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介绍资料

Django + LLM大模型美食推荐系统技术说明

一、系统概述

本系统基于Django框架与大型语言模型（LLM）构建，旨在为用户提供个性化美食推荐服务。系统结合Django的快速开发能力和LLM的语义理解与生成能力，通过分析用户历史行为、偏好数据及实时输入，生成精准且富有创意的美食推荐方案。

二、技术架构

2.1 整体架构

1用户层 → Web前端 → Django后端 → LLM服务层 → 数据存储层
2

2.2 核心组件

1. Django框架
   • 提供RESTful API接口
   • 用户认证与会话管理
   • 业务逻辑处理
   • 数据库交互
2. LLM大模型
   • 语义理解：解析用户查询意图
   • 内容生成：创建个性化推荐文案
   • 上下文推理：结合用户历史行为优化推荐
3. 数据存储
   • PostgreSQL：存储用户信息、行为日志
   • Redis：缓存热门推荐、会话数据
   • 向量数据库（如FAISS）：存储美食特征向量

三、核心功能实现

3.1 用户画像构建

python

1# models.py 示例
2class UserProfile(models.Model):
3    user = models.OneToOneField(User, on_delete=models.CASCADE)
4    dietary_preferences = models.JSONField(default=dict)  # 饮食偏好
5    cuisine_preferences = models.ManyToManyField('Cuisine')  # 菜系偏好
6    allergy_info = models.JSONField(default=list)  # 过敏信息
7    last_active = models.DateTimeField(auto_now=True)
8
9class UserBehavior(models.Model):
10    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
11    dish_id = models.IntegerField()
12    rating = models.FloatField()  # 评分(0-5)
13    timestamp = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
14

3.2 LLM集成方案

方案一：直接API调用

python

1# services/llm_service.py
2import openai
3from django.conf import settings
4
5class LLMRecommender:
6    def __init__(self):
7        self.model = settings.LLM_MODEL  # 如"gpt-4-turbo"
8        
9    def generate_recommendation(self, user_profile, context):
10        prompt = f"""
11        用户画像: {user_profile}
12        当前场景: {context}
13        请生成3个美食推荐，包含:
14        1. 菜品名称
15        2. 推荐理由(不超过50字)
16        3. 适合场景
17        使用JSON格式输出
18        """
19        
20        response = openai.ChatCompletion.create(
21            model=self.model,
22            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
23        )
24        return self._parse_response(response.choices[0].message.content)
25

方案二：本地化部署（以Llama3为例）

python

1# 使用vLLM或HuggingFace Transformers
2from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
3
4class LocalLLM:
5    def __init__(self):
6        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3-8B")
7        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3-8B")
8        
9    def generate(self, prompt, max_length=200):
10        inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
11        outputs = self.model.generate(**inputs, max_length=max_length)
12        return self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
13

3.3 混合推荐算法

python

1# recommenders/hybrid.py
2class HybridRecommender:
3    def __init__(self):
4        self.collaborative = CollaborativeFiltering()
5        self.content_based = ContentBasedFiltering()
6        self.llm = LLMRecommender()
7        
8    def recommend(self, user, context=None):
9        # 1. 协同过滤基础推荐
10        cf_recs = self.collaborative.get_recommendations(user)
11        
12        # 2. 内容过滤优化
13        content_recs = self.content_based.refine(cf_recs, user.profile)
14        
15        # 3. LLM生成个性化描述
16        final_recs = []
17        for dish in content_recs[:5]:  # 取前5个
18            reasoning = self.llm.generate_recommendation(
19                user.profile,
20                f"当前场景: {context or '日常用餐'}\n推荐菜品: {dish.name}"
21            )
22            final_recs.append({
23                'dish': dish,
24                'reason': reasoning['reason'],
25                'scenario': reasoning['scenario']
26            })
27            
28        return final_recs
29

四、关键技术实现

4.1 美食特征向量化

python

1# 使用Sentence-BERT提取美食特征
2from sentence_transformers import SentenceTransformer
3
4class DishEmbedding:
5    def __init__(self):
6        self.model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
7        
8    def get_embedding(self, dish_text):
9        """
10        dish_text格式: "菜品名称|主要食材|烹饪方式|口味|文化背景"
11        """
12        return self.model.encode(dish_text).tolist()
13

