ਲਾਭ:
- ਨਵੇਂ ਪਕਵਾਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ, ਭੋਜਨ ਦੀ ਜੋੜੀ ਅਤੇ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਰਸੋਈ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਵਿਅੰਜਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਨਾਲ, ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਵਿਅੰਜਨ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਗ੍ਰਾਮ, ਉਪਜ ਅਤੇ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਦੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਵਿਅੰਜਨ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਸਨੂੰ ਪਕਾਇਆ ਅਤੇ ਚੱਖਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਇਕਸਾਰਤਾ ਮਿਆਰੀ ਵਿਅੰਜਨ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਜਾਂਚ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਵਾਅਦਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਹੈ: ਮਹਿਮਾਨ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਬਾਅਦ ਉਸੇ ਸਵਾਦ ਨਾਲ ਅੱਜ ਆਪਣੀ ਪਸੰਦ ਦੀ ਪਲੇਟ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਮਿਆਰੀ ਵਿਅੰਜਨ - ਸਮੱਗਰੀ, ਗ੍ਰਾਮ, ਕਦਮ ਅਤੇ ਪਕਵਾਨ ਦੀ ਸਰਵਿੰਗ ਦਾ ਲਿਖਤੀ, ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੋ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ: ਨਵੇਂ ਪਕਵਾਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸੁਆਦਾਂ ਦੀ ਜੋੜੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਰਸੋਈ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਵਿਅੰਜਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇ ਦੁਆਰਾ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਨਾ। ਸੀਮਾ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ: AI ਡਰਾਫਟ ਪਕਵਾਨਾਂ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸ਼ੈੱਫ ਦੁਆਰਾ ਪਕਾਏ, ਚੱਖਣ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਅੰਜਨ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਵਿਅੰਜਨ ਤੱਕ: ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ
AI ਦੇ ਵਿਅੰਜਨ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਯੋਗਦਾਨ ਹਨ। ਪਹਿਲਾ ਰਚਨਾਤਮਕ ਵਿਚਾਰ ਹੈ: ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸੁਆਦ ਸੁਮੇਲ, ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ, ਇੱਕ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ। ਦੂਜਾ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਹੈ: ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਵਿਅੰਜਨ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ, ਮਾਪਿਆ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਵਿਅੰਜਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ। ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਾਓ ਨਾ। ਵਿਚਾਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, AI ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸੁਆਦ, ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਦਾਨ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਹੀ ਅਸਲੀ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪਕਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਸੁਆਦ ਲੈਂਦੇ ਹੋ।
ਭੋਜਨ ਜੋੜੀ ਅਨੁਕੂਲ ਸੁਆਦਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਕਲਾ ਹੈ; ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬਲਸਾਮਿਕ ਦੇ ਨਾਲ ਸਟ੍ਰਾਬੇਰੀ, ਪੁਦੀਨੇ ਦੇ ਨਾਲ ਲੇਲੇ, ਸਮੁੰਦਰੀ ਲੂਣ ਦੇ ਨਾਲ ਚਾਕਲੇਟ. AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਮੈਚਾਂ ਅਤੇ ਅਸਾਧਾਰਨ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਹਰ ਜੋੜਾ ਸੁਆਦੀ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ; ਕੁਝ ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਚੰਗੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਪਰ ਪਲੇਟ 'ਤੇ ਮਾੜੇ। ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਸੁਝਾਅ: ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ AI ਤੋਂ ਕੋਈ ਵਿਅੰਜਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਨਾ ਕਹੋ ਕਿ "ਮੈਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰੈਸਿਪੀ ਦਿਓ"; ਕਹੋ, "3 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਵਾਦ ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।" ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਫਸੇ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਰਸੋਈ ਵਿੱਚ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.
