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NutriMind-Agent

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SUMMARY

基于 YOLO11、LangGraph 与 FastAPI 的 AI 营养分析平台：识别餐食、核算营养，并结合 RAG 与用户目标生成饮食建议。

README.md

NutriMind-Agent

基于 YOLOv11 食物检测 + LangGraph ReAct 智能体的 AI 营养分析平台
拍一张餐食照片，系统自动识别食物种类、查询营养数据、计算热量摄入，并给出个性化饮食建议。

FastAPI · YOLO11s · LangGraph · Qwen3.6-35B-A3B · PostgreSQL + PGVector

🌐 在线体验

访问地址：NutriMind-Agent

  • 首次使用请注册账号，已有账号可直接登录。
  • 线上版本部署于 Vercel，使用 Neon PostgreSQL；注册、登录和个人资料保存已通过验证。
  • 当前线上版本尚未配置千问 API Key，AI 对话、视觉模型兜底和知识库嵌入功能暂不可用。部署者在 Vercel 的生产环境变量中配置 OPENAI_API_KEY 并重新部署后可启用，Key 需与配置的服务商及地区匹配。
  • 管理后台仅对已授权的管理员开放；线上不提供长时间模型训练功能。

📖 项目简介

NutriMind-Agent 是一个端到端的智能营养分析后端服务。用户上传餐食照片并附上自然语言问题，系统通过以下流程完成分析：

前端上传图片 + 用户问题
  → 后端保存图片并生成 image_id
  → Agent 读取 image_id 和问题
  → Agent 调用 detect_food (YOLOv11)
  → 低置信度时 Agent 自动调用 vision_verify_food (Qwen3-VL) 兜底
  → Agent 调用 query_food_calories 查询每 100g 营养数据
  → Agent 调用 calculate_total_nutrition 汇总热量与宏量营养素
  → Agent 综合工具观察结果生成分析和建议

不是固定流水线——由 LangGraph ReAct 智能体根据用户问题自主选择并串联工具。

✨ 核心能力

模块 说明
🍱 YOLO 食物检测 YOLO11s 微调，UECFOOD-256 数据集（256 类日本食物，~31,000 张标注图片），mAP@50 ≈ 72.7%
🤖 LangGraph ReAct Agent 推理 → 工具调用 → 观察 → 再推理，框架级 recursion_limit=30 与每轮最多 3 批工具调用保护，MemorySaver 进程内检查点
👁️ 视觉兜底 低置信度（conf < 0.25）时调用 Qwen3-VL-8B-Instruct 多模态 LLM 二次确认
📚 知识库 RAG PGVector 向量存储，Qwen3-Embedding-8B 嵌入，支持 PDF / MD / TXT / 图片 OCR
🔐 双通道认证 JWT HS256，Bearer Header + HttpOnly Cookie，浏览器与脚本均可使用
🎯 用户档案与目标 身体指标（体重 / 身高 / 性别 / 活动水平）+ 健康目标（减脂 / 增肌 / 维持）
🌐 联网检索 Exa 搜索 API，本地知识库不足时自动 fallback，支持交叉验证
🖥️ 前端 Vue 3 SPA（独立仓库），用户端 + 管理端双工作区

Agent 可用工具

工具 功能 调用时机
detect_food(image_id) YOLO 食物检测 → detections JSON 图片对话时 Agent 自动调用
vision_verify_food(image_id) Qwen3-VL 视觉 LLM 兜底 低置信度 / YOLO 不可用时
query_food_calories(food_name) 查询食物每 100g 营养（模糊匹配） 检测到食物后
query_food_by_category(category) 按分类浏览食物 用户问"水果有哪些"时
calculate_total_nutrition(food_items_json) 汇总热量 + 宏量营养素 所有食物查询完毕
save_detection_record(...) 保存检测记录到数据库 检测完成时
search_nutrition_knowledge(query) 检索用户知识库，本地不足时自动联网 营养知识问答时
search_web_evidence(query) Exa 联网检索营养资料 fallback / 交叉验证

🏗️ 技术栈

层 技术
后端框架 FastAPI (Python 3.11+)
目标检测 Ultralytics YOLO11s
AI 编排 LangGraph ReAct Agent
主模型 Qwen3.6-35B-A3B (SiliconFlow API)
视觉兜底 Qwen3-VL-8B-Instruct
Embedding Qwen3-Embedding-8B
数据库 PostgreSQL + SQLAlchemy 2.0 ORM
向量存储 PGVector
认证 JWT HS256（Bearer Header + HttpOnly Cookie 双通道）
包管理 uv (pyproject.toml)

