐，不要乳制品”。
- 提取关键实体： 系统能够从用户输入中提取关键信息，如食材、饮食限制和营养目标。
- 推荐个性化食谱： 根据提取的信息，AI Chef 能够推荐符合用户需求的食谱。
这种个性化的膳食推荐，不仅仅是简单地匹配食材，更是对用户生活方式的深刻理解。例如，对于健身爱好者，AI Chef 可以推荐高蛋白、低脂肪的食谱；对于糖尿病患者，则可以推荐低糖、高纤维的食谱。这种精准的推荐，能够帮助用户更好地管理自己的饮食，从而改善健康状况。
LLM：GenAI 的核心引擎
LLM 是 GenAI 的核心驱动力。像 Gemini Flash 001 这样的 LLM，基于 Transformer 架构，通过海量数据训练，能够理解、生成和处理人类语言。它们利用注意力机制，在生成上下文相关的响应时，能够关注输入文本的不同部分，从而提高准确性和流畅性。
AI Chef 利用 LLM 理解用户输入的复杂语义，并将其转化为结构化的信息。例如，当用户输入“我想吃一份无麸质的披萨，配料要有蘑菇和菠菜”时，LLM 能够识别出“无麸质”、“披萨”、“蘑菇”、“菠菜”等关键信息，并将其转化为机器可读的格式。
值得一提的是，LLM 的能力不仅仅局限于文本处理。它们还可以生成图像、音频和视频，甚至可以编写代码。这意味着，GenAI 的应用场景非常广泛，远远超出了人们的想象。
Prompt Engineering：驾驭 LLM 的关键技巧
虽然 LLM 功能强大，但要充分发挥其潜力，需要掌握 Prompt Engineering 这门技巧。Prompt Engineering 指的是通过精心设计输入提示，来引导 LLM 生成期望的输出。在 AI Chef 项目中，Prompt Engineering 的作用至关重要。
通过精心设计的提示，我们可以引导 LLM：
- 识别用户的饮食偏好和需求： 例如，通过在提示中包含“请分析以下文本，提取用户的饮食偏好和限制”，可以引导 LLM 从用户输入中提取关键信息。
- 生成符合要求的食谱： 例如，通过在提示中包含“请根据以下信息，生成一份低碳水化合物的鸡肉晚餐食谱”，可以引导 LLM 生成符合特定要求的食谱。
- 以结构化的格式输出结果： 例如，通过在提示中包含“请将结果以 JSON 格式输出”，可以确保 LLM 输出的结果易于处理和使用。
Prompt Engineering 并非一蹴而就，需要不断地尝试和调整。通过迭代优化提示，我们可以不断提高 LLM 的输出质量和准确性。
Function Calling：连接 LLM 与外部工具
Function Calling 是 LLM 的一项重要功能，它允许 LLM 调用预定义的工具或函数，从而扩展其能力。在 AI Chef 项目中，Function Calling 用于将非结构化的用户查询转换为结构化的数据。
例如，我们可以定义一个名为 get_recipe 的函数，该函数接受食材、饮食限制和营养目标等参数，并返回符合要求的食谱。当用户输入“我想吃一份低碳水化合物的鸡肉晚餐，不要乳制品”时，LLM 可以调用 get_recipe 函数，并将提取的信息作为参数传递给该函数。get_recipe 函数会根据参数查找或生成相应的食谱，并将其返回给 LLM，最终呈现给用户。
Function Calling 的优势在于，它能够将 LLM 的自然语言处理能力与外部工具的专业知识结合起来，从而实现更复杂的功能。例如，我们可以将 LLM 与数据库连接，从而实现更精准的食谱推荐。
Embeddings & Semantic Search：提升推荐的准确性
Embeddings 技术可以将文本转换为高维向量，这些向量能够捕捉文本的语义相似性。Semantic Search 则是在这些向量的基础上进行搜索，从而找到与查询最相关的文本。在 AI Chef 项目中，Embeddings 和 Semantic Search 用于提升食谱推荐的准确性。
我们可以将大量的食谱信息转换为向量，并存储在向量数据库中。当用户提出查询时，我们可以将查询也转换为向量，然后在向量数据库中搜索与查询最相似的食谱向量。通过这种方式，我们可以找到与用户需求最匹配的食谱，即使用户使用的措辞与食谱中的描述略有不同。
例如，如果用户输入“我想吃一份健康的沙拉”，Semantic Search 可能会找到一份名为“藜麦蔬菜沙拉”的食谱，即使该食谱的名称中没有出现“健康”一词，但由于其成分和描述与“健康沙拉”的概念相似，因此被认为是相关的。
人本 AI：关注用户体验