ਮਿਆਰੀ ਨੁਸਖ਼ੇ ਦੀ ਅੰਗ ਵਿਗਿਆਨ
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਮਿਆਰੀ ਵਿਅੰਜਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਪਕਵਾਨ ਦਾ ਨਾਮ, ਸਰਵਿੰਗ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਪਰੋਸਣ ਦਾ ਭਾਰ, ਸਮੱਗਰੀ (ਗ੍ਰਾਮ/ਮਿਲੀਲੀਟਰ ਵਿੱਚ, ਅੱਖ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ), ਉਪਜ - ਖਾਣਾ ਪਕਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਮਾਤਰਾ, ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ - ਸਫ਼ਾਈ/ਪਕਾਉਣ ਦੌਰਾਨ ਗੁਆਚਿਆ ਅਨੁਪਾਤ, ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਤਿਆਰੀ, ਖਾਣਾ ਪਕਾਉਣ ਦਾ ਤਾਪਮਾਨ ਅਤੇ ਸਮਾਂ, ਸਰਵਿੰਗ ਨੋਟ, ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ। AI ਇਸ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਹੱਥ ਵਿਅੰਜਨ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬੋਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਨੁਸਖੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਬਰਬਾਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹਨ? ਕਿਉਂਕਿ 1 ਕਿਲੋ ਪਾਲਕ ਧੋਤੇ ਅਤੇ ਛਾਂਟਣ 'ਤੇ 700 ਗ੍ਰਾਮ ਅਤੇ ਪਕਾਏ ਜਾਣ 'ਤੇ 300 ਗ੍ਰਾਮ ਤੱਕ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਵਿਅੰਜਨ ਵਿੱਚ "1 ਕਿਲੋ ਪਾਲਕ" ਲਿਖਣਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ; "300 ਗ੍ਰਾਮ ਪਕਾਇਆ (ਲਗਭਗ 1 ਕਿਲੋ ਕੱਚਾ, ਬਰਬਾਦੀ ~ 70%)" ਕਹਿਣਾ ਵਾਸਤਵਿਕ ਹੈ। ਇਹ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਸਕੇਲਿੰਗ: ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਗੁਣਾ
ਇੱਕ ਵਿਅੰਜਨ ਨੂੰ 4 ਤੋਂ 40 ਸਰਵਿੰਗਾਂ ਤੱਕ ਵਧਾਉਣਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਗੁਣਾ ਵਾਂਗ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ। ਬੇਸ ਸਮੱਗਰੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਪਾਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਦੀ ਹੈ (ਸਾਮੱਗਰੀ ਦੀਆਂ 4 ਪਰਤਾਂ = 10 ਲੇਅਰਾਂ ਲਈ 10 ਗੁਣਕ)। ਪਰ ਕੁਝ ਚੀਜ਼ਾਂ ਰੇਖਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਪਦੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ: ਲੂਣ ਅਤੇ ਸੀਜ਼ਨਿੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਅਨੁਪਾਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਜਾਂ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋਵੇਗਾ), ਬੇਕਿੰਗ ਪਾਊਡਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ, ਖਾਣਾ ਪਕਾਉਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਰਤਨ/ਟ੍ਰੇ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਸੀਮਤ ਹੈ (ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਓਵਨ ਵਿੱਚ 40 ਸਰਵਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ)। AI ਗੁਣਕ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਰਸੋਈ ਵਿਚ ਇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਤੀਜਾ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਾ ਮੰਨੋ। ਇਹ ਪਕਾਉਣ ਅਤੇ ਪਕਾਉਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਵੱਡੇ ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ.
