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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 627
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使用教程
环境要求
- Docker 或 Python 3.10+ 与 Node.js
- 模型服务凭据
安装与启动步骤
-
1拉代码起编排
仓库给了 compose,先把后端与依赖服务起来。
git clone https://github.com/Decade-qiu/CookHero.git -
2灌菜谱数据
它需要先把菜谱语料入库,脚本在 scripts 目录下。
python -m scripts.howtocook_loader -
3起 API
后端是标准 ASGI 应用,用 uvicorn 起即可。
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 -
4起前端
前端单独跑,注意接口地址要指对上一步的端口。
npm run dev -
5验证一次问答
问一道菜的做法,看它是否按步骤与配料组织回答。
如何确认成功
提问一道家常菜能返回分步骤做法与配料清单
注意事项
- 它的数据来自公开菜谱,覆盖率有限,冷门菜会答不出。
- 灌数据那一步最耗时,别跳过直接起服务。
- 菜谱类内容涉及来源版权,二次分发要确认。
核心亮点
- 集成 RAG 与多模态,菜谱查询和营养分析更精准
- 支持 ReAct Agent 和 Subagent,工具扩展灵活
- 结合 Web 搜索,实时获取最新饮食资讯
不足之处
- 早期项目,功能完整性和稳定性待验证
- 文档/社区待观察
适用场景
- 厨房新手快速查找菜谱和烹饪步骤
- 需要个性化饮食计划和营养跟踪的用户
- 开发者集成智能饮食助手的二次开发场景
替代项目
ChefGPT、MealMind、NutriBot
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