paint-brush
Trợ lý nhà bếp được hỗ trợ bởi AI của bạn: Xây dựng một thiên tài về công thức nấu ăn với GPT3.5-turbo và Agentatừ tác giả@abram
1,604 lượt đọc
1,604 lượt đọc

Trợ lý nhà bếp được hỗ trợ bởi AI của bạn: Xây dựng một thiên tài về công thức nấu ăn với GPT3.5-turbo và Agenta

từ tác giả Abram1m2024/02/26
Read on Terminal Reader

dài quá đọc không nổi

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một loại trí tuệ nhân tạo đã được đào tạo trên một tập dữ liệu văn bản (và mã) khổng lồ, bao gồm rất nhiều công thức nấu ăn. Họ thực sự có thể trở thành thiên tài ẩm thực của bạn theo yêu cầu. Trong bài viết này, tôi sẽ trình bày chi tiết cách tôi phát triển ứng dụng LLM sử dụng GPT-3.5 turbo LLM để đánh giá các nguyên liệu có sẵn và đề xuất công thức nấu ăn.
featured image - Trợ lý nhà bếp được hỗ trợ bởi AI của bạn: Xây dựng một thiên tài về công thức nấu ăn với GPT3.5-turbo và Agenta
Abram HackerNoon profile picture
0-item
1-item


Đó là tối thứ Sáu và tôi cần tự nấu bữa trưa sau giờ làm việc. Tôi thấy mình đang nhìn chằm chằm vào tủ lạnh và tự hỏi nên nấu món gì. Tuy nhiên, tôi còn thức ăn thừa từ tối qua, tôi cần làm thứ gì đó mới mẻ và thú vị. Tôi tự nghĩ, tại sao không làm theo ý tưởng của Dan và xây dựng một trợ lý nhà bếp AI cá nhân để phân tích các nguyên liệu bạn có và gợi ý những món ăn ngon phù hợp chính xác với tủ đựng thức ăn của bạn?


Đây là lúc các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cùng tôi vào bếp. LLM là một loại trí tuệ nhân tạo đã được đào tạo trên một tập dữ liệu văn bản (và mã) khổng lồ, bao gồm rất nhiều công thức nấu ăn; có nghĩa là họ có thể làm được nhiều điều hơn là chỉ tìm một công thức phù hợp. Họ thực sự có thể trở thành thiên tài ẩm thực của bạn theo yêu cầu.


Vì vậy, làm thế nào tất cả kết hợp với nhau? Trong bài viết này, tôi sẽ trình bày chi tiết cách tôi:

  • Đã phát triển ứng dụng LLM sử dụng LLM GPT-3.5 turbo để đánh giá các nguyên liệu có sẵn và đề xuất công thức nấu ăn
  • Xuất bản và triển khai ứng dụng LLM trên Agenta để sản xuất, cho phép tích hợp vào giao diện người dùng để liên lạc liền mạch qua thiết bị di động của tôi
  • Tiến hành đánh giá con người để đảm bảo rằng bộ thử nghiệm được tải lên phù hợp với nhu cầu cụ thể của tôi