ਸਾਵਧਾਨ: ਸਕੇਲਿੰਗ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ "ਗਣਿਤ ਸਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸੁਆਦ ਸਹੀ ਹੈ" ਵਜੋਂ ਸਵੀਕਾਰ ਨਾ ਕਰੋ। ਵੱਡੇ ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ ਲੂਣ-ਮਸਾਲੇ ਦਾ ਸੰਤੁਲਨ ਅਤੇ ਖਾਣਾ ਪਕਾਉਣਾ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਟ੍ਰਾਇਲ ਬੈਚ ਵਿੱਚ AI ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗ੍ਰਾਮਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਹੱਥ ਦੀ ਵਿਅੰਜਨ ਤੋਂ ਮਿਆਰੀ ਵਿਅੰਜਨ ਤੱਕ। ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਰਸੋਈਏ ਨੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮਸ਼ਹੂਰ ਦਾਲ ਸੂਪ ਬਣਾਇਆ; ਹਰ ਵਾਰ ਸੁਆਦ ਥੋੜ੍ਹਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ. ਸ਼ੈੱਫ ਨੇ YZ ਨੂੰ ਬੋਲੀ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵਿਅੰਜਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ YZ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਮ-ਅਧਾਰਤ ਮਿਆਰੀ ਪਕਵਾਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ (ਸੁੱਕੀ ਦਾਲ 250 ਗ੍ਰਾਮ, ਪਿਆਜ਼ 120 ਗ੍ਰਾਮ, ਮੱਖਣ 30 ਗ੍ਰਾਮ...)। ਟੀਮ ਨੇ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਇਸ ਵਿਅੰਜਨ ਨਾਲ ਪਕਾਇਆ, ਦੋ ਮਾਮੂਲੀ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਕੀਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਸੈਟਲ ਹੋ ਗਈ। ਹੁਣ ਚਾਹੇ ਕੋਈ ਵੀ ਰਸੋਈਏ ਪਕਾਏ, ਸੂਪ ਉਹੀ ਹੈ।
ਕੇਸ 2 - ਸਕੇਲਿੰਗ ਟ੍ਰੈਪ। ਇੱਕ ਕੇਟਰਿੰਗ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ, 8 ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਸ ਰੈਸਿਪੀ ਨੂੰ 80 ਲੋਕਾਂ ਤੱਕ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੇ ਉਹੀ ਗ੍ਰਾਮ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜੋ AI 10 ਗੁਣਾ ਵਧਿਆ ਹੈ; ਨਤੀਜਾ ਬਹੁਤ ਨਮਕੀਨ ਸੀ. ਸ਼ੈੱਫ ਨੇ ਦਖਲ ਦਿੱਤਾ: ਵੱਡੇ ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ ਲੂਣ ਅਨੁਪਾਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਵਾਂ ਨਿਯਮ: ਹਰੇਕ ਸਕੇਲਿੰਗ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੇ 1.5x ਟੈਸਟ ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਚੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਸੀਜ਼ਨਿੰਗ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ, ਫਿਰ ਪੂਰੇ ਬੈਚ 'ਤੇ ਜਾਣਾ। AI ਗੁਣਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਲੂ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੇਸ 3 - ਸੁਆਦ ਦੇ ਮੇਲ ਵਿੱਚ ਖਾਤਮਾ। ਇੱਕ ਮਿਠਆਈ ਸ਼ੈੱਫ ਨੇ AI ਨੂੰ "ਚੇਸਟਨਟਸ ਦੇ ਨਾਲ 8 ਅਸਧਾਰਨ ਸੁਆਦ ਜੋੜੀਆਂ" ਲਈ ਕਿਹਾ। ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ 3 ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ; ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ (ਚੈਸਸਟਨਟ-ਸੰਤਰਾ, ਚੈਸਟਨਟ-ਸਲੂਟਿਡ ਕਾਰਾਮਲ) ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਸਨ, ਇੱਕ (ਚੈਸਟਨਟ-ਰੋਜ਼ਮੇਰੀ) ਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਫੜੀ ਸੀ। ਮੀਨੂ 'ਤੇ ਦੋ ਮਿਠਾਈਆਂ YZ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਈਆਂ ਸਨ, ਪਰ ਤਾਲੂ ਨੇ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ. AI ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੈ, ਚੋਣਵੇਂ ਨਹੀਂ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਵਿਅੰਜਨ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਵਿਅੰਜਨ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ੈੱਫ ਦਾ ਸਹਾਇਕ। ਮੁੱਖ ਸਮੱਗਰੀ/ਥੀਮ: [ਉਦਾ. ਮੌਸਮੀ ਮਸ਼ਰੂਮ]।ਟਾਸਕ: 3 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਉਟ, ਸੂਪ, ਸਟੂਅ)। ਹਰੇਕ ਲਈ: ਵਰਣਨ, ਮੁੱਖ ਸਮੱਗਰੀ, ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਅਤੇ ਦੂਜਿਆਂ ਤੋਂ ਸਵਾਦ/ਬਣਤਰ ਅੰਤਰ। ਵਿਅੰਜਨ ਮਾਪ ਨਾ ਦਿਓ, ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਦਿਓ। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਰਸੋਈ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਕਰਾਂਗਾ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਸੁਆਦ ਲਵਾਂਗਾ.
