נומנום: מהפכה בחיפוש מתכונים באמצעות RDF וגרפי ידע

בעולם המתפתח במהירות של בינה מלאכותית ועיבוד שפה טבעית, אנו שמחים להציג את נומנום, צ’אטבוט חדשני שעתיד לשנות את הדרך שבה אנשים מחפשים ומגלים מתכונים. באמצעות ניצול כוחם של מסגרת תיאור משאבים (RDF) וגרפי ידע, נומנום מביאה רמה חדשה של אינטליגנציה לחקירה קולינרית.

כוחו של RDF בנתוני מתכונים #

בליבה של נומנום נמצא גרף ידע חזק שנבנה באמצעות RDF. למי שאינו מכיר, RDF הוא מודל סטנדרטי להחלפת נתונים ברשת, והוא מתאים במיוחד לייצוג נתונים מורכבים ומקושרים כמו מתכונים. הנה מדוע RDF הוא משנה משחק עבור נתוני מתכונים:

1. ייצוג נתונים גמיש: RDF מאפשר לנו לייצג מתכונים, מרכיבים, שיטות בישול ומידע תזונתי באופן גמיש וניתן להרחבה מאוד.

2. קשרים סמנטיים: עם RDF, אנו יכולים בקלות ליצור ולשאול על קשרים סמנטיים בין אלמנטים שונים של מתכון, כגון תחליפי מרכיבים או וריאציות של שיטות בישול.

3. יכולת פעולה הדדית: הפורמט המתוקנן של RDF מבטיח שנתוני המתכונים שלנו יכולים להשתלב בקלות עם מערכות נתונים ומערכות אחרות.

4. יכולת הרחבה: ככל שמסד הנתונים של המתכונים שלנו גדל, מבנה הגרף של RDF מאפשר הרחבה ושאילתות יעילות של מערכי נתונים גדולים.

בניית גרף הידע של נומנום #

גרף הידע שלנו הוא עמוד השדרה של האינטליגנציה של נומנום. כך אנו בונים אותו:

1. איסוף נתונים: אנו מצרפים נתוני מתכונים ממקורות שונים, כולל ספרי בישול, אתרי אינטרנט והגשות משתמשים.

2. פיתוח אונטולוגיה: יצרנו אונטולוגיה מותאמת אישית המגדירה את המחלקות והתכונות הרלוונטיות לתחום הקולינרי, כגון מרכיבים, טכניקות בישול, הגבלות תזונתיות ופרופילי טעם.

3. המרת נתונים: נתוני מתכונים גולמיים מומרים לשלשות RDF, היוצרות את הצמתים והקשתות של גרף הידע שלנו.

4. העשרה: אנו מעשירים את הגרף שלנו בנתונים נוספים, כגון מידע תזונתי ומקורות תרבותיים של מנות.

עיבוד שפה טבעית: הגשר לשאילתות משתמשים #

היכולת של נומנום להבין ולהגיב לשאילתות בשפה טבעית היא מה שמבדיל אותה. אנו משתמשים בטכניקות NLP מתקדמות כדי לנתח קלט משתמש ולתרגם אותו לשאילתות SPARQL שניתן לבצע מול גרף הידע RDF שלנו. תהליך זה כולל:

1. טוקניזציה וסימון חלקי דיבור: פירוק שאילתות משתמש למילים בודדות וזיהוי תפקידיהן הדקדוקיים.

2. זיהוי ישויות מוכרות: זיהוי ישויות מפתח בשאילתה, כגון מרכיבים, שיטות בישול או הגבלות תזונתיות.

3. סיווג כוונות: קביעת המטרה העיקרית של המשתמש (למשל, מציאת מתכון, קבלת מידע תזונתי או למידה על טכניקת בישול).

4. יצירת שאילתה: בניית שאילתת SPARQL על בסיס הקלט המנותח והמסווג.

חוויית המשתמש: גילוי מתכונים שיחתי #

עם נומנום, משתמשים יכולים לתקשר עם מסד הנתונים העצום של המתכונים שלנו באופן טבעי ושיחתי. לדוגמה:

• משתמש: “אני במצב רוח למנת פסטה צמחונית עם פטריות.”
• נומנום: “בחירה מעולה! מצאתי מספר מתכוני פסטה צמחוניים עם פטריות. האם תעדיף רוטב שמנת או רוטב על בסיס עגבניות?”

נומנום יכול אז לספק הצעות מתכונים ספציפיות, להציע שינויים על בסיס הגבלות תזונתיות או העדפות, ואפילו להציע התאמות יין או תוספות.

מבט קדימה: העתיד של נומנום #

בעוד אנו ממשיכים לפתח את נומנום, אנו נרגשים ממספר שיפורים עתידיים:

1. התאמה אישית: שילוב העדפות משתמש ואינטראקציות קודמות כדי לספק המלצות מותאמות יותר.

2. אינטראקציה רב-מודלית: שילוב זיהוי תמונות כדי לאפשר למשתמשים לחפש מתכונים על בסיס תמונות של מרכיבים או מנות.

3. אינטגרציה עם IoT: התחברות למכשירי מטבח חכמים כדי לספק הדרכת בישול בזמן אמת.

4. סינון שיתופי: יישום אלגוריתמים של המלצות להצעת מתכונים על בסיס העדפות קהילה ומגמות.

נומנום מייצג צעד משמעותי קדימה ביישום טכנולוגיות ווב סמנטי למשימות יומיומיות. על ידי שילוב כוחם של RDF, גרפי ידע ועיבוד שפה טבעית, אנו יוצרים כלי שלא רק מבין מתכונים אלא באמת מבין את האמנות והמדע של הבישול.

הישארו מעודכנים לקבלת עדכונים נוספים בעוד אנו ממשיכים לשפר את נומנום ולדחוף את גבולות החקירה הקולינרית מונעת הבינה המלאכותית!