AICooker

AICooker 是一款由 AI 驱动的智能烹饪助手，为用户提供从灵感获取到饮食管理的完整体验。 它不仅能根据你的食材、偏好和健康目标自动生成高质量菜谱，还支持周计划、智能购物单、体重与营养管理、用餐提醒等全流程功能。

系统采用 React + FastAPI 的前后端分离架构，整合 MySQL、Redis、向量知识库（RAG） 等基础设施，具备智能推荐、快速响应与可扩展能力，轻松支持本地开发与云端部署。

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🔭 架构总览

• 前端：React 18 + TypeScript，通过统一的 apiClient 调用后端 REST API。
• 后端：FastAPI + SQLModel，位于 backend/，提供菜谱生成、周计划、收藏、通知、体重等业务接口。
• 数据库：MySQL 8（backend/db/schema.sql 提供建表和种子数据）。
• 缓存 & 限流：Redis 实现分布式滑动窗口限流；可选用向量知识库加速回答。
• 测试体系：前端使用 Jest，后端使用 pytest；已补充核心业务的单元测试。

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🧩 Demo地址

https://aicooker.southeastasia.cloudapp.azure.com

环境变量速览

变量	说明
DATABASE_URL	MySQL 连接串
REDIS_URL	Redis 地址（限流、共享缓存）
RATE_LIMIT_*	滑动窗口策略配置（是否启用、单位时间、额度等）
CORS_ORIGINS	允许访问的前端域名列表，默认含本地 & Azure 站点
KNOWLEDGE_BASE_PATH / KNOWLEDGE_VECTOR_STORE_PATH	知识库文档及向量索引路径
AZURE_OPENAI_*	Azure OpenAI / LangChain 相关配置

更多变量见 backend/.env.example。

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⚙️ 本地开发指南

1. 准备环境

• Python 3.10+
• Node.js 18+
• MySQL 8.x
• Redis 6.x（启用限流必需）

2. 配置 .env

cp backend/.env.example .env
# 根据实际情况修改数据库、Redis、OpenAI 等配置

3. 初始化数据库

mysql -u <user> -p <database> < backend/db/schema.sql

4. 安装依赖并运行后端

cd backend
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload

5. 安装依赖并运行前端

cd recipe-generator
npm install
npm start

前端默认联向 http://localhost:8000/v1，若需对接远程后端，可在 .env 中配置 REACT_APP_API_BASE_URL。

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✅ 测试与验证

• 后端：

  cd backend
  python -m pytest

• 前端：

  cd recipe-generator
  npm test

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📂 目录速览

cooker/
├── backend/
│   ├── app/
│   │   ├── api/              # FastAPI 路由
│   │   ├── core/             # 配置、Redis、限流等核心组件
│   │   ├── models/           # SQLModel 实体
│   │   ├── schemas/          # Pydantic 响应/请求模型
│   │   └── services/         # 业务逻辑
a│   ├── db/schema.sql       # MySQL 建表脚本
│   └── tests/                # pytest 单元测试
├── recipe-generator/
│   ├── src/
│   │   ├── services/         # 调用后端的 API 封装
│   │   ├── context/          # 全局状态管理
│   │   └── components/       # UI 组件
└── README.md                 # 项目说明

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如需更多帮助或想法交流，欢迎继续提问。祝开发顺利！