Fitimet:
- Aftësia për të kuptuar domosdoshmërinë e marrjes së vlerave ushqyese nga bazat e të dhënave të njohura (USDA, TÜBER, BeBiS) dhe jo nga kujtesa e inteligjencës artificiale
- Aftësia për të drejtuar inteligjencën artificiale për të bërë llogaritje dhe interpretime vetëm me të dhënat e nxjerra nga burimi, me logjikën RAG
- Aftësia për të parandaluar gabimet ushqyese duke marrë parasysh konvertimet e papërpunuara/të gatuara, qartësinë e porcionit dhe konsistencën e burimit
Në qendër të punës së përditshme të një dietologu është pyetja "sa është në këtë lëndë ushqyese?" Ka një pyetje. Sa gram proteina në 100 gram gjoks pule? Sa gram fibra ka në një fetë bukë gruri integral? Sa kalori ka një lugë gjelle vaj ulliri? Përgjigjet e këtyre pyetjeve mbahen në bazat e të dhënave të përbërjes së ushqimit - tabelat zyrtare që listojnë përmbajtjen e energjisë, makro dhe mikronutrientëve të mijëra ushqimeve bazuar në analizat laboratorike. Gabimi më i rrezikshëm i inteligjencës artificiale në këtë fushë është të mendosh se i “kujton” këto shifra. Megjithatë, modeli gjuhësor nuk i mëson përmendësh numrat; Ai gjeneron në mënyrë probabiliste dhe shpesh jep vlera që janë afër realitetit, por ndonjëherë seriozisht të gabuara. Mesazhi kryesor i kësaj njësie është i qartë: merrni vlerën ushqyese nga një bazë të dhënash e njohur, jo nga kujtesa e AI; Përdorni AI për të punuar me të dhëna të sakta, jo për të kujtuar të dhënat.
Bazat e të dhënave të njohura dhe për çfarë përdoren
Burimet kryesore të përdorura gjerësisht në botë dhe në Turqi janë:
bazën e të dhënave
Fushëveprimi
pikë e fortë
Kujdes
USDA FoodData Central (SHBA)
Rekorde shumë të mëdha, ~ çerek milion
I detajuar, falas, me API
produktet e SHBA; ushqimi lokal i kufizuar
Suplemente TÜBER / Türkiye Udhëzuesi i Ushqyerjes
Kuzhina turke e fokusuar
Ushqim dhe porcion lokal
Shtrirja më e ngushtë se USDA
BeBiS (Sistemi i Informacionit të të ushqyerit)
Softuer i zakonshëm në Turqi
Receta turke
Softuer i licencuar
USDA/EuroFIR
Të dhënat e përbërjes evropiane
Standard i bazuar në shtet
Qasja mund të jetë institucionale
Ajo që nënkuptohet me "API" është ndërfaqja që lejon një softuer të bëjë në mënyrë programore (automatike) pyetje në bazën e të dhënave dhe të marrë përgjigje të strukturuara. Pasja e një API për burime si USDA FoodData Central bën të mundur lidhjen e mjeteve të AI me të dhënat reale në të ardhmen. Kjo është baza e qasjes së "Inteligjencës Artificiale të drejtuar nga të dhënat": mos përshtatni modele, merrni nga burimi real.
Kujdes: I njëjti lëndë ushqyese mund të tregojë vlera të ndryshme në baza të ndryshme të dhënash; Sepse gjendja e bujqësisë, shumëllojshmëria, mënyra e gatimit dhe analiza janë të ndryshme. Nuk ka asnjë numër të vetëm "të saktë"; Ka një gamë të arsyeshme. Regjistroni se cilin burim përdorni në një plan klienti në mënyrë që të jeni të qëndrueshëm.
Logjika "Rikthim": lidhja e AI me burimin
Në aplikacionet moderne, mënyra për të lidhur AI me të dhënat reale është qasja RAG - Gjenerimi i Zgjeruar-Rikthim në anglisht. Thjesht: në vend që të vendosë përgjigjen nga memoria, modeli fillimisht tërheq të dhënat përkatëse nga një burim i besueshëm (baza e të dhënave, dokumenti), pastaj gjeneron një përgjigje bazuar në ato të dhëna. Në praktikë ju e zbatoni këtë në dy mënyra:
- Ushqimi manual: Ju kopjoni vlerat e ushqimit nga tabela e besuar dhe ia jepni AI; AI vetëm llogarit/interpreton me këto të dhëna, nuk shton numra nga memoria e vet.
- Automjeti i lidhur: Ju përdorni një automjet të lidhur me bazën e të dhënave; AI e përcjell pyetjen te burimi aktual dhe përdor vlerën e kthyer.
Në të dyja rastet, rregulli i artë është i njëjtë: numri vjen nga burimi, AI e interpreton atë. "Sa hekur ka 100 gram thjerrëza?" pyeti YZ. Të bësh një pyetje të hapur do të thotë të ftosh trillime.
