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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。
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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 22.2 核心组件
- 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
- 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
- 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) 143.2 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) 133.3 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() 134.2 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) 224.3 性能优化措施
- 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- 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- 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"] 105.2 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 65.3 监控方案
- Prometheus + Grafana：监控API响应时间
- Sentry：错误跟踪
- 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
- 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- 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- 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
- 多模态推荐：结合菜品图片/视频生成推荐
- AR菜单体验：使用WebXR展示3D菜品模型
- 营养分析集成：连接USDA食品数据库提供营养信息
- 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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