Initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,208 @@
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#!/usr/bin/env python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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简化的AI菜谱解析运行脚本
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"""
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import os
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import json
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import sys
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from recipe_ai_agent import KimiRecipeAgent, RecipeKnowledgeGraphBuilder
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def load_config():
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"""加载配置文件"""
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config_file = "config.json"
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if os.path.exists(config_file):
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with open(config_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
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return json.load(f)
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else:
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print("警告: 未找到config.json配置文件，将使用默认配置")
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return {
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"kimi": {
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"api_key": "",
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"base_url": "https://api.moonshot.cn/v1"
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},
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"output": {
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"format": "neo4j",
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"directory": "./ai_output"
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}
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}
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def setup_api_key():
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"""设置API密钥"""
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api_key = os.getenv('KIMI_API_KEY')
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if not api_key:
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api_key = input("请输入Kimi API密钥: ").strip()
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if not api_key:
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print("错误: 必须提供API密钥")
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sys.exit(1)
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return api_key
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def get_recipe_directory():
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"""获取菜谱目录"""
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if len(sys.argv) > 1:
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recipe_dir = sys.argv[1]
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else:
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recipe_dir = input("请输入菜谱目录路径: ").strip()
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if not os.path.exists(recipe_dir):
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print(f"错误: 目录不存在 - {recipe_dir}")
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sys.exit(1)
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return recipe_dir
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def test_single_recipe():
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"""测试单个菜谱解析"""
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test_recipe = """# 红烧茄子的做法
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预估烹饪难度：★★★★
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## 必备原料和工具
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- 大蒜
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- 大葱
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- 青辣椒
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- 洋葱
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- 西红柿
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- 青茄子
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- 盐
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- 酱油
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- 鸡蛋
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- 面粉
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- 淀粉
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## 计算
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每次制作前需要确定计划做几份。一份正好够 2 个人食用
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## 操作
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1. 青茄子、青辣椒、西红柿、洋葱、大葱洗净。
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2. 大葱切 5 毫米宽的葱花，大蒜扒皮并拍碎，西红柿切 6 立方厘米的块。
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3. 茄子切菱形块。
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4. 将面粉倒入盆中，依次加入少量水，搅拌均匀，呈粘稠糊状。
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5. 热锅，放入茄块翻炒至金黄色。
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"""
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print("=== 测试单个菜谱解析 ===")
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# 加载配置
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config = load_config()
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api_key = config["kimi"].get("api_key")
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if not api_key or api_key == "YOUR_KIMI_API_KEY_HERE":
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api_key = setup_api_key()
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try:
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agent = KimiRecipeAgent(api_key)
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recipe_info = agent.extract_recipe_info(test_recipe, "dishes/vegetable_dish/红烧茄子.md")
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print(f"测试成功: {recipe_info.name} ({len(recipe_info.ingredients)}个食材, {len(recipe_info.steps)}个步骤)")
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return True
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except Exception as e:
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print(f"❌ 测试失败: {str(e)}")
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return False
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def main():
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"""主函数"""
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print("🍳 AI菜谱知识图谱生成器")
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print("=" * 50)
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# 检查是否为测试模式
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if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "test":
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success = test_single_recipe()
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sys.exit(0 if success else 1)
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# 加载配置
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config = load_config()
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# 设置API密钥
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api_key = config["kimi"].get("api_key")
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if not api_key or api_key == "YOUR_KIMI_API_KEY_HERE":
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api_key = setup_api_key()
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# 获取菜谱目录
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recipe_dir = get_recipe_directory()
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# 确认参数
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print(f"\n配置信息:")
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print(f"- API密钥: {api_key[:8]}...")
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print(f"- 菜谱目录: {recipe_dir}")
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print(f"- 输出格式: {config['output'].get('format', 'neo4j')}")
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print(f"- 输出目录: {config['output'].get('directory', './ai_output')}")
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confirm = input("\n确认开始处理? (y/N): ").strip().lower()
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if confirm != 'y':
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print("取消处理")
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return
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try:
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# 创建AI agent
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print("\n🤖 初始化AI Agent...")
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ai_agent = KimiRecipeAgent(api_key, config["kimi"].get("base_url"))
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# 创建知识图谱构建器
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output_dir = config["output"].get("directory", "./ai_output")
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batch_size = config.get("processing", {}).get("batch_size", 20) # 默认批次大小为20
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builder = RecipeKnowledgeGraphBuilder(ai_agent, output_dir, batch_size)
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# 批量处理菜谱
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print(f"\n📚 开始处理菜谱目录...")
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processed, failed = builder.batch_process_recipes(recipe_dir)
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print(f"处理结果: 成功 {processed} 个，失败 {failed} 个")
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# 导出数据
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output_dir = config["output"].get("directory", "./ai_output")
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output_format = config["output"].get("format", "neo4j")
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print(f"导出数据 (格式: {output_format})...")
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if output_format == "neo4j":
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builder.export_to_neo4j_csv(output_dir)
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print(f"Neo4j文件已生成: {output_dir}")
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elif output_format == "rf2":
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builder.export_to_rf2_format(output_dir)
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print(f"RF2文件已生成: {output_dir}")
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else:
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builder.export_to_csv(output_dir)
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print(f"CSV文件已生成: {output_dir}")
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print("处理完成!")
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except KeyboardInterrupt:
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print(f"\n\n⏹️ 用户中断处理")
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except Exception as e:
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print(f"\n❌ 处理过程中出现错误: {str(e)}")
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print(f"请检查API密钥、网络连接和菜谱文件格式")
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def show_help():
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"""显示帮助信息"""
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help_text = """
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🍳 AI菜谱知识图谱生成器 - 使用指南
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基本用法:
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python run_ai_agent.py [菜谱目录路径]
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测试模式:
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python run_ai_agent.py test
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环境变量:
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KIMI_API_KEY - Kimi API密钥
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配置文件:
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config.json - 详细配置选项
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示例:
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python run_ai_agent.py ./HowToCook-master
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python run_ai_agent.py test
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输出格式:
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- neo4j: 生成Neo4j导入格式的CSV文件
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- csv: 生成标准CSV文件
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更多信息请查看README.md
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"""
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print(help_text)
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if __name__ == "__main__":
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if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] in ["-h", "--help", "help"]:
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show_help()
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else:
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main()
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