2) ਹੱਥ ਦੀ ਵਿਅੰਜਨ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਵਿਅੰਜਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ:
ਹੇਠਾਂ ਵਿਅੰਜਨ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਬੋਲੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਇਆ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਵਿਅੰਜਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ: ਸਰਵਿੰਗ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਹਰੇਕ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਗ੍ਰਾਮ/ਮਿਲੀਲੀਟਰ, ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਤਿਆਰੀ, ਖਾਣਾ ਪਕਾਉਣ ਦਾ ਤਾਪਮਾਨ ਅਤੇ ਸਮਾਂ, ਪ੍ਰਸਤੁਤੀ ਨੋਟ। ਝਾੜ ਅਤੇ ਬਰਬਾਦੀ ਲਈ ਇੱਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਿਖੋ, ਪਰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ "ਅਨੁਮਾਨ" ਹੈ; ਮੈਂ ਰਸੋਈ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਾਂਗਾ. ਵਰਣਨ: [ਟੈਕਸਟ]।
3) ਵਿਅੰਜਨ ਸਕੇਲਿੰਗ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਵਿਅੰਜਨ [4] ਸਰਵਿੰਗ ਲਈ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ [40] ਸਰਵਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ਕਰੋ। ਮੁੱਖ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਪਾਤ ਅਨੁਸਾਰ ਗੁਣਾ ਕਰੋ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਲੂਣ, ਮਸਾਲੇ ਅਤੇ ਖਮੀਰ ਦੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਪਾਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਰੇਂਜ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਖਾਣਾ ਪਕਾਉਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਸਾਜ਼-ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਚੇਤਾਵਨੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਗੁਣਕ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਦਿਖਾਓ। ਨੁਸਖ਼ਾ: [ਸਾਰਣੀ]।
4) ਸੁਆਦ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਵਿਚਾਰ:
8 ਫਲੇਵਰ ਜੋੜਿਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਜੋ [ਮੁੱਖ ਸਮੱਗਰੀ] ਨਾਲ ਜਾਣ: 4 ਕਲਾਸਿਕ/ਸੁਰੱਖਿਅਤ, 4 ਅਸਾਧਾਰਨ/ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ। ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਕਿਉਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ:
ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਚਿਕਨ ਰੈਸਿਪੀ ਦਿਓ।
ਭਾਗ, ਪਕਵਾਨ ਸ਼ੈਲੀ, ਮੁਸ਼ਕਲ, ਉਪਕਰਣ ਅਸਪਸ਼ਟ; ਇੱਕ ਆਮ ਇੰਟਰਨੈਟ ਵਰਣਨ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਮਜ਼ਬੂਤ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਵਿਅੰਜਨ ਸਹਾਇਕ। 4-ਭਾਗ, ਮੈਡੀਟੇਰੀਅਨ-ਸ਼ੈਲੀ, ਬੇਕਡ ਚਿਕਨ ਡਰੱਮਸਟਿਕ ਵਿਅੰਜਨ (ਮੈਰੀਨੇਟਿੰਗ ਫਰਕ, ਗਾਰਨਿਸ਼ ਫਰਕ) ਲਈ 2 ਵਿਕਲਪਿਕ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਹਰੇਕ ਲਈ ਮੁੱਖ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀ ਲਿਖੋ; ਕੋਈ ਸ਼ਬਦ ਨਾ ਦਿਓ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੈਠਾ ਦੇਵਾਂਗਾ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਐਲਰਜੀਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਜ਼ਲਨਟਸ/ਦੁੱਧ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸੋ।
ਮਿਆਰੀ ਵਿਅੰਜਨ ਸਮੱਗਰੀ (ਸਾਰਣੀ)
ਕੰਪੋਨੈਂਟ
ਇਹ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ?
AI ਯੋਗਦਾਨ
ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ
ਭਾਗ + ਵਿਆਕਰਣ
ਇਕਸਾਰਤਾ
ਟੈਮਪਲੇਟ 'ਤੇ ਸਨੈਪ ਕਰੋ
ਇੱਕ ਪੈਮਾਨੇ ਨਾਲ ਮਾਪਣਾ
ਸਮੱਗਰੀ (ਗ੍ਰਾਮ/ਮਿਲੀਲੀਟਰ)
ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ
ਸੰਪਾਦਨ
ਰਸੋਈ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਟੀ
ਉਪਜ / ਰਹਿੰਦ
ਵਾਸਤਵਿਕ ਮਾਤਰਾ
ਅਨੁਮਾਨ
ਮਾਪ
ਖਾਣਾ ਪਕਾਉਣ ਦਾ ਤਾਪਮਾਨ/ਸਮਾਂ
ਸੁਰੱਖਿਆ + ਗੁਣਵੱਤਾ
ਡਰਾਫਟ
ਟੈਸਟ + ਥਰਮਾਮੀਟਰ
ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਨੋਟ
ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇਕਸਾਰਤਾ
ਸੁਝਾਅ
ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਪਕਾਉਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਅੰਜਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ. ਭਾਵੇਂ ਟੈਕਸਟ ਸਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਡਿਸ਼ ਮੀਨੂ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੀ.