4.2 实时推荐API

python

1# views.py
2from rest_framework.decorators import api_view
3from rest_framework.response import Response
4
5@api_view(['POST'])
6@permission_classes([IsAuthenticated])
7def get_recommendations(request):
8    context = request.data.get('context', '')
9    user = request.user
10    
11    try:
12        recommendations = HybridRecommender().recommend(user, context)
13        return Response({
14            'status': 'success',
15            'data': recommendations
16        }, status=200)
17    except Exception as e:
18        return Response({
19            'status': 'error',
20            'message': str(e)
21        }, status=500)
22

4.3 性能优化措施

1. 异步处理：使用Celery处理LLM生成任务

python

1# tasks.py
2from celery import shared_task
3
4@shared_task
5def generate_llm_recommendation(user_id, context):
6    user = User.objects.get(id=user_id)
7    return HybridRecommender().recommend(user, context)
8

1. 缓存策略：

python

1# 使用django-cacheops缓存热门推荐
2from cacheops import cached_as
3
4@cached_as(Dish, timeout=3600)
5def get_popular_dishes():
6    return Dish.objects.order_by('-rating')[:10]
7

1. 向量检索优化：

python

1# 使用FAISS进行快速相似度搜索
2import faiss
3import numpy as np
4
5class VectorSearch:
6    def __init__(self, dim=384):
7        self.index = faiss.IndexFlatIP(dim)
8        self.dish_ids = []
9        
10    def add_dishes(self, embeddings, dish_ids):
11        self.index.add(np.array(embeddings))
12        self.dish_ids.extend(dish_ids)
13        
14    def search(self, query_embedding, k=5):
15        distances, indices = self.index.search(
16            np.array([query_embedding]), k
17        )
18        return [self.dish_ids[i] for i in indices[0]]
19

五、部署方案

5.1 开发环境配置

dockerfile

1# Dockerfile示例
2FROM python:3.9-slim
3
4WORKDIR /app
5COPY requirements.txt .
6RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
7
8COPY . .
9CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8000", "config.wsgi:application"]
10

5.2 生产环境架构

1Nginx → Gunicorn → Django应用
2       ↑
3LLM服务集群(可选GPU节点)
4       ↑
5PostgreSQL + Redis + FAISS
6

5.3 监控方案

1. Prometheus + Grafana：监控API响应时间
2. Sentry：错误跟踪
3. 自定义LLM监控：

python

1# metrics.py
2from prometheus_client import Counter
3
4LLM_REQUESTS = Counter(
5    'llm_requests_total',
6    'Total LLM API requests',
7    ['status']
8)
9
10LLM_LATENCY = Counter(
11    'llm_latency_seconds',
12    'LLM API latency',
13    ['model']
14)
15

六、安全考虑

1. 输入净化：

python

1# utils/sanitizer.py
2import re
3from bleach import clean
4
5def sanitize_llm_input(text):
6    # 移除潜在危险字符
7    text = re.sub(r'[;|\'"<>]', '', text)
8    # 净化HTML标签
9    return clean(text, tags=[], attributes={}, strip=True)
10

1. API速率限制：

python

1# settings.py
2REST_FRAMEWORK = {
3    'DEFAULT_THROTTLE_CLASSES': [
4        'rest_framework.throttling.AnonRateThrottle',
5        'rest_framework.throttling.UserRateThrottle'
6    ],
7    'DEFAULT_THROTTLE_RATES': {
8        'anon': '100/day',
9        'user': '1000/day'
10    }
11}
12

1. 数据脱敏：

python

1# serializers.py
2from rest_framework import serializers
3
4class UserProfileSerializer(serializers.ModelSerializer):
5    class Meta:
6        model = UserProfile
7        exclude = ['allergy_info']  # 敏感信息不返回
8

七、扩展功能建议

1. 多模态推荐：结合菜品图片/视频生成推荐
2. AR菜单体验：使用WebXR展示3D菜品模型
3. 营养分析集成：连接USDA食品数据库提供营养信息
4. 社交推荐：基于好友关系的推荐增强

八、总结

本系统通过Django与LLM的有机结合，实现了：

• 实时个性化推荐
• 语义理解驱动的智能交互
• 高可扩展的架构设计
• 企业级的安全保障

实际部署时建议采用渐进式策略，先实现基础推荐功能，再逐步集成更复杂的LLM能力。对于高并发场景，可考虑使用LLM服务网格（Service Mesh）架构分散请求压力。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

为什么选择我

 博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。 

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