Pelnas:
- Gebėjimas suprasti būtinybę gauti maistines vertes iš gerai žinomų duomenų bazių (USDA, TÜBER, BeBiS), o ne iš dirbtinio intelekto atminties
- Galimybė nukreipti dirbtinį intelektą atlikti skaičiavimus ir interpretacijas tik naudojant duomenis, paimtus iš šaltinio, naudojant RAG logiką
- Galimybė užkirsti kelią mitybos klaidoms, atsižvelgiant į neapdorotus / termiškai apdorotus patiekalus, porcijų skaidrumą ir šaltinio konsistenciją
Dietologo kasdienio darbo esmė yra klausimas „kiek yra šios maistinės medžiagos? Kyla klausimas. Kiek gramų baltymų 100 gramų vištienos krūtinėlės? Kiek gramų skaidulų yra viso grūdo duonos riekėje? Kiek kalorijų yra šaukšte alyvuogių aliejaus? Atsakymai į šiuos klausimus saugomi maisto sudėties duomenų bazėse – oficialiose lentelėse, kuriose, remiantis laboratoriniais tyrimais, pateikiamas tūkstančių maisto produktų energijos, makro ir mikroelementų kiekis. Pavojingiausia dirbtinio intelekto klaida šioje srityje – manyti, kad jis „atsimena“ šiuos skaičius. Tačiau kalbos modelis neįsimena skaičių; Jis sukuria tikimybę ir dažnai suteikia vertybes, kurios yra artimos tikrovei, bet kartais labai klaidingos. Pagrindinė šio įrenginio žinutė yra aiški: gaukite maistinę vertę iš pripažintos duomenų bazės, o ne iš AI atminties; Naudokite AI norėdami dirbti su tiksliais duomenimis, o ne prisiminti duomenis.
Gerai žinomos duomenų bazės ir kam jos naudojamos
Pagrindiniai šaltiniai, plačiai naudojami pasaulyje ir Turkijoje:
duomenų bazėje
Taikymo sritis
stiprioji vieta
Dėmesio
USDA FoodData Central (JAV)
Labai dideli, ~ ketvirtis milijono įrašų
Išsamus, nemokamas, su API
JAV produktai; ribotas vietinis maistas
TÜBER / Türkiye Nutrition Guide papildai
Sutelkti dėmesį į turkų virtuvę
Vietinis maistas ir porcija
Taikymo sritis siauresnė nei USDA
BeBiS (mitybos informacinė sistema)
Įprasta programinė įranga Turkijoje
Turkijos receptai
Licencijuota programinė įranga
USDA / EuroFIR
Europos sudėties duomenys
Šalies standartas
Prieiga gali būti institucinė
„API“ reiškia sąsają, leidžiančią programinei įrangai programiškai (automatiškai) užduoti klausimus duomenų bazei ir gauti struktūrizuotus atsakymus. Turėdami API tokiems ištekliams kaip USDA FoodData Central, ateityje AI įrankius galima prijungti prie tikrų duomenų. Tai yra „duomenimis pagrįsto AI“ požiūrio pagrindas: nepritaikykite modelių, remkitės iš tikro šaltinio.
Dėmesio: ta pati maistinė medžiaga skirtingose duomenų bazėse gali rodyti skirtingas vertes; Nes skiriasi ūkininkavimo sąlygos, veislė, virimo būdas ir analizė. Nėra vieno „teisingo“ skaičiaus; Yra pagrįstas diapazonas. Įrašykite, kuriuos išteklius naudojate kliento plane, kad galėtumėte būti nuoseklūs.
„Gavimo“ logika: AI prijungimas prie šaltinio
Šiuolaikinėse programose būdas AI prijungti prie tikrų duomenų yra RAG metodas – Retrieval-Augmented Generation anglų kalba. Paprasčiausiai: užuot įtraukęs atsakymą iš atminties, modelis pirmiausia ištraukia atitinkamus duomenis iš patikimo šaltinio (duomenų bazės, dokumento), tada pagal tuos duomenis generuoja atsakymą. Praktiškai tai įgyvendinate dviem būdais:
- Maitinimas rankiniu būdu: nukopijuojate maisto vertes iš patikimos lentelės ir pateikiate AI; AI tik skaičiuoja/interpretuoja pagal šiuos duomenis, neprideda skaičių iš savo atminties.
- Prijungta transporto priemonė: naudojate prie duomenų bazės prijungtą transporto priemonę; AI persiunčia užklausą į tikrąjį šaltinį ir naudoja grąžintą vertę.
Abiem atvejais auksinė taisyklė yra ta pati: skaičius gaunamas iš šaltinio, AI jį interpretuoja. "Kiek geležies yra 100 gramų lęšių?" paklausė YZ. Užduoti atvirą klausimą reiškia pakviesti prasimanyti.
