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基于知识图谱 RAG 的智能菜单推荐系统 RAG 处理架构

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2026-10-31 20:04:29   0  举报

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知识图谱 RAG 智能菜单推荐系统

rag

知识图谱

智能推荐

架构

菜单

模板推荐

作者其他创作

大纲/内容

关系抽取（含于/适用/替代）

检索策略调度

推荐解释输出

离线数据链路

菜单数据接入

语义相似索引（ANN）

数据源层：原始菜单知识输入

饮食偏好解析

图谱事实一致性校验

生成与校验

菜品适用情况

数据处理层：清洗、切分与知识抽取

元数据标注

Embedding 模型服务

查询改写与扩展

适用人群与场景

用户评价与反馈

图谱多跳关联补全

菜单与配方

图谱构建

向量召回

查询理解与路由

向量检索引擎

季节与时段偏好

Embedding 编码

图查询引擎

图谱版本与增量更新

菜单名称/菜系/价位

混合检索

监控与效果评估

个性化菜单推荐

约束过滤与冲突消解

结果重排 Rerank

忌口与过敏原

适用人群/禁忌关系边

应用层：面向用户的推荐出口

向量库

任务调度与增量同步

去重与纠错

元数据过滤字段

LLM 菜单生成

配方食材与用量

图数据库

基于 Graph RAG 的智能菜单推荐系统 RAG 处理架构

LLM 生成

配方成分解析

文本预处理

菜品/配方/适用性向量

双路存储层：向量索引 + 知识图谱

在线协同链路

本体 Schema 定义

营养与热量数据

语义分块 Chunking

健康饮食方案

菜品—食材—口味节点

菜品搭配建议

推荐理由说明

向量语义召回 Top-K

偏好解析

替代与搭配关系

在线检索层：LLM 编排的多路协同召回

实体识别（菜品/食材/口味）

支撑层：工程能力与技术底座

烹饪工艺与口味标签

图谱补全

结构化对齐

约束条件抽取（忌口/过敏）

上下文拼装

三元组校验与融合

实体关系抽取

LLM 推理服务

过敏原安全提示

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