🍏 AI 기반 레시피 추천 웹사이트, Fridget

🔎 프론트엔드 코드는 이 레포지토리를 참고해주세요.

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🎥 Demo

• Demo Video: https://youtu.be/FFFVZ70Mt_E
• Sketch Video: https://www.youtube.com/watch?v=RkE8c7gXehM

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✨ Award

📌 Project Introduction

냉장고 속 재료만으로도 맛있는 요리를 찾을 수 있다면?
Fridget은 OpenAI API를 활용하여 사용자가 가진 재료를 바탕으로 최적의 레시피를 추천해주는 AI 기반 웹사이트입니다.
"오늘 뭐 먹지?" 고민하지 말고, AI가 대신 찾아주는 레시피를 활용하세요!

🚀 주요 기능

1️⃣ 스마트 레시피 검색: AI가 웹을 검색하여 사용 가능한 재료에 맞는 레시피를 찾아줍니다.

2️⃣ 개인 맞춤 추천: Nearest Neighbor 알고리즘을 활용하여 사용자의 식습관과 취향을 분석하고 반영합니다.

3️⃣ 선호도 기반 추천 랭킹: 사용자의 선호도를 고려하여, 알맞은 레시피를 우선적으로 추천하여 최적의 선택을 제공합니다.

🫡 Members

-	Name	Role
💡	Samuel Han 한석현	Frontend
💎	Hojun Kwak 곽호준	Frontend
🕯️	Sinae Hong 홍신애	Backend
⚡️	Hanseung Choi 최한승	AI/ML

🛠 Tech Stack

Frontend

Backend

AI/ML

🏛️ Design Architecture

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🚀 Server Execution Guide

1. Redis 실행

brew services start redis

2. Flask 서버 실행 방법

(1)

cd FridgetServer 
source venv/bin/activate
cd flask

(2) Flask 서버 실행 전 필수 Dependencies 설치

pip install flask
pip install openai
pip install spacy
pip install scikit-learn
python -m spacy download en_core_web_md

(3) generate_recipes_flask.py 파일에서 OPENAI_API_KEY 설정

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

(4) Flask 서버 실행

python -m flask --app generate_recipes_flask run --host=0.0.0.0 --port=5001

3. Spring Boot 서버 실행

cd FridgetServer/
./gradlew build
java -jar build/libs/fridgeproject-0.0.1-SNAPSHOT.jar