向量数据库 在智能厨房领域通过 **embedding** 技术整合食材图像、菜谱数据等非结构化信息,结合 **RAG** 架构实现智能菜谱推荐与烹饪流程优化。向量数据库的多模态索引与实时处理能力,为智慧厨房提供语义级数据支撑。
厨房数据的 embedding 向量化策略
智能厨房数据的 embedding 生成需关注:
· 食材图像 embedding:YOLO-CLIP 模型提取食材新鲜度的视觉语义特征,支持变质识别;
· 菜谱文本 embedding:BGE 模型将菜谱步骤转为语义向量,关联烹饪技巧标签;
· 烹饪时序 embedding:LSTM 处理温度、时间数据的时序语义,捕捉烹饪模式。某智能厨具厂商用该策略使食材状态 embedding 识别准确率提升 35%。
向量数据库的厨房索引优化
针对智能厨房,向量数据库采用:
· 视觉 - 语义混合索引:HNSW 处理语义检索,结合食材类型建立倒排索引;
· 烹饪特征过滤:基于 embedding 中的火候、调味特征建立索引;
· 边缘 - 云端协同索引:厨房设备存储实时数据 embedding,云端管理历史菜谱数据。某智慧厨房平台借此将菜谱检索延迟降至 120ms。
RAG 架构的厨房应用闭环
在 “厨房 embedding + 向量数据库” 的 RAG 流程中:
1. 用户食材数据由 embedding 模型转为向量;
2. 向量数据库 检索相似食材组合的 embedding 及菜谱方案;
3. RAG 整合结果并输入烹饪模型,生成个性化菜谱建议。该方案使某智能厨房的菜谱推荐准确率提升 28%,验证 **RAG** 在智能厨房场景的价值。
