温馨提示文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片温馨提示文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片温馨提示文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片技术范围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。主要内容免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。文末获取源码联系文末获取源码联系文末获取源码联系感兴趣的可以先收藏起来还有大家在毕设选题项目以及LW文档编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助更多的人信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读所有源码均一手开发感兴趣的可以先收藏起来还有大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助更多的人介绍资料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python1# models.py 示例 2class UserProfile(models.Model): 3 user models.OneToOneField(User, on_deletemodels.CASCADE) 4 dietary_preferences models.JSONField(defaultdict) # 饮食偏好 5 cuisine_preferences models.ManyToManyField(Cuisine) # 菜系偏好 6 allergy_info models.JSONField(defaultlist) # 过敏信息 7 last_active models.DateTimeField(auto_nowTrue) 8 9class UserBehavior(models.Model): 10 user models.ForeignKey(User, on_deletemodels.CASCADE) 11 dish_id models.IntegerField() 12 rating models.FloatField() # 评分(0-5) 13 timestamp models.DateTimeField(auto_now_addTrue) 143.2 LLM集成方案方案一直接API调用python1# 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 modelself.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python1# 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_length200): 10 inputs self.tokenizer(prompt, return_tensorspt) 11 outputs self.model.generate(**inputs, max_lengthmax_length) 12 return self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue) 133.3 混合推荐算法python1# 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, contextNone): 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python1# 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APIpython1# views.py 2from rest_framework.decorators import api_view 3from rest_framework.response import Response 4 5api_view([POST]) 6permission_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 }, status200) 17 except Exception as e: 18 return Response({ 19 status: error, 20 message: str(e) 21 }, status500) 224.3 性能优化措施异步处理使用Celery处理LLM生成任务python1# tasks.py 2from celery import shared_task 3 4shared_task 5def generate_llm_recommendation(user_id, context): 6 user User.objects.get(iduser_id) 7 return HybridRecommender().recommend(user, context) 8缓存策略python1# 使用django-cacheops缓存热门推荐 2from cacheops import cached_as 3 4cached_as(Dish, timeout3600) 5def get_popular_dishes(): 6 return Dish.objects.order_by(-rating)[:10] 7向量检索优化python1# 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, dim384): 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, k5): 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dockerfile1# 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python1# 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python1# 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{}, stripTrue) 10API速率限制python1# 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python1# 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。✌感兴趣的可以先收藏起来点赞关注不迷路想学习更多项目可以查看主页大家在毕设选题项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望可以帮助同学们顺利毕业✌源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的拉到文章底部即可看到个人联系方式。点赞、收藏、关注不迷路下方查↓↓↓↓↓↓获取联系方式↓↓↓↓↓↓↓↓