Produkt gjenerik, produkt i markës dhe përzierje vaktesh
Bazat e të dhënave të lëndëve ushqyese kanë të dhëna të shumta nën të njëjtin emër, dhe zgjedhja e regjistrimit të gabuar është një burim i heshtur gabimi. Për shembull, kërkimi i "kos" do t'ju japë dhjetëra regjistrime të ndryshme, si kos me yndyrë të plotë, gjysmë yndyrë, pa yndyrë, të llojit grek (i kulluar) dhe kos frutash të ëmbël; Kaloritë dhe makrot e tyre janë shumë larg njëra-tjetrës. Jogurti grek ka pothuajse dyfishin e proteinave se kosi i zakonshëm. Në mënyrë të ngjashme, të dhënat e "produktit të markës" (produkti i paketuar i një kompanie) dhe të dhënat e "ushqyerjes së përgjithshme" kanë vlera të ndryshme. Në praktikën e mirë, ju përshtatni produktin që klienti konsumon në të vërtetë sa më afër që të jetë e mundur: nëse është e mundur, bazuar në etiketën ushqyese në paketim, përndryshe ju zgjidhni përshkrimin më të afërt në bazën e të dhënave. Pyete AI "cilin rekord duhet të zgjedh?" Kur konsultoheni, mund t'ju sugjerojë termin e duhur të kërkimit; por përzgjedhja përfundimtare e rekordit dhe krahasimi me etiketën është nën kontrollin tuaj. Përdorimi i të njëjtit rekord për të njëjtën lëndë ushqyese përgjatë një plani është gjithashtu i rëndësishëm për qëndrueshmëri; Përdorimi i qumështit me yndyrë të plotë gjysmën e kohës dhe qumështi i skremuar gjysmën e kohës do të shtrembërojë totalin.
Konvertimet e porcionit dhe gatimit
Bazat e të dhënave ushqyese zakonisht japin vlera për 100 gram të papërpunuara. Por klienti ha thjerrëza të gatuara, jo thjerrëza të gjalla. Pesha ndryshon duke thithur ujin gjatë gatimit; 100 gram oriz të papërpunuar rritet në ~ 250-300 gram kur gatuhet. Prandaj, “200 gramë të gatuara” dhe “100 gramë të papërpunuara” kanë vlera të ndryshme ushqyese. AI mund t'i bëjë këto transformime, por mund të ngatërrojë drejtimin. Gjithmonë sqaroni nëse vlera që përdorni është e papërpunuar apo e gatuar; ky është një burim i shpeshtë i gabimeve në llogaritje.
tre mini kuti
Rasti 1 - Kapja e një halucinacioni. Një dietolog e pyeti YZ: "Sa gram proteina ka në 100 gram brokoli të zier?" ai pyet; AI thotë "rreth 8 gram". Dietologu shikon USDA: vlera aktuale është ~ 2.4 gram. AI e përzjeu atë me të dhënat e bishtajoreve/arrave dhe e fryu trefish. Dietologu përdor vlerën e duhur. Mësimi: perimet jeshile janë të ulëta në proteina; Numri nuk është i saktë vetëm sepse është i rrjedhshëm.
Rasti 2 - Konfuzion i papërpunuar/i gatuar. Në një draft plan, AI përdor vlerën e papërpunuar për “150 gram makarona” (~525 kcal), ndërsa klienti ha 150 gram makarona të gatuara (~210 kcal). Diferenca është 315 kcal në një vakt, që është një devijim serioz edhe me një vakt në ditë. Dietologu sqaron njësinë matëse të "gatuar" dhe rillogarit.
Rasti 3 - Përdorimi i duhur. Një dietolog kopjon vlerat 100 gram për pulën, orizin dhe brokolin nga USDA, duke ia dhënë ato AI me udhëzimin që "thjesht të llogarisë makro totale për një vakt me këto të dhëna, duke shtuar numra nga memoria e tij". AI vetëm shton me numrat e dhënë; konfirmon dietologu duke e përplasur përsëri. Të dhënat erdhën nga burimi, AI bëri aritmetikën.
Modele të shpejtë të kopjueshëm
MOLDON LLOGARITJE ME TË DHËNA BURIMORE (logjika RAG) Roli juaj: asistent që punon vetëm me vlerat ushqyese që ju janë dhënë. SHTO ose NDRYSHO vlerat ushqyese nga kujtesa juaj. Nëse mungojnë të dhënat, shkruani "[pa të dhëna]", plotësoni. Të dhënat (për 100 g, burimi: USDA):- Gjoksi i pulës (i gatuar): 165 kcal, 31 g proteina, 3,6 g yndyrë, 0 g karbohidrate- Oriz (i gatuar): ...Detyrë: Llogaritni totalin e kalorive dhe makro për 120 g pulë + 150 g oriz.
SHBALLIN E KONVERTIMIT TË PËRGATUR/TË GATUAR Vlera e ushqimit të mëposhtëm jepet për 100 g të papërpunuara: [vlerat]. Klienti ha [X] g TË GATUAR. Kur gatuhet, pesha ~[raporti] ndryshon. Në përputhje me rrethanat, llogarisni vlerën ushqyese të sasisë së ngrënë dhe shkruani QARTËSE cilin supozim përdorni.