- ਅੰਨ੍ਹੇ ਗੁਣਾ ਸਕੇਲਿੰਗ। ਲੂਣ-ਮਸਾਲੇ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਅਨੁਪਾਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਪਾਰਟੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
- ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ/ਉਪਜ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। ਕੱਚੇ ਛੋਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪਕੇ ਹੋਏ ਛੋਲਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਖਾਣ ਨਾਲ ਹਿੱਸਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਖਰਾਬ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਅੱਖ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਨੁਸਖੇ ਤੱਕ ਲਿਜਾਣਾ. “ਇੱਕ ਚੁਟਕੀ,” “ਥੋੜਾ,” ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਰਦਾ ਹੈ; ਗ੍ਰਾਮ ਲਿਖੋ।
- ਬਿਨਾਂ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਸਵਾਦ ਦੀ ਜੋੜੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ. ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਹਰ ਜੋੜੀ ਪਲੇਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗੀ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਇਕਸਾਰਤਾ ਦਾ ਰਾਜ਼ ਮਿਆਰੀ ਵਿਅੰਜਨ ਹੈ. AI ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਰਚਨਾਤਮਕ ਵਿਅੰਜਨ ਵਿਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸੁਆਦ ਜੋੜਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪੰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਗੰਦੇ ਪਕਵਾਨਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਮ-ਅਧਾਰਿਤ, ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਪਕਵਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਰੋਸ ਕੇ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਭਾਵੇਂ ਗਣਿਤ ਸਹੀ ਹੈ, ਸੁਆਦ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਵਾਰ ਅਸਲੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪਕਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਸੁਆਦ ਲੈਂਦੇ ਹੋ; ਸਕੇਲਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਨਮਕ ਅਤੇ ਮਸਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਰਸੋਈ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਅਤੇ ਉਪਜ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਲੂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
AI ਨੂੰ ਬੋਲਣ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ "ਅੱਖਾਂ ਨਾਲ ਨਿਰਣਾਇਕ" ਵਿਅੰਜਨ ਦੱਸੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਵਿਅੰਜਨ (ਹਿੱਸਾ, ਗ੍ਰਾਮ, ਕਦਮ, ਖਾਣਾ ਪਕਾਉਣਾ) ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਇਸ ਵਿਅੰਜਨ ਨੂੰ 6 ਦੇ ਗੁਣਕ ਦੁਆਰਾ ਸਕੇਲ ਕਰੋ; YZ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਗ੍ਰਾਮ 'ਤੇ ਨਮਕ ਅਤੇ ਮਸਾਲੇ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਐਡਜਸਟ ਕਰੋਗੇ। ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਪਕਾਉ ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਟੈਸਟ ਬੈਚ ਦਾ ਸਵਾਦ ਲਓ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਦੋ ਨੋਟ ਬਣਾਓ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਵਿਅੰਜਨ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਵਿਅੰਜਨ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਕੰਮਾਂ ਵਜੋਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਹੈ।
- [] ਵਿਅੰਜਨ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਮ/ਮਿਲੀਲੀਟਰ, ਝਾੜ ਅਤੇ ਬਰਬਾਦੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਮੈਂ ਨਮਕ ਅਤੇ ਮਸਾਲੇ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਐਡਜਸਟ ਕਰਾਂਗਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਹਰ ਵਿਅੰਜਨ ਨੂੰ ਪਕਾਏ ਅਤੇ ਚੱਖਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਾਂਗਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਸਮਝਿਆ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਮੈਂ ਸੁਆਦ ਦੀਆਂ ਜੋੜੀਆਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਮੰਨਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਅੰਤਮ ਸੰਵੇਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਸ਼ੈੱਫ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।