问一句今天吃啥，图RAG帮你从知识图谱里挑出对味的那道菜。
这是一个基于图RAG技术的AI美食推荐助手，源自Datawhale的all-in-rag教程实战案例。项目将Neo4j图数据库、Milvus向量检索与智能对话系统结合，通过知识图谱增强大模型的检索与生成能力，解决传统RAG在复杂关系推理上的不足。核心能力包括：利用图结构存储菜品、食材、口味等实体及其关系，支持多跳推理；通过向量检索实现语义相似菜品匹配；提供自然语言对话接口，用户可询问“今天吃什么”“推荐辣味川菜”等，系统综合图谱与向量结果给出个性化推荐。项目代码结构清晰，适合作为学习图RAG、知识图谱与LLM结合的入门范例，同时具备实际可运行的演示效果。
LangChain、LlamaIndex、Haystack
What-to-eat-today 是搜索知识领域的开源项目，由 FutureUnreal 开发，2025 年首次发布。
它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 585 个项目，GitHub 星标数为 229。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-20。MIT许可证，可免费自行部署使用，无在线服务或付费版本。
它主要面向的使用场景是：个人日常饮食决策，快速获取个性化推荐。同类可对比的替代方案包括 LangChain、LlamaIndex、Haystack。
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