Bendras produktas, firminis produktas ir patiekalų mišinys
Maistinių medžiagų duomenų bazėse yra keli įrašai tuo pačiu pavadinimu, o neteisingo įrašo pasirinkimas yra tylus klaidų šaltinis. Pavyzdžiui, ieškant „jogurtas“ gausite daugybę skirtingų įrašų, tokių kaip riebus, pusiau riebus, neriebus, graikiško tipo (pertemptas) ir saldintų vaisių jogurtas; Jų kalorijos ir makrokomandos yra labai toli viena nuo kitos. Graikiškame jogurte baltymų yra beveik dvigubai daugiau nei įprastame jogurte. Panašiai „firminio produkto“ įrašai (įmonės supakuoti produktai) ir „bendros mitybos“ įrašai turi skirtingas vertes. Taikant gerą praktiką, jūs kuo tiksliau atitinkate produktą, kurį klientas iš tikrųjų vartoja: jei įmanoma, pagal maistingumo etiketę ant pakuotės, kitu atveju pasirenkate artimiausią aprašymą duomenų bazėje. Paklauskite AI „kurį įrašą turėčiau pasirinkti? Kai pasikonsultuosite, jis gali pasiūlyti jums tinkamą paieškos terminą; bet jūs kontroliuojate galutinį įrašo pasirinkimą ir palyginimą su etikete. Siekiant nuoseklumo, taip pat svarbu naudoti tą patį įrašą apie tą pačią maistinę medžiagą visame plane; Pusę laiko naudojant riebų pieną ir pusę laiko nugriebtą pieną, bendra suma iškraipoma.
Porcijų ir virimo konversijos
Mitybos duomenų bazėse paprastai pateikiamos vertės 100 gramų žaliavos. Bet klientas valgo virtus, o ne žalius lęšius. Virimo metu sugeriant vandenį keičiasi svoris; 100 gramų žalių ryžių išvirus padidėja iki ~250-300 gramų. Todėl „virti 200 gramų“ ir „neapdoroti 100 gramų“ turi skirtingą maistinę vertę. AI gali atlikti šias transformacijas, bet gali supainioti kryptį. Visada išsiaiškinkite, ar naudojama žaliava, ar virta; tai dažnas skaičiavimo klaidų šaltinis.
trys mini dėklai
1 atvejis – haliucinacijos užklupimas. Dietologė paklausė YZ: „Kiek gramų baltymų yra 100 gramų virtų brokolių? jis klausia; AI sako „apie 8 gramus“. Dietologas žiūri į USDA: tikroji vertė yra ~ 2,4 gramo. AI sumaišė jį su ankštinių augalų / riešutų duomenimis ir pripūtė tris kartus. Dietologas naudoja teisingą vertę. Pamoka: žaliose daržovėse mažai baltymų; Skaičius neteisingas vien todėl, kad jis sklandus.
2 atvejis. Žalias / iškeptas painiavos. Plano projekte AI naudoja žaliavinę vertę „150 gramų makaronų“ (~525 kcal), o klientas valgo 150 gramų virtų makaronų (~210 kcal). Vieno valgio metu skirtumas – 315 kcal, o tai rimtas nukrypimas net ir valgant vieną kartą per dieną. Gydytoja dietologė patikslina matavimo vienetą iki „išvirto“ ir perskaičiuoja.
3 atvejis. Tinkamas naudojimas. Dietologas nukopijuoja 100 gramų vištienos, ryžių ir brokolių vertes iš USDA, pateikdamas jas AI su nurodymu „tiesiog apskaičiuoti bendrą patiekalo makrokomandą pagal šiuos duomenis, pridedant skaičius iš savo atminties“. AI prideda tik su nurodytais skaičiais; dietologė patvirtina trenkdama atgal. Duomenys buvo gauti iš šaltinio, AI atliko aritmetiką.
Kopijuojami raginimo šablonai
SKAIČIAVIMO ŠABLONAS SU ŠALTINIO DUOMENYS (RAG logika)Jūsų vaidmuo: asistentas, dirbantis tik su JUMS SUTEIKTOMIS maistinėmis vertėmis. ĮDĖKITE arba PAKEISTITE maistines vertes iš savo atminties. Jei trūksta duomenų, parašykite „[nėra duomenų]“, užpildykite. Duomenys (už 100 g, šaltinis: USDA):- Vištienos krūtinėlė (virta): 165 kcal, 31 g baltymų, 3,6 g riebalų, 0 g angliavandenių- Ryžiai (virti): ...Užduotis: Apskaičiuokite bendrą kcal ir makrokomandą 120 g vištienos + 150 g ryžių.
RAW/COOKED KONVERSIJOS ŠABLONAS Toliau pateikto maisto vertė nurodyta 100 g RAW: [reikšmės]. Klientas suvalgo [X] g VALGA. Kepant svoris ~[santykis] pasikeičia. Atitinkamai apskaičiuokite suvalgyto kiekio maistinę vertę ir AIŠKIAI parašykite, kurią prielaidą naudojate.
