增强FKG.in：自动化印度食物成分分析

本文提出了一种使用印度食物知识图谱(FKG[.]in)和LLM计算印度食谱食物成分数据的新方法。主要焦点是提供自动化食物成分分析工作流程的广泛概述，并描述其核心功能：营养数据聚合、食物成分分析和LLM增强的信息解析。该工作流程旨在补充FKG[.]in，并迭代地从经过验证的知识库补充食物成分数据。此外，本文强调了表示印度食物和数字化获取食物成分数据的挑战。它还回顾了食物成分数据的三个关键来源：印度食物成分表、印度营养数据库和Nutritionix API。此外，它简要概述了用户如何与该工作流程交互，以获得基于饮食的健康建议和众多食谱的详细食物成分信息。然后，我们探讨了在结构、多语言性和不确定性等维度上分析印度食谱信息的复杂挑战，并介绍了我们正在进行的基于LLM的解决方案以解决这些问题。这篇研讨会论文中提出的用于AI驱动的知识管理和信息解析的方法是与应用无关的，可推广的，并且可复制到任何领域。