AI Chef 的设计理念是人本 AI，即以用户为中心，关注用户体验。这意味着，我们不仅要关注 AI 的功能性，还要关注其易用性、个性化和用户满意度。
- 易用性： AI Chef 的界面应该简洁明了，操作简单方便，让用户能够轻松地找到自己需要的功能。
- 个性化： AI Chef 应该能够根据用户的饮食偏好和习惯，提供个性化的推荐和服务。
- 用户满意度： AI Chef 应该能够满足用户的需求，并提供良好的用户体验，从而提高用户的满意度。
为了实现人本 AI，我们需要不断地收集用户反馈，并根据反馈改进 AI Chef 的设计和功能。例如，我们可以通过用户调查、A/B 测试等方式，了解用户对 AI Chef 的评价和建议，并根据这些信息优化用户界面和推荐算法。
工具与技术：构建 AI Chef 的基石
AI Chef 的构建离不开各种工具和技术的支持。
- Gemini Flash 001 Model： 这是一个轻量级、低延迟的 LLM，通过 Vertex AI 访问，用于快速生成响应。
- Vertex AI SDK： 用于模型调用、链接和函数调用，简化了 LLM 的使用。
- Streamlit： 用于构建简单、交互式的用户界面，方便用户输入查询和查看结果。
- Docker： 用于容器化应用程序，确保应用程序在不同环境中的一致性和可移植性。
- Cloud Run： 用于无缝、无服务器的部署，自动扩展应用程序，并降低运维成本。
这些工具和技术共同构成了 AI Chef 的基石，使得项目的开发、部署和运行更加高效和便捷。
系统设计与架构：清晰的蓝图
AI Chef 的系统架构清晰明了，分为前端、LLM 后端、嵌入层、容器化和部署五个部分。
- 前端： 使用 Streamlit 构建，负责接收用户输入，并将生成的食谱展示给用户。
- LLM 后端： 使用 Gemini Flash 001 模型，通过 Vertex AI 处理用户输入，并利用 Function Calling 提取结构化信息。
- 嵌入层： 使用 Embeddings 技术，将相关的食物数据集转换为向量，从而丰富模型的上下文信息。
- 容器化： 使用 Docker 将应用程序容器化，确保其在不同环境中的一致性。
- 部署： 使用 Cloud Run 托管应用程序，实现自动扩展和低成本运维。
这种清晰的架构设计，使得项目的开发和维护更加容易，也提高了系统的可靠性和可扩展性。
实施亮点：关键步骤
AI Chef 的实施过程中，有几个关键的亮点值得关注。
- Prompt Engineering： 精心设计的提示语能够引导模型识别用户的偏好和饮食需求，提高推荐的准确性。
- Function Calling Schema： 定义清晰的函数模式，包括食材、饮食类型、排除项和餐类型等字段，方便 LLM 提取结构化信息。
- Embedding 集成： 使用 Embeddings 技术检索相关的食谱模板或知识，丰富模型的上下文信息。
在实施过程中，我们还面临一个挑战：如何确保 LLM 在低延迟设置下生成一致的输出。为了解决这个问题，我们采用了迭代测试、结构化输出和重试逻辑等策略。
关键学习：GenAI 的未来
通过 AI Chef 项目，我们获得了一些重要的经验和教训。
- LLM 像 Gemini Flash 001 这样的模型，能够在实际应用中实现低延迟推理。
- Vertex AI 的 Function Calling 和编排功能简化了结构化工作流程的构建。
- Streamlit 加速了原型设计，而 Docker 和 Cloud Run 确保了可扩展的部署。
- GenAI 不仅仅适用于聊天机器人，还可以为个性化的、有影响力的体验提供支持。
这些经验和教训表明，GenAI 的潜力巨大，未来将在各行各业得到广泛应用。
结论：超越笔记本，拥抱云端部署
AI Chef 并非一个商业产品，而是一个概念验证项目，旨在探索生成式模型如何为个性化的数字助手提供支持。它帮助我们弥合了模型实验和实际部署之间的差距。
如果你正在探索 GenAI，并想超越笔记本电脑的局限，我强烈建议你尝试容器化和云端部署。实际 AI 应用的可能性是无限的，而这仅仅是一个开始。未来，随着 LLM 技术的不断发展和完善，GenAI 将会为人们的生活带来更多的便利和惊喜。 Vertex AI, Gemini Flash 001, Docker, Cloud Run, Streamlit, Prompt Engineering, AI Chef, LLM, 都是构建下一代个性化应用的基石。