📁 目录结构

NutriMind-Agent/
├── README.md                       # 本文件
├── doc/                            # 设计与对齐文档
│   ├── API.md                      # 权威 API 文档
│   ├── API对齐.md                  # 认证契约对齐说明
│   └── NOMAD_AGENT_BACKEND_CHANGES.md
├── Frontend/                       # 前端已迁移至独立仓库（见下文「前端」）
└── backend/                        # 后端服务
    ├── main.py                     # FastAPI 入口，路由注册，lifespan
    ├── pyproject.toml              # Python 依赖管理 (uv)
    ├── uv.lock                     # 依赖版本锁定
    ├── Dockerfile                  # Docker 镜像
    ├── .env.example                # 环境变量模板
    ├── chat_cli.py                 # 命令行对话测试客户端
    ├── train_yolo.py               # YOLO 训练脚本 (AutoDL 优化版)
    ├── convert_uecfood.py          # UECFOOD256 → YOLO 格式转换
    ├── merge_datasets.py           # 多数据集合并
    ├── prepare_data.py             # 数据预处理
    ├── test_model.py               # 模型独立测试脚本
    ├── alembic/                    # Alembic 迁移目录（待配置）
    ├── app/
    │   ├── api/                    # 9 个路由模块
    │   │   ├── auth.py             # 注册 / 登录 / 登出 / 改密 / 当前用户
    │   │   ├── chat.py             # AI 对话（文本 + 图片 + 模拟联调）
    │   │   ├── detection.py        # YOLO 目标检测上传 + 历史查询
    │   │   ├── training.py         # 模型训练任务管理 (CRUD + 启停)
    │   │   ├── camera.py           # 摄像头图片管理
    │   │   ├── dashboard.py        # 管理看板（需 superuser）
    │   │   ├── knowledge.py        # 知识库 RAG (上传 / 检索 / 删除)
    │   │   ├── profile.py          # 用户档案 + 身体指标 + 目标
    │   │   └── health.py           # 健康检查
    │   ├── config/                 # Pydantic Settings，全局配置单例
    │   ├── core/                   # security / logger / exceptions
    │   ├── database/               # session + seed
    │   ├── entity/                 # db_models (13 张 ORM 表) + schemas (50+ Pydantic 模型)
    │   ├── middleware/             # 请求日志中间件
    │   ├── services/               # 业务逻辑层
    │   │   ├── agent_graph.py      # LangGraph ReAct Agent 编排
    │   │   ├── agent_tools.py      # 8 个 Agent 工具函数
    │   │   ├── agent_prompts.py    # 系统提示词 + 格式化
    │   │   ├── chat_service.py     # 对话会话持久化（chat_sessions / chat_messages）
    │   │   ├── detection_service.py# YOLO 模型加载 / 推理 / 结果解析
    │   │   ├── training_service.py # YOLO 训练生命周期 (后台任务)
    │   │   ├── knowledge_service.py# PGVector RAG (PDF / MD / TXT / 图片 OCR)
    │   │   ├── web_search_service.py# Exa 联网检索
    │   │   └── ...
    │   └── storage/                # minio_client / redis_client（占位）
    ├── data/
    │   ├── models/                 # YOLO 模型权重目录
    │   ├── captures/               # 摄像头图片
    │   └── agent_uploads/          # 用户上传图片临时存储
    └── tests/                      # 11 个测试文件 (pytest + SQLite)

🚀 快速开始

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/yzh-01/NutriMind-Agent.git
cd NutriMind-Agent/backend

2. 安装依赖

uv sync

3. 配置环境变量

cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入 OPENAI_API_KEY 等

4. 启动 PostgreSQL

docker run -d -p 5432:5432 \
  -e POSTGRES_USER=nutrimind-agent \
  -e POSTGRES_PASSWORD=nutrimind-agent \
  -e POSTGRES_DB=nutrimind-agent \
  postgres:16