SHBALL PËR PËRGATITJEN E PYETJEVE TË BAZAVE TË TË DHËNAVE Dua të gjej vlerën ushqyese të një vakti. Listoni CILIN term duhet të kërkoj në bazën e të dhënave të ushqimeve (USDA/TUBER) për ushqimet e mëposhtme, të cilat rekord duhet të zgjedh, të papërpunuara/të gatuara. Mos ua jep vlerat TY; vetëm më tregoni termin e saktë të kërkimit dhe pikën e vëmendjes. Ushqyesit: [...]
MOLDON KONTROLLI I KONSISTENCËS Interpretoni vlerat ushqyese për vaktin e mëposhtëm në dy mënyra të ndryshme: (1) duke supozuar se të gjitha ushqimet janë të papërpunuara, (2) duke supozuar se të gjitha ushqimet janë gatuar. Krahasoni dy totalet dhe shpjegoni nga vjen ndryshimi. Kështu që unë mund të shoh se cilin supozim duhet të verifikoj.
Prompt i dobët / Prompt i fortë
Njoftim i dobët:
Sa kalori ka në një tas supë me thjerrëza?
"Një pjatë" është e paqartë, receta është e paqartë, burimi mungon; Inteligjenca artificiale krijon një numër nga memoria e saj dhe nuk thotë se si e ka gjetur atë.
Njoftim i fuqishëm:
Roli juaj: asistent që llogarit vetëm me të dhënat e dhëna. Shërbim supë me thjerrëza = 300 g. Përbërësit (vlerat për 100 g, burimi USDA, po jap më poshtë): thjerrëzat e kuqe (të gatuara) [vlerat], qepa [vlerat], vaji i ullirit [vlerat]. Sasitë për porcion: [...]. Llogaritni totalin e kcal dhe makro me këto të dhëna, mos shtoni nga kujtesa, tregoni hapat.
Burimi i dytë i shpejtë jep informacionin e shërbimit, të papërpunuar/të gatuar dhe kufizimin "mos shto"; Prodhimi është i auditueshëm dhe i besueshëm.
Gabimet e zakonshme
- Besimi në kujtesën e AI: Pyetje e hapur e vlerës ushqyese; Kjo është një ftesë për halucinacione.
- Konfuze të papërpunuara/të gatuara: Gabimi më i zakonshëm i heshtur; Gjithmonë sqaroni njësinë e matjes.
- Konfuzioni i burimit: Përzierja e lëndëve ushqyese të ndryshme nga baza të ndryshme të të dhënave; Përdorni burime të qëndrueshme në një plan.
- Lënia e pjesës së paqartë: Llogaritja e shprehjeve të tilla si "një pjatë", "një grusht" pa i kthyer ato në gram.
- Përqendrimi në një numër të vetëm në vend të një diapazoni: Harrimi që i njëjti ushqim ka një gamë të arsyeshme vlerash; duke krijuar siguri të rreme.
Në përmbledhje
Të dhënat ushqimore janë zona ku modeli gjuhësor është më i dobët; Sepse modeli nuk i mban mend numrat, i prodhon ato. Pra, merrni gjithmonë vlerat ushqyese nga një bazë të dhënash e njohur (USDA, TÜBER, BeBiS) dhe përdorni AI për të llogaritur dhe interpretuar vetëm ato të dhëna - bazuar në logjikën RAG, të dhëna të nxjerra nga burimi. Kushtojini vëmendje konvertimeve të papërpunuara/të gatuara, qartësisë së porcionit dhe konsistencës së burimit. Vetëm se numri doli rrjedhshëm nuk është i saktë; Ju mund ta kuptoni të vërtetën vetëm duke punuar me burimin.
Detyra e aplikimit
Zgjidhni tre ushqime (për shembull, vezë të ziera, bukë gruri integral, kos grek). Së pari, pyesni AI-në me fund të hapur dhe merrni vlerat e saj (nga kujtesa e saj). Më pas gjeni vlerat aktuale të të njëjtave lëndë ushqyese nga USDA FoodData Central. Krahasoni të dy grupet dhe shkruani në një tabelë sa devijim ka në çdo ushqim. Kjo tabelë do të zbulojë parimin e "mos i besoni kujtesës, lidhje me burimin".
listë kontrolli
- [ ] Vlerat ushqyese i mora nga një bazë të dhënash e njohur, jo nga memoria e AI.
- [ ] Kam vënë kufizimin për AI që "punoni vetëm me të dhënat e dhëna, mos shtoni asgjë".
- [ ] Unë kam sqaruar për çdo ushqim nëse është i gjallë apo i gatuar.
- [ ] I konvertova porcionet në gram; Nuk lashë "një pjatë/grusht" pas.
- [ ] Kam përdorur një burim të vetëm të qëndrueshëm brenda një plani.
- [ ] Unë verifikova shumën e AI duke e shumëzuar atë përsëri.