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🥗 What2Eat

다이어트 단계별 허용식품 안내 & AI 다이어트 어시스턴트

다이어트 시작 체중·체지방·근육량을 기반으로 현재 다이어트 단계를 자동 계산하고, 해당 단계에 맞는 허용식품 질문에 답변해주는 챗봇 기반 서비스입니다.


핵심 기능

  • 다이어트 단계 자동 계산: 시작일, 시작 체중/체지방/근육량을 입력하면 현재 다이어트 단계를 자동으로 산출
  • 단계별 맞춤 허용식품 안내: 계산된 단계를 기준으로 허용/비허용 식품 기준 제공
  • AI 다이어트 챗봇: GPT 기반 대화형 인터페이스로 다이어트 관련 질문에 실시간 답변
  • 진행 상태 시각화: 체중·체지방 변화를 그래프로 확인
  • 다이어트 진행 알림: 단계 변화 및 목표 관리 알림 기능

🛠 기술 스택

분야 기술
Frontend React, Tailwind CSS
Backend Python, Flask
AI / LLM OpenAI GPT-3.5-turbo API
Data 허용식품 성분 데이터 수집·정제, 규칙 기반 비교 로직
Infra AWS, CI/CD Pipeline

🏗 시스템 구조

[사용자 입력: 체중/체지방/근육량/시작일]
              │
              ▼
   [Backend: 다이어트 단계 계산 로직]
              │
       ┌──────┴──────┐
       ▼             ▼
[규칙 기반 허용식품 비교]   [GPT-3.5 다이어트 챗봇]
       │             │
       └──────┬──────┘
              ▼
     [React Frontend: 결과/그래프 표시]
  • AI 응답은 순수 생성형 답변 대신, 다이어트 기본 정보(식사 원칙·권장 식품·주의사항)를 컨텍스트로 구성한 프롬프트 + 규칙 기반 비교 로직을 결합해 답변 정확도를 확보

👥 팀 구성

파트 역할
Backend 서버·DB 설계, API 개발, 다이어트 단계 계산 로직
Frontend 입력 폼 UI, 결과/그래프 화면, 반응형 디자인
AI GPT API 연동, 챗봇 프롬프트 설계
Data Analysis 허용식품 데이터 수집·정제, 다이어트 허용 기준 정립

🚀 실행 방법

Backend

pip install flask flask-cors openai
python app.py
# http://localhost:5000

Frontend

npx create-react-app chatbot-frontend
cd chatbot-frontend
npm install tailwindcss
npm start
# http://localhost:3000

📁 폴더 구조

What2Eat/
├── backend/
│   ├── app.py
│   ├── models/
│   └── data/
│       └── diet_info.txt
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── App.js
│   │   └── components/
│   └── public/
└── README.md

🗓 개발 기간

7주 (기획·설계 → 기능 개발 → 통합 테스트 → AWS 배포)

주차 주요 내용
1주 서버·DB·API 구조 설계, 와이어프레임 제작, 데이터 수집
2주 사용자 관리 API, 입력폼 UI, 허용/비허용 규칙 정리
3주 허용식품 API·질의처리 로직, 기본 화면 구현
4주 알림·진행상태 API, 다이어트 계획 화면
5주 텍스트 처리 API, 결과 화면 최적화
6주 백엔드·프론트 통합 테스트, 반응형 디자인
7주 AWS 배포, CI/CD 파이프라인 구축, 최종 검토

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Project of What2Eat

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