DUOMENŲ BAZĖS UŽKLAUSOS PARUOŠIMO ŠABLONYS nori sužinoti patiekalo maistinę vertę. Išvardykite, KOKIO termino turėčiau ieškoti maisto produktų duomenų bazėje (USDA/TUBER) šių maisto produktų, kurį įrašą turėčiau pasirinkti, žalias/virti. Neduokite vertybių JUMS; tiesiog pasakykite man teisingą paieškos terminą ir dėmesio tašką.Maistingosios medžiagos: [...]
KONSEKVENCIJOS PATIKRINIMO ŠABLONAS Interpretuokite šio patiekalo maistines vertes dviem skirtingais būdais: (1) darant prielaidą, kad visi maisto produktai yra žali, (2) darant prielaidą, kad visi maisto produktai yra termiškai apdoroti. Palyginkite dvi sumas ir paaiškinkite, iš kur atsiranda skirtumas. Taigi matau, kurią prielaidą turiu patikrinti.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Kiek kalorijų yra lęšių sriubos dubenyje?
„Patiekalas“ neaiškus, receptas neaiškus, nėra šaltinio; AI sudaro skaičių iš savo atminties ir nepasako, kaip jis jį sugalvojo.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: asistentas, kuris skaičiuoja tik pagal duotus duomenis. Lęšių sriubos porcija = 300 g. Ingredientai (vertės 100 g, šaltinis USDA, pateikiu žemiau): raudonieji lęšiai (virti) [vertės], svogūnai [vertės], alyvuogių aliejus [vertės]. Kiekiai vienai porcijai: [...]. Su šiais duomenimis apskaičiuokite bendrą kcal ir makrokomandą, nepridėkite iš atminties, parodykite veiksmus.
Antrasis raginimo šaltinis pateikia patiekimo, neapdorotos / paruoštos informacijos ir „nepridėti“ apribojimą; Rezultatas yra audituojamas ir patikimas.
Dažnos klaidos
- Pasitikėjimas dirbtinio intelekto atmintimi: atviras maistinės vertės abejojimas; Tai kvietimas į haliucinacijas.
- Paini žalias/virti: Dažniausia tyli klaida; Visada paaiškinkite matavimo vienetą.
- Šaltinio painiava: skirtingų maistinių medžiagų maišymas iš skirtingų duomenų bazių; Plane naudokite nuoseklius išteklius.
- Neaiškios porcijos palikimas: tokių posakių kaip „lėkštė“, „sauja“ apskaičiavimas nekeičiant jų į gramus.
- Sutelkti dėmesį į vieną skaičių, o ne į diapazoną: pamiršti, kad tas pats maistas turi pagrįstą verčių diapazoną; sukuria klaidingą tikrumą.
Apibendrinant
Mitybos duomenys yra sritis, kurioje kalbos modelis yra silpniausias; Kadangi modelis neprisimena skaičių, jis juos gamina. Taigi visada gaukite maistines vertes iš pripažintos duomenų bazės (USDA, TÜBER, BeBiS) ir naudokite dirbtinį intelektą, kad apskaičiuotumėte ir interpretuotumėte tik tuos duomenis – remiantis RAG logika, duomenimis, paimtais iš šaltinio. Atkreipkite dėmesį į neapdorotus / termiškai apdorotus patiekalus, porcijos aiškumą ir šaltinio nuoseklumą. Vien todėl, kad skaičius išėjo sklandžiai, nėra teisinga; Tiesą galite sužinoti tik dirbdami su šaltiniu.
Taikymo užduotis
Rinkitės tris maisto produktus (pavyzdžiui, virtus kiaušinius, pilno grūdo duoną, graikišką jogurtą). Pirmiausia paklauskite atvirojo AI ir gaukite jo vertes (iš atminties). Tada suraskite tikrąsias tų pačių maistinių medžiagų vertes iš USDA FoodData Central. Palyginkite abu rinkinius ir į lentelę užrašykite, kiek nuokrypių yra kiekviename maiste. Ši lentelė atskleis principą „nepasitiki atmintimi, nuoroda į šaltinį“.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Maistines vertes gavau iš gerai žinomos duomenų bazės, o ne iš dirbtinio intelekto atminties.
- [ ] Įdėjau AI apribojimą „dirbti tik su duotais duomenimis, nieko nepridėkite“.
- [ ] Kiekvienam maistui paaiškinau, ar jis žalias, ar virtas.
- [ ] porcijas paverčiau gramais; Nepalikau „lėkštės/saujos“.
- [ ] Plane naudojau vieną nuoseklų šaltinį.
- [ ] Aš patikrinau AI sumą, padaugindamas ją atgal.