Input path: /home/debian/html/nutritwin/output_llm/66ed95087ab0e/input.json
Output path: /home/debian/html/nutritwin/output_llm/66ed95087ab0e/output.json
Input text: 
DB path: __deriveddata__/DerivedObjects/Data/KcalMeDB_fr.sl3
Picto path: __deriveddata__/DerivedObjects/Data/PictoMatcherNetNG_fr.json
Sport grounding path: __deriveddata__/DerivedObjects/Data/DerivedSportMET.json
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Prompt from user: 
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#   For image extraction, GPT4 is used    #
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==================================== Prompt =============================================
In the image, identify all the foods and the beverages.
For each of them, identify the "name", the "type", the "quantity", if it exists, the "brand" and the "cooking" mode. 
"Portions", like "tranche", are quantities. 
Ignore what it is not connected to nutrition, beverage or food. 
When the "brand" is not specified and the product is very well-known (like "Coca-Cola"), provide the brand name in "brand", otherwise set "brand" to "". 
Identify what "type" of food.
Identify the "company" to which the "brand" belongs.
Estimate the "weight" in grams or centiliters for each result.
Identify the time is the current time, map it on the closest case: "petit-déjeuner", "déjeuner", "grignotage" or "dîner".
When the "name" has synonyms, use the most common name, example: "yaourt" is more common than "yogourt".
Format the result for each ingredient of food & beverage in french in JSON in an array of tuples {"name":, "quantity":, "weight":, "cooking":, "brand":, "company":, "type":, "time":, "event": "declaration"}. 


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Image recognition....

------------------------------ LLM Raw response -----------------------------
Désolé, mais l'image que vous avez fournie ne montre pas d'aliments, de boissons ou de quoi que ce soit lié à la nutrition. Il semble que l'image soit plutôt d'une surface unie, peut-être un mur ou un plan vide. Par conséquent, je ne suis pas en mesure de fournir des informations selon votre requête. Si vous avez une image différente affichant des aliments et/ou des boissons, n'hésitez pas à la partager et je me ferai un plaisir de l'analyser pour vous.
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----------------- Make it compliant ------------------
Désolé, mais l'image que vous avez fournie ne montre pas d'aliments, de boissons ou de quoi que ce soit lié à la nutrition. Il semble que l'image soit plutôt d'une surface unie, peut-être un mur ou un plan vide. Par conséquent, je ne suis pas en mesure de fournir des informations selon votre requête. Si vous avez une image différente affichant des aliments et/ou des boissons, n'hésitez pas à la partager et je me ferai un plaisir de l'analyser pour vous.
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------------------------ After simplification ------------------------

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ERROR: impossible to parse [II]:
Désolé, mais l'image que vous avez fournie ne montre pas d'aliments, de boissons ou de quoi que ce soit lié à la nutrition. Il semble que l'image soit plutôt d'une surface unie, peut-être un mur ou un plan vide. Par conséquent, je ne suis pas en mesure de fournir des informations selon votre requête. Si vous avez une image différente affichant des aliments et/ou des boissons, n'hésitez pas à la partager et je me ferai un plaisir de l'analyser pour vous.

The extracted string is 
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--------------------------------- LLM result -----------------------------------
{'response': {}, 'cost': 0.0}
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--------------------------------- final result -----------------------------------
{'prompt': '', 'intents': ['Identify food in an image'], 'model': 'gpt-4o-2024-05-13', 'solutions': {'nutrition': [], 'activity': [], 'response': {}}, 'cputime': 3.2869975566864014}
----------------------------------------------------------------------------------
LLM CPU Time: 3.2869975566864014