본 논문은 인도 음식 지식 그래프(FKG[. ]in)와 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 인도 요리법의 식품 구성 데이터를 계산하는 새로운 방법을 제시합니다. 자동화된 식품 구성 분석 워크플로우의 개요를 제공하고, 영양 데이터 집계, 식품 구성 분석, LLM 기반 정보 해결이라는 핵심 기능을 설명하는 데 중점을 둡니다. 이 워크플로우는 FKG[. ]in을 보완하고 검증된 지식 기반으로부터 식품 구성 데이터를 반복적으로 보충하는 것을 목표로 합니다. 또한 인도 음식을 표현하고 식품 구성 데이터에 디지털 방식으로 접근하는 과제를 강조하고, 인도 식품 구성표, 인도 영양 데이터뱅크, Nutritionix API의 세 가지 주요 식품 구성 데이터 소스를 검토합니다. 사용자가 워크플로우와 상호 작용하여 다양한 요리법에 대한 식단 기반 건강 권장 사항과 상세한 식품 구성 정보를 얻는 방법을 간략하게 설명합니다. 구조, 다국어, 불확실성과 같은 여러 측면에서 인도 요리법 정보를 분석하는 복잡한 과제를 탐구하고, 이러한 문제를 해결하기 위한 LLM 기반 솔루션에 대한 지속적인 연구를 제시합니다. AI 기반 지식 큐레이션 및 정보 해결을 위해 제안된 방법은 애플리케이션에 구애받지 않고 일반화 가능하며 모든 도메인에서 복제할 수 있습니다.