5. 启动后端服务

uv run uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 9999 --reload

6. 运行测试

uv run pytest -v

⚙️ 配置说明

完整配置见 backend/.env.example，关键项：

环境变量 默认值 说明
OPENAI_API_KEY - SiliconFlow API Key
OPENAI_BASE_URL https://api.siliconflow.cn/v1 LLM API 地址
OPENAI_MODEL Qwen/Qwen3.6-35B-A3B Agent 对话模型
VISION_MODEL Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct 视觉兜底模型
EXA_API_KEY - Exa 联网检索 API Key
WEB_SEARCH_ENABLED true 知识库本地不足时联网 fallback
KNOWLEDGE_LOCAL_SCORE_THRESHOLD 0.85 触发联网 fallback 的 PGVector 距离阈值
DETECTION_MODE mock mock / yolo
DEFAULT_DETECTION_MODEL best.pt 模型文件名
DB_HOST / DB_PORT localhost / 5432 PostgreSQL 配置
DEBUG true false 关闭 mock 联调接口
ALLOWED_ORIGINS 本地开发 + nutrimind.chat + 原生壳 Origin CORS 白名单

启用真实 YOLO 检测

# 1. 将训练好的模型放入指定目录
cp yolo11_food_best.pt backend/data/models/

# 2. 在 .env 中切换模式
DETECTION_MODE=yolo
DEFAULT_DETECTION_MODEL=yolo11_food_best.pt

📡 API 一览

完整 API 文档见 doc/API.md 与 Swagger /docs

路由前缀 说明
GET /api/health 健康检查（无认证）
/api/auth/* 注册 / 登录 / 登出 / 改密 / 当前用户
POST /api/chat/message 文本 + 检测结果对话
POST /api/chat/image 图片 + 文字对话（需 YOLO 模型）
POST /api/chat/mock-yolo 模拟 YOLO 联调（仅 DEBUG）
POST /api/chat/image/mock 模拟图片联调（仅 DEBUG）
/api/knowledge/* 知识库上传 / 检索 / 删除 / 统计
/api/detection/* 图片检测 / 场景列表 / 历史记录
/api/training/* 训练任务 CRUD / 启停 / 指标
/api/dashboard/* 看板总览 / 统计 / 用户管理（需 superuser）
/api/profile/* 用户档案 + 身体指标 + 健康目标
/api/camera/* 摄像头图片管理

🧠 YOLO 模型训练

模型基于 UECFOOD-256 数据集训练，详细流程见 backend/train_yolo.py。

训练配置：

  • 基础模型：yolo11s.pt (COCO 预训练)
  • 超参：100 epochs，batch=32，img_size=640，patience=15
  • 自动 batch 降级（OOM 时 32 → 24 → 16 → 12 → 8 → 4 → 2）
  • AMP 混合精度 + RAM 缓存 + Mosaic 增强

产出： data/models/yolo11_food_best.pt (26.5 MB)，mAP@50 ≈ 72.7%

🔍 三层检测管线

YOLO11s (conf=0.1)
  ├── conf ≥ 0.25 → 直接采用
  └── conf < 0.25 → low_confidence=True → vision_verify_food (Qwen3-VL)

🗄️ 数据库模型

13 张 ORM 表（见 app/entity/db_models.py）：

表名 用途
users / roles / permissions / user_roles / role_permissions RBAC 用户权限体系
chat_sessions / chat_messages AI 对话会话与消息持久化
detection_scenes / detection_tasks YOLO 检测场景与每次检测记录
training_tasks 模型训练任务配置与状态
food_nutrition 食物营养数据（每 100g 热量 / 蛋白质 / 脂肪 / 碳水 / 纤维）
body_profiles / goal_profiles 用户身体指标与健康目标

表通过 Base.metadata.create_all() 自动建表（Alembic 待启用）。

🖥️ 前端

前端为独立仓库：xjtuyy/NutriMind-Agent-Frontend （现已合并到该仓库）

  • 技术栈：Vue 3 + Vite + Vue Router + Pinia + Axios + Element Plus
  • 双工作区：用户端（AI 教练 / 拍照识别 / 知识库 / 个人档案）+ 管理端（看板 / 用户管理 / 检测监控 / 训练管理）
  • 启动（需 Node.js 20+，后端运行于 http://localhost:9999）：
npm install
npm run dev        # http://localhost:3000，/api 代理到 9999

原生客户端

前端已接入 Capacitor Android 与 Tauri 桌面端。原生壳只打包 Vue 静态资源，统一访问已部署的 https://nutrimind.chat/api，不会把 FastAPI、YOLO 模型或数据库打进 APK/桌面安装包。

cd frontend
npm run android:apk  # 生成可直接侧载的 debug APK
npm run tauri:build  # 生成当前操作系统的桌面安装包

GitHub Actions 可在手动触发时生成测试产物；推送 v* 标签会自动构建 APK 和各平台桌面安装包，并作为附件发布到同名 GitHub Release。具体说明见 frontend/README.md。

📄 License

本项目仅供学习与内部研发使用。

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