vector database food similarity

Векторная база данных для рекомендации

Используйте случаи сходства для пищевых продуктов с базой данных Vector Chroma на основе фактов открытой пищи.

Как это работает

1. Рабочие данные и подготовка данных (Mining.js)

Около 10 000 продуктов извлекаются с использованием API Facts Fact Facts, но в некоторых продуктах не хватает информации, поэтому после обработки у нас есть около 4300 продуктов. Каждый продукт имеет уникальный идентификатор, название, URL -адрес изображения и процент ингредиентов. Существует более 1500 индексированных векторов, каждый вектор представляет процент ингредиента в общем пищевом продукте (например, сахар, масло, вода и т. Д.).
Чтобы инициировать генерацию наборов данных, запустите следующую команду:

npm run data-mining

2. Миграция в векторной базе данных (migration.js)

Миграция будет экспортировать наборы данных о продуктах ( products.json ) в локальную базу данных Chroma.
Чтобы запустить миграцию, запустите:

npm run migration

3. Запрос базы данных (Query.js)

Чтобы выполнить запрос на векторную базу данных, вам необходимо генерировать векторы из данных о продукте.
Во -первых, мы называем API продукта Open Food Facts. Затем мы генерируем векторы для внедрения ( likeliest_recipes.json ) и используем их для выполнения запроса в базу данных.
По умолчанию, когда запрос выполняется в базе данных Chroma, аналогичные продукты определяются с использованием Squared L2 Norm :

Другие векторные нормы также доступны, такие как Inner product или Cosine similarity , более подробная информация о Chroma и Hnswlib.

Установка

1. Установите необходимые пакеты с помощью NPM

   npm ci

2. Чтобы запустить базу данных Chroma в контейнере Docker, выставьте ее на порту 8080

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

3. Запросите базу данных, используя уникальный код продукта и отобразите 3 ближайших совпадения в консоли.
   Уникальный код продукта можно найти в URL-адресе «Факты с открытой пищей» (пример с 3017620429484 : https://world.openfoodfacts.org/product/3017620429484/nutella-hazelnut-fread-ferrero)

   node ./query.js product=3017620429484

Наборы данных

Все наборы данных были извлечены с использованием API фактов с открытой пищей. Пожертвовать для проекта «Открыть продукты питания»

• wimelest_recipes.json - Список всех индексированных векторов.
• Products.json - Список всех продуктов с соответствующими векторами.

Лицензия

Этот проект лицензирован с лицензией GNU AGPL V3.
Смотрите лицензию для более подробной информации.