vector database food similarity

Banco de dados vetorial para recomendação

Use Caso de recomendações de similaridade para produtos alimentícios com banco de dados de vetores Chroma com base em fatos abertos.

Como funciona

1. Mineração de dados e preparação (Data-mining.js)

Cerca de 10.000 produtos são recuperados usando a API de fatos de alimentos abertos, mas alguns produtos não têm informações; portanto, após o processamento, temos cerca de 4.300 produtos. Cada produto possui um identificador exclusivo, nome, URL da imagem e a porcentagem de ingredientes. Existem mais de 1.500 vetores indexados, com cada vetor representando a porcentagem de um ingrediente no produto alimentar total (como açúcar, óleo, água etc.).
Para iniciar a geração de conjuntos de dados, execute o seguinte comando:

npm run data-mining

2. Migração no banco de dados vetorial (migration.js)

A migração exportará conjuntos de dados de produtos ( products.json ) para o banco de dados Chroma local.
Para lançar a migração, execute:

npm run migration

3. Consulta o banco de dados (query.js)

Para executar uma consulta no banco de dados vetorial, você precisa gerar vetores a partir dos dados do produto.
Primeiro, chamamos a API do produto de fatos abertos. Em seguida, geramos vetores para incorporação ( likeliest_recipes.json ) e os usamos para fazer uma solicitação ao banco de dados.
Por padrão, quando uma consulta é realizada no banco de dados Chroma, produtos similares são determinados usando a norma vetorial Squared L2 Norm :

Outras normas vetoriais também estão disponíveis, como o Inner product ou Cosine similarity , mais detalhes sobre Chroma e HNSWLIB.

Instalação

1. Instale os pacotes necessários usando o NPM

   npm ci

2. Para executar o banco de dados Chroma em um contêiner do Docker, exponha -o na porta 8080

   docker run -p 8000:8000 chromadb/chroma:0.4.21

3. Consulte o banco de dados usando o código do produto exclusivo e exiba as 3 correspondências mais próximas do console.
   O código exclusivo do produto pode ser encontrado no URL de fatos alimentares abertos (exemplo com 3017620429484 : https://world.openfoodfacfacfacts.org/product/3017620429484/nutella-hazelnut-spread-ferro)

   node ./query.js product=3017620429484

Conjuntos de dados

Todos os conjuntos de dados foram extraídos usando a API de fatos de alimentos abertos. Doe para abrir o projeto de fatos alimentares

• likeliest_recipes.json - Lista de todos os vetores indexados.
• Produtos.json - Lista de todos os produtos com seus vetores correspondentes.

Licença

Este projeto está licenciado com a licença GNU AGPL V3.
Consulte a licença para obter mais detalhes.