一种基于大模型的菜品食材智能补全方法及系统

本发明公开一种基于大模型的菜品食材智能补全方法及系统，该方法包括：构建本地知识库；采用语义向量模型提取待测试菜品名的embedding特征，并与历史菜品名的embedding特征进行距离度量，得到topK菜品数据集；将待测试菜品名与topK菜品数据集组成K个文本对，采用相关性重排大模型进行排序，获取相关性分数最高的文本对，最高分数若大于指定阈值thresh，则将该文本对中历史菜品名对应的食材及比例作为待测试菜品名的食材补全信息；若否，则使用经过训练及微调的对话大模型对待测试菜品名对应的食材及比例进行预测。本发明通过大语言模型智能识别菜品，自动获取所需食材及其比例，提高菜品食材信息补全效率和自动化水平，减少用户繁琐的手动操作，提升用户体验。