Bài báo này trình bày một phương pháp mới để tính toán dữ liệu thành phần thực phẩm cho các công thức nấu ăn Ấn Độ bằng cách sử dụng Biểu đồ Kiến thức Thực phẩm Ấn Độ (FKG[. ]in) và một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Chúng tôi cung cấp tổng quan về quy trình làm việc phân tích thành phần thực phẩm tự động, tập trung vào các chức năng cốt lõi của nó: tổng hợp dữ liệu dinh dưỡng, phân tích thành phần thực phẩm và giải quyết thông tin dựa trên LLM. Quy trình làm việc này bổ sung cho FKG[. ]in và hướng đến việc làm giàu dữ liệu thành phần thực phẩm theo từng bước từ một cơ sở kiến thức đã được xác thực. Chúng tôi cũng nêu bật những thách thức trong việc thể hiện thực phẩm Ấn Độ và truy cập dữ liệu thành phần thực phẩm dưới dạng kỹ thuật số, bằng cách xem xét ba nguồn dữ liệu thành phần thực phẩm chính: Biểu đồ Thành phần Thực phẩm Ấn Độ, Ngân hàng Dữ liệu Dinh dưỡng Ấn Độ và API Nutritionix. Chúng tôi mô tả ngắn gọn cách người dùng tương tác với quy trình làm việc để có được các khuyến nghị về sức khỏe dựa trên chế độ ăn uống và thông tin thành phần thực phẩm chi tiết cho các công thức nấu ăn khác nhau. Chúng tôi khám phá những thách thức phức tạp của việc phân tích thông tin công thức nấu ăn Ấn Độ trên nhiều khía cạnh, chẳng hạn như cấu trúc, đa ngôn ngữ và tính không chắc chắn, đồng thời trình bày các nghiên cứu đang được tiến hành về các giải pháp dựa trên LLM để giải quyết những thách thức này. Phương pháp dựa trên AI được đề xuất để quản lý kiến thức và giải quyết thông tin không phụ thuộc vào ứng dụng và có thể được sao chép trên nhiều lĩnh vực.
