Enhancing FKG.in: automating Indian food composition analysis

要約

この論文では、インド料理のナレッジ グラフ (FKG.in) と LLM を使用して、インドのレシピの食品組成データを計算する新しいアプローチを紹介します。
主な焦点は、自動化された食品成分分析ワークフローの広範な概要を提供し、栄養データの集計、食品成分分析、LLM による拡張情報解決など、その中核となる機能について説明することです。
このワークフローは、FKG.in を補完し、検証済みの知識ベースから食品成分データを繰り返し補完することを目的としています。
さらに、この論文では、インド料理を表現し、デジタルで食品成分データにアクセスする際の課題にも焦点を当てています。
また、食品成分データの 3 つの主要なソース、インド食品成分表、インド栄養データバンク、および Nutritionix API もレビューします。
さらに、ユーザーがワークフローを操作して、食事ベースの健康に関する推奨事項や多数のレシピの詳細な食品成分情報を取得する方法についても簡単に説明します。
次に、構造、多言語、不確実性などの側面にわたってインドのレシピ情報を分析するという複雑な課題を調査し、これらの問題に対処するための LLM ベースのソリューションに関する進行中の取り組みを紹介します。
このワークショップ ペーパーで提案されている AI 主導の知識キュレーションと情報解決の方法は、アプリケーションに依存せず、一般化可能で、あらゆるドメインで複製可能です。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel approach to compute food composition data for Indian recipes using a knowledge graph for Indian food (FKG.in) and LLMs. The primary focus is to provide a broad overview of an automated food composition analysis workflow and describe its core functionalities: nutrition data aggregation, food composition analysis, and LLM-augmented information resolution. This workflow aims to complement FKG.in and iteratively supplement food composition data from verified knowledge bases. Additionally, this paper highlights the challenges of representing Indian food and accessing food composition data digitally. It also reviews three key sources of food composition data: the Indian Food Composition Tables, the Indian Nutrient Databank, and the Nutritionix API. Furthermore, it briefly outlines how users can interact with the workflow to obtain diet-based health recommendations and detailed food composition information for numerous recipes. We then explore the complex challenges of analyzing Indian recipe information across dimensions such as structure, multilingualism, and uncertainty as well as present our ongoing work on LLM-based solutions to address these issues. The methods proposed in this workshop paper for AI-driven knowledge curation and information resolution are application-agnostic, generalizable, and replicable